导语
你有没有算过：一个 Agent 跑 12 步，每一步都把 8000 token 的系统提示 + 工具定义原样重发？那重复部分就是纯浪费。提示词缓存的本质，是让提供商"记住"这段固定前缀的 KV 状态，后续请求只按一折左右计费。但 Anthropic、OpenAI、Google Gemini、DeepSeek 四家的开启方式、折扣、隐藏成本完全不同。本文给你一张能直接照搬的选型表。
四家到底是什么玩法
- Anthropic（Claude）：显式开启，要在消息块上打
cache_control 标记。读缓存 0.1× 基础输入价，写缓存要加价（5 分钟档 +25%、1 小时档 +100%）。最小可缓存前缀 1024 token。 - OpenAI（GPT）：自动开启，prompt ≥ 1024 token 即生效，无写入附加费，最新 GPT-5 系读缓存约 0.1×。无需改代码。
- Google Gemini：隐式（默认开）+ 显式两套。Gemini 2.5 系隐式缓存即可享 75%—90% 折扣；显式 context caching 要按小时收存储费（$1/百万 token/小时起）。
- DeepSeek：自动、磁盘级缓存，命中价约输入的 10%，无写入费、无存储费，号称全市场最便宜的缓存读。
横向对比表（收藏点）
| 维度 | Anthropic Claude | OpenAI GPT | Google Gemini | DeepSeek |
|---|
| 开启方式 | 显式 cache_control | 自动（≥1024 token） | 隐式默认 + 显式可选 | 自动 |
| 读缓存折扣 | 约 90%（0.1×） | 约 90%（0.1×） | 75%—90% | 约 90%+ |
| 写缓存附加费 | +25%（5分）/ +100%（1时） | 无 | 显式才收存储费 $1—4.5/M·时 | 无 |
| 最小前缀 | 1024 token | 1024 token | 2048+（新模型更低） | 未公开（约 64 为单位） |
| 缓存 TTL | 5 分 / 1 时（可选） | 约 5—10 分（最长 24 时） | 按你设的 TTL | 小时到天（按用量淘汰） |
| 最适合 | 想精确控制缓存边界 | 不想改代码、图省事 | 长稳定前缀 + 高频读 | 成本极度敏感、国产栈 |
数据锚点（均为厂商公示口径，2026 年中汇总）：Anthropic 提示词缓存文档、OpenAI 提示词缓存说明、Google Gemini context caching、DeepSeek KV cache，以及 digitalapplied 的 2026 跨厂商对比：https://digitalapplied.com/blog/prompt-caching-2026-cut-llm-costs-engineering-guide
决策路径（if…then）
- if 你在跑 Coding Agent、长系统提示高频重发，且想精确控制哪些内容被缓存 → 选 Anthropic，但务必把稳定内容放最前、动态内容置后。
- if 你不想动代码、只想"开了就省" → 选 OpenAI，把 prompt 排成"稳定前缀 + 可变后缀"即可。
- if 你有超长且会被反复读取的参考文档（手册、法规） → 选 Gemini 显式缓存，但算清存储费是否划算。
- if 你是国产模型栈、对单价极度敏感 → 选 DeepSeek，自动缓存几乎零门槛。
我的判断
- 缓存是"改一行结构"就能省下来的最大杠杆，却最被忽视。 很多团队花大力气换模型、砍输出，却没把"把工具定义放最前面"这种零成本动作做了。先调 prompt 顺序，再看账单。
- 有写入附加费的家（Anthropic）别在低命中率场景硬上。 缓存命中率低于 4—5 次/写，写溢价就白交。高频 Agent 循环是它的最佳舞台，偶发调用反而亏。
- 被高估的是"缓存永远省钱"的直觉。 Gemini 显式缓存的存储费、Anthropic 的写溢价，都是"为确定性付费"。算不清命中率之前，先上自动缓存（OpenAI/DeepSeek）最稳。
收藏清单（可复制结论）
- 想省心：OpenAI / DeepSeek 自动缓存，先把 prompt 排好序。
- 想精细：Anthropic 显式
cache_control，稳定前缀打头。 - 超长文档反复读：Gemini 显式 context caching（先算存储费）。
- 避坑：动态时间戳 / 工具序列化放最前会"破缓存"，务必置后。
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我每天把 1 个开发者最该搞懂的技术选型拆给你，3 分钟读完，不错过。关注我，明天见。
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