AI资讯利用Claude平台降低成本并提升性能
性能与成本常被视为一对矛盾：想要降低成本，往往意味着性能下降。但在实际应用中，我们发现许多使用Claude平台的项目可以通过三种方法在不牺牲性能的前提下减少开销：最大化提示缓存命中率、升级至前沿Claude模型时去除提示中的反模式，以及根据任务调整计算强度。我们已将这些指导原则整合进了claude-api技能。本文将展示如何利用Claude Code和claude-api在降低成本的同时保持甚至提
#提示缓存
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AI资讯构建Claude Code的经验：提示缓存至关重要
工程领域常说“缓存主宰一切”，这一原则同样适用于智能代理。 像Claude Code这样需要长时间运行的智能代理产品，得益于提示缓存（prompt caching），它让我们能够重复利用之前交互的计算结果，大幅降低延迟和成本。 在Claude Code中，我们的整个系统架构都围绕提示缓存设计。高缓存命中率不仅降低成本，还能让我们为订阅用户提供更宽松的调用限制，因此我们会监控缓存命中率，若过低则触发
AI资讯最大化利用Claude Code会话的价值
输入和输出令牌 一次请求在GPU上分两个阶段处理，且两阶段的成本不同。 首先，在预填充阶段，模型会读取你的请求和上下文：系统提示、你的CLAUDE.md文件、你的消息，以及自会话开始以来添加的所有内容（Claude读取的文件和它执行命令的输出）。这些都是你的输入令牌。 然后，在解码阶段，模型生成输出令牌：它的思考过程、调用的工具以及你看到的文本。输出是逐个令牌生成的；比如200个令牌的回复就是模型