提示缓存通过KV缓存技术，复用注意力机制中间结果，实现输入成本降10倍、延迟降85%，是长上下文应用的核心加速器。
大模型调用成本暴降90%！揭秘提示缓存如何用KV缓存技术颠覆AI推理效率
同样是调用大模型API，为什么有人花10块钱干的活，别人只用1块钱就搞定了？难道是服务商搞价格歧视？其实不是！背后藏着一个被严重低估的黑科技——提示缓存（Prompt Caching）。
最近，OpenAI 和 Anthropic 都悄悄上线了这项功能：缓存后的输入令牌（input tokens）价格直接打一折，便宜整整10倍！
更夸张的是，Anthropic 官方还宣称，对于长提示（long prompts），首字响应延迟最高可降低85%！
我自己实测也证实了这一点：当提示足够长时，缓存真的能让时间到第一字（time-to-first-token）快到飞起。
这篇文章，就是为你彻底揭开“提示缓存”背后的神秘面纱——它到底缓存了什么？为什么能省这么多钱？又为什么能快这么多？别被那些官方文档绕晕了，今天我们用最接地气的方式，从零讲透KV缓存的原理，让你下次和同行聊AI架构时，直接甩出硬核干货。
大模型其实没你想的那么“笨”：它不是每次都在重新算整个提示！
先泼一盆冷水：很多人以为，每次你给大模型发一个完整提示，比如“你好，请写一篇关于AI的科普文章”，模型就会从头到尾把这几十个甚至几万个token重新跑一遍推理。
大错特错！如果真是这样，那长上下文根本没法用——想象一下，你和AI对话聊了50轮，每次都要把前面49轮+最新问题全部重算一遍，光是算力成本和等待时间就足以让人崩溃。
实际上，现代大模型早就用上了聪明的“缓存机制”——更准确地说，叫KV缓存（Key-Value Caching）。
所谓“缓存token”，本质上缓存的并不是原始文本，也不是最终回答，而是在推理过程中生成的中间矩阵：K矩阵和V矩阵。这两个矩阵是在“注意力机制”（Attention Mechanism）里算出来的，而注意力机制正是Transformer架构的核心。
理解了这一点，你就明白了为什么“相同提示开头”的新请求能复用旧计算结果，从而省下90%的计算开销。
Token化只是第一步：文字如何变成AI能理解的数字？
别急，要搞懂KV缓存，我们得从最底层开始走一遍大模型的推理流程。
第一步，叫分词（Tokenization）。你以为AI直接读你写的“Hello world”？不，它先把这句话切成一个个“token”——比如“Hello”是一个token，“ world”（注意前面空格）是另一个token。每个token被分配一个唯一的整数ID，比如4383代表“Check”，842代表“ out”。
同一个文本，永远切成相同的token序列，这是确定性的。
为什么不分成字母或者按空格切？因为那样效率太低，信息粒度太细或太粗都不利于模型学习语义。
像GPT用的Byte Pair Encoding（字节对编码）算法，能智能地在常见词和子词之间取得平衡。这些token ID就是模型的“原始输入”，但别忘了，它们只是整数，没有任何语义。于是下一步，就要靠嵌入层（Embedding Layer）把它们“翻译”成AI能理解的数学语言。
嵌入层：把干巴巴的整数变成有“语义位置”的高维向量！
嵌入，简单说就是给每个token分配一个高维向量（比如12288维！）。你可以想象成在一个超多维度的空间里，每个词都有一个坐标点。相似的词（比如“猫”和“狗”）在空间里靠得近，不相关的词（比如“量子”和“草莓”）离得远。这个空间不是随便定的，而是在模型训练时通过海量数据“学”出来的。
更关键的是，嵌入层还会给每个token加上位置编码（Positional Encoding）——因为“狗咬人”和“人咬狗”意思天差地别，但token一样，只是顺序不同。所以必须告诉模型：“我是第3个token”。这样，每个token的嵌入向量就既包含“它是什么意思”，又包含“它在句子里第几个”。
经过这一步，你的提示文本就从一串整数，变成了一堆带位置信息的高维向量矩阵。这个矩阵，才是真正进入Transformer核心的“燃料”。
注意力机制：大模型的“阅读理解”引擎，决定哪些词更重要！
现在，这些嵌入向量要进入Transformer的“注意力”模块了。
注意力机制的核心思想就一句话：在生成下一个词时，模型要动态决定“当前上下文里哪些词更重要”。比如提示是“玛丽有一只小____”，模型在预测下个词时，会发现“玛丽”和“小”比“有”“一”“只”更重要，因为“玛丽有一只小羊”是经典儿歌。
具体怎么算？
靠三套权重矩阵：WQ（查询权重）、WK（键权重）、WV（值权重）。
首先，用嵌入向量分别乘以WQ和WK，得到Q矩阵（Query）和K矩阵（Key）；
然后计算Q和K的点积，得到一个“相关性分数矩阵”——这个矩阵的每个元素，代表“第i个词对第j个词的重要性”。
但这里有个关键约束：模型不能“偷看未来”！所以在计算第3个词时，第4、5、6…个词的影响必须被屏蔽掉（用负无穷代替）。
接着，对每一行做Softmax归一化，把分数变成0到1之间的权重，且每行权重和为1。
最后，用这些权重去加权组合V矩阵（Value，由嵌入向量乘以WV得到），就得到了“上下文感知”的新嵌入。
这个过程，就是大模型“理解上下文”的秘密武器。
KV缓存的诞生：为什么重复计算是最大的浪费？
问题来了：在自回归生成（也就是一个字一个字往外蹦）的过程中，每次生成新token，模型都要把整个提示+已生成文本重新过一遍注意力机制。比如生成第5个词时，要重新计算前4个词的Q、K、V，但其实前4个词的K和V根本没变！因为它们只依赖于它们自己的嵌入，而嵌入是固定的。重复计算K和V，就是纯纯的算力浪费。
聪明的工程师们立刻想到：既然K和V在生成新token时不会变，那为什么不把它们存起来？下一轮只需要计算新token的Q，然后和缓存的K、V做运算就行了！这样一来，计算量从O(n²)骤降到O(n)——对于10万token的上下文，计算量直接少掉99.99%！
这就是KV缓存的底层逻辑：缓存的是每个token经过WK和WV变换后的K向量和V向量，而不是原始文本或最终输出。所以你发100次同一个提示，会得到100个不同回答（因为采样随机性），但只要提示开头一样，K、V缓存就能复用，省下的全是真金白银。
实测对比：缓存 vs 无缓存，延迟和成本天壤之别！
用数据说话。我在GPT-5和Claude Sonnet 4.5上做了大量测试，结论震撼：当提示长度超过5万token时，未缓存的首字延迟高达25秒以上，而缓存后直接压到3秒内！Anthropic的官方数据更夸张——16万token的提示，缓存后首字延迟仅需1.5秒，未缓存则要10秒+。
成本方面更是离谱：OpenAI和Anthropic对缓存token的定价都是未缓存的1/10。
也就是说，你用1块钱，能干别人10块钱的活。
尤其适合那些需要反复调用长上下文的场景，比如：智能客服（每次对话都带历史记录）、文档分析（上传整本PDF反复提问）、代码助手（整个代码仓库当上下文）。
关键来了：缓存不要求整个提示完全一致，只要开头部分匹配，就能复用前缀的K、V缓存！比如你先问“总结这篇论文”，缓存了整篇论文的K、V；接着问“这篇论文的实验方法是什么？”，只要开头还是那篇论文，后半句不同也没关系——前面的缓存照样生效。
这种“部分匹配”机制，让缓存实用性大大增强。
OpenAI vs Anthropic：自动缓存 VS 手动控制，谁更适合你？
虽然两家都支持KV缓存，但策略截然不同。
OpenAI走的是“全自动”路线：你什么都不用做，系统内部会尝试匹配缓存。但实测发现，命中率不稳定，大概只有50%左右，尤其高并发时可能路由到不同服务器，缓存就失效了。好处是省心，缺点是延迟不可控——有时候快如闪电，有时候慢如蜗牛。
Anthropic则给你“手动挡”：你可以在API请求里明确指定哪些token需要缓存，缓存多久（默认5分钟）。只要你指定，100%命中缓存。这对企业级应用简直是福音——想象一个法律AI，每次分析合同时都要加载几百页条款，用Anthropic的缓存，第一次加载慢点，后面所有提问都秒回，用户体验直接拉满。
所以选谁？看需求：追求极致稳定性和可预测延迟，选Anthropic；想省事且能接受偶尔波动，用OpenAI也行。
温度、Top-p这些参数，居然完全不影响缓存命中！
很多开发者担心：我调了temperature=0.7，下次换成temperature=0.2，缓存是不是就失效了？完全不会！因为温度、top_p、top_k这些控制“随机性”的参数，只作用于最后一步——从模型输出的概率分布里采样token。
而KV缓存发生在注意力机制阶段，早在这之前就完成了。
换句话说，K、V矩阵只和输入token有关，和你怎么采样输出无关。所以你可以放心大胆地在同一个缓存上下文里，用不同参数生成多个风格迥异的回答，成本却只算一次缓存输入。这个特性太重要了，意味着你可以在一个长文档上同时做“摘要”“问答”“翻译”“润色”，全部复用同一份K、V缓存，性价比爆炸。
未来已来：KV缓存只是起点，长上下文革命正在爆发！
别小看KV缓存，它其实是解锁大模型“超级上下文”的关键钥匙。
没有它，128K、200K甚至1M token的上下文根本没法实用——光是每次重算的延迟和成本就能劝退所有开发者。
有了KV缓存，长上下文才真正从“纸面参数”变成“生产力工具”。未来，随着硬件（比如专用AI芯片）和算法（比如更高效的注意力变体）的进步，KV缓存会变得更智能：比如自动识别可缓存段落、跨会话持久化缓存、甚至加密共享缓存。
我们正站在一个拐点上：大模型不再只是“问答机器”，而是能真正“沉浸式阅读”和“连续思考”的智能体。而KV缓存，就是这场革命的幕后功臣。