提示缓存能带来多大的成本节省？
缓存命中的输入 token 成本比标准输入低 90%，缓存写入 token 则高 25%，1 小时 TTL 的写入成本为标准输入的两倍。对重复上下文的工作负载，输入 token 成本净节省约 75%。
Optimizing cost and latency with Amazon Bedrock prompt caching
（翻译）使用 Amazon Bedrock 提示缓存优化成本与延迟
资讯摘要
Prompt caching in Amazon Bedrock can cut input token costs by up to 90% when you repeatedly send the same context to foundation models. This post walks through six practical prompt caching scenarios using the Converse API: message content, system prompt, tool definition, mixed TTL, tenant isolation,
AI 摘要
本文介绍 Amazon Bedrock 提示缓存机制，通过 cachePoint 标记复用重复上下文，缓存命中的输入 token 成本可降低约 90%，并减少首 token 延迟。文章给出消息内容、系统提示、工具定义、混合 TTL、租户隔离及 LangChain 集成六个实践场景，并说明缓存作用域、token 阈值、TTL 与计费规则，附带完整可运行示例代码。
AI 问答
使用提示缓存需要满足哪些条件？
需在请求中加入 cachePoint 标记，且标记前的内容需达到最低 token 阈值，例如 Claude Sonnet 4.5 与 4.6 为 1024 token，Opus 模型为 4096 token。缓存按 AWS 账号和区域隔离，默认 TTL 为 5 分钟，部分模型支持最长 1 小时。
文章覆盖了哪些缓存场景？
共六种，从基础到进阶：消息内容缓存、系统提示缓存、工具定义缓存、混合 TTL 缓存、多租户缓存隔离以及 LangChain 框架集成。
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