prompt-caching
Optimiser les coûts LLM avec le cache de prompt
Réduisez les coûts de l'API LLM jusqu'à 90% grâce à une implémentation stratégique du cache de prompt, incluant le cache natif Anthropic, le cache de réponse et les patterns CAG.
تنزيل ZIP المهارة
رفع في Claude
اذهب إلى Settings → Capabilities → Skills → Upload skill
فعّل وابدأ الاستخدام
اختبرها
استخدام "prompt-caching". Comment réduire mes coûts d'API LLM ?
النتيجة المتوقعة:
Vous pouvez réduire les coûts de l'API LLM en implémentant le cache de prompt. Les principales stratégies sont : 1) Utiliser le cache natif de prompt d'Anthropic pour les prompts système répétés - cela met en cache le préfixe du prompt donc vous ne payez que pour les nouveaux tokens. 2) Implémenter le cache de réponse pour les requêtes identiques - stocker le hash du prompt et retourner la réponse en cache. 3) Utiliser Cache Augmented Generation (CAG) pour pré-mettre en cache les documents au lieu de faire une récupération RAG à chaque fois.
استخدام "prompt-caching". Pourquoi mon cache ne fonctionne-t-il pas ?
النتيجة المتوقعة:
Raisons courantes d'échec du cache de prompt : 1) Utilisation d'une température non nulle - les réponses en cache varient. 2) Changement fréquent des préfixes de prompt - le cache dépend d'une correspondance exacte du préfixe. 3) Mauvaise utilisation de l'en-tête cache-control. 4) Dépassement du TTL du cache (généralement 5 minutes pour Anthropic).
التدقيق الأمني
آمنAll static findings are false positives. The skill is a markdown documentation file with no executable code. The external_commands detections are markdown backticks used for code formatting. The weak cryptographic algorithm detections are misinterpretations of YAML frontmatter content. No actual security risks present.
درجة الجودة
ماذا يمكنك بناءه
Réduire les coûts API pour les applications de production
Implémentez le cache de prompt pour réduire considérablement les coûts de l'API LLM dans les systèmes de production avec contexte répété
Optimiser les conversations de longue durée
Utilisez le cache pour maintenir le contexte de conversation sans encourir les coûts complets du contexte à chaque message
Améliorer la latence de réponse
Exploitez les réponses en cache pour obtenir des temps de réponse plus rapides pour les requêtes répétées
جرّب هذه الموجهات
Comment configurer le cache de prompt avec l'API Claude ? Montrez-moi les étapes d'implémentation de base.
Concevez une stratégie de cache de réponse pour un système Q&A qui gère des requêtes utilisateur similaires. Incluez la conception de la clé de cache et la logique d'invalidation.
Expliquez Cache Augmented Generation (CAG) et fournissez un pattern d'implémentation Python pour le pré-cache de documents.
Quelles sont les meilleures pratiques pour l'invalidation du cache dans les applications LLM ? Incluez les stratégies basées sur le temps et les événements.
أفضل الممارسات
- Structurer les prompts avec des préfixes statiques qui restent cohérents entre les requêtes
- Utiliser une température zéro lors de la mise en cache des réponses pour des correspondances exactes
- Implémenter une invalidation de cache appropriée avec des déclencheurs basés sur le temps ou les événements
- Surveiller les taux de réussite du cache et optimiser la structure des préfixes en conséquence
تجنب
- Mise en cache des réponses avec des paramètres de température élevée - les sorties varient et les données en cache deviennent inutiles
- Mise en cache sans aucune stratégie d'invalidation - les données obsolètes entraînent des réponses incorrectes
- Mise en cache de tout sans discernement - augmente la latence lors des échecs de cache sans avantage proportionnel