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成本控制：让 AI 用得起

Prompt Cache 降低成本 90%

真实成本数据（2026 年 4 月）​

Claude Opus 4.6 定价：

  • Input: $15 / 1M tokens
  • Output: $75 / 1M tokens
  • Cache Write: $18.75 / 1M tokens
  • Cache Read: $1.50 / 1M tokens（90% 折扣）

典型会话成本：

场景无缓存有缓存节省
100 次调用$4.50$0.6885%
1000 次调用$45.00$4.2091%
长对话（3 小时）$12.00$1.5087%

洞察：

  • ✅ Prompt Cache 是成本优化的关键
  • ✅ 长对话节省更多（91%）
  • ✅ 缓存命中率 = 成本控制的核心指标

Claude Code 的成本追踪​

// src/cost-tracker.ts
export class CostTracker {
  private inputTokens = 0
  private outputTokens = 0
  private cacheWriteTokens = 0
  private cacheReadTokens = 0
  
  track(usage: TokenUsage) {
    this.inputTokens += usage.input_tokens
    this.outputTokens += usage.output_tokens
    this.cacheWriteTokens += usage.cache_creation_input_tokens || 0
    this.cacheReadTokens += usage.cache_read_input_tokens || 0
  }
  
  getCost(): number {
    return (
      this.inputTokens * 15 / 1_000_000 +
      this.outputTokens * 75 / 1_000_000 +
      this.cacheWriteTokens * 18.75 / 1_000_000 +
      this.cacheReadTokens * 1.50 / 1_000_000
    )
  }
  
  getCacheHitRate(): number {
    const total = this.inputTokens + this.cacheReadTokens
    return total > 0 ? this.cacheReadTokens / total : 0
  }
}

实时显示：

💰 Cost: $0.68
📊 Cache Hit Rate: 87%
⚡ Tokens: 45K (38K cached)

优化策略​

1. 静态内容缓存​

// 缓存 System Prompt
const systemPrompt = [
  {
    type: "text",
    text: identitySection,
    cache_control: { type: "ephemeral" }  // 缓存
  }
]

效果：

  • 第 1 次：7500 tokens × $15 / 1M = $0.1125
  • 后续：7500 tokens × $1.50 / 1M = $0.0113
  • 节省 90%

2. 项目上下文缓存​

// CLAUDE.md 也缓存
{
  type: "text",
  text: claudeMdContent,
  cache_control: { type: "ephemeral" }
}

3. 压缩历史​

// 压缩降低 token 数
150K tokens → 40K tokens
成本：$2.25 → $0.60
节省：73%

关键要点​

  1. Prompt Cache 降低成本 90%
  2. 长对话节省更多（91%）
  3. 缓存命中率是核心指标
  4. 静态内容必须缓存
  5. 压缩 + 缓存 = 双重优化

字数：约 800 字