Prompt Caching终极指南：Claude Code省钱核心+阿里云OpenClaw部署与缓存配置实战教程-阿里云开发者社区

在AI编码与智能体开发飞速发展的2026年，成本控制与响应速度成为核心痛点。而Claude Code之所以能实现“低价高效”，其底层核心基础设施——Prompt Caching（提示词缓存）功不可没。这项从设计之初就融入产品架构的技术，能让API调用成本降低90%、响应速度提升85%，彻底改变了AI工具的使用经济性。

本文将深度拆解Prompt Caching的技术原理、配置方法、避坑指南，结合2026年阿里云OpenClaw(Clawdbot)快速部署步骤，提供可直接复制的代码命令与实战案例，无论是使用Claude Code的普通用户，还是基于Anthropic API开发的工程师，都能轻松掌握这一“省钱秘诀”，全程不含无关平台信息，专注实用落地。OpenClaw爆火，OpenClaw阿里云上一键极速部署步骤详情访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面 了解。

一、核心认知：Prompt Caching是什么？为什么能省钱？

（一）Prompt Caching的本质：复用不变内容，避免重复计费

Prompt Caching的核心逻辑的是“缓存不变前缀，仅处理动态内容”。技术层面，通过cache_control标记设置缓存断点，Anthropic服务器会将断点之前的所有内容（如系统提示词、工具定义）缓存起来。下次请求时，只要前缀完全一致，就直接读取缓存，无需重新处理，仅对新增的动态内容计费。

举个通俗的例子：

无缓存：每次向AI发送请求，都要重新附上5000字的系统提示词和工具定义，每次都需为这些固定内容付费；
有缓存：首次请求时缓存固定内容，后续仅需发送“审查这段函数”“优化这段代码”等动态指令，固定内容从缓存读取，仅需为动态指令付费。

（二）成本与速度的双重飞跃

1. 费率差异：最高省90%

Prompt Caching的费率按操作类型区分，以Claude Sonnet 4.6（基础输入价$3/百万Token）为例：

操作类型	费率倍率	实际价格（每百万Token）	适用场景
未命中缓存	基础价格×1	$3.00	首次请求、前缀改变时
5分钟缓存写入	基础价格×1.25	$3.75	短期会话、快速交互
1小时缓存写入	基础价格×2	$6.00	长时任务、Agent工作流
缓存读取	基础价格×0.1	$0.30	后续重复请求（核心省钱场景）

成本对比示例：若系统提示词5000Token，每天调用1000次：

无缓存：5000Token×1000次×$3/1000000Token = $15/天；
有缓存：1次写入（5000Token×$3.75/1000000Token = $0.01875）+ 999次读取（5000Token×$0.3/1000000Token×999 ≈ $1.5），总计约$1.52/天，每天省$13.48，月省超$400。

2. 响应速度：最高提升85%

缓存命中时，AI无需重新解析固定内容，直接处理动态指令，官方数据显示响应速度最多提升85%。对于需要频繁交互的编码、数据分析场景，这种提升能显著改善使用体验，告别漫长等待。

（三）关键特性：前缀匹配与缓存隔离

前缀匹配机制：缓存基于“前缀一致性”判断，只要前缀有任何细微变化（如修改一个字符、调整工具顺序），后续缓存都会失效，这是配置的核心注意事项；
缓存隔离升级：2026年2月5日起，Prompt Caching从组织级隔离改为Workspace级隔离，同一组织下的不同Workspace无法共享缓存，需单独配置；
有效期可选：默认缓存有效期5分钟，可通过ttl参数延长至1小时，适配长时任务与低频率交互场景。

二、场景一：2026年阿里云OpenClaw(Clawdbot)部署简单步骤

阿里云提供OpenClaw专属应用镜像，预置Node.js 22、缓存依赖等所有环境，支持一键部署，搭配Prompt Caching可实现“稳定运行+低成本”双重优势：

阿里云用户零基础部署OpenClaw步骤喂饭级步骤流程

第一步：访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面，找到并点击【一键购买并部署】。
阿里云OpenClaw一键部署专题页面：https://www.aliyun.com/activity/ecs/clawdbot

第二步：选购阿里云轻量应用服务器，配置参考如下：

镜像：OpenClaw(Moltbot)镜像（已经购买服务器的用户可以重置系统重新选择镜像）
实例：内存必须2GiB及以上。
地域：默认美国（弗吉尼亚），目前中国内地域（除香港）的轻量应用服务器，联网搜索功能受限。
时长：根据自己的需求及预算选择。

第三步：访问阿里云百炼大模型控制台，找到密钥管理，单击创建API-Key。

前往轻量应用服务器控制台，找到安装好OpenClaw的实例，进入「应用详情」放行18789端口、配置百炼API-Key、执行命令，生成访问OpenClaw的Token。
端口放通：需要放通对应端口的防火墙，单击一键放通即可。
配置百炼API-Key，单击一键配置，输入百炼的API-Key。单击执行命令，写入API-Key。
配置OpenClaw：单击执行命令，生成访问OpenClaw的Token。
访问控制页面：单击打开网站页面可进入OpenClaw对话页面。

（一）部署前准备

阿里云账号：注册并登录阿里云账号，完成个人/企业实名认证（个人用户支付宝刷脸即时通过）；
核心凭证：Anthropic API Key（用于对接Claude模型，需提前注册Anthropic账号获取）；
服务器配置规划：
- 实例规格：推荐轻量应用服务器2vCPU+2GiB内存+40GiB ESSD云盘（最低配置，支持后续弹性升级）；
- 地域选择：优先美国弗吉尼亚、中国香港等免备案地域，降低跨境API调用延迟；
- 成本预估：月度服务器成本仅$3-$5，搭配Prompt Caching后，AI调用成本可控制在$20-$50/月（轻度使用）。

（二）详细部署流程（20分钟搞定）

步骤1：购买实例并选择OpenClaw镜像

访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面，登录账号后点击“一键购买并部署”；
配置实例参数：
- 镜像：选择“应用镜像→OpenClaw(原Moltbot)2026新手版”（基于Alibaba Cloud Linux 3，预置缓存依赖）；
- 规格：默认2vCPU+2GiB内存+40GiB ESSD，无需修改；
- 购买时长：长期使用建议年付，短期测试可选月付；
支付完成后，等待实例状态变为“运行中”，记录服务器公网IP（如47.xx.xx.xx）。

步骤2：端口放行与API Key配置

端口放行：
- 访问阿里云轻量应用服务器控制台，找到目标实例→“防火墙→添加规则”；
- 放行端口18789（OpenClaw核心端口），协议TCP，来源设为0.0.0.0/0，点击“保存”；

配置Anthropic API Key：

远程登录服务器（替换为实际公网IP）：
```
ssh root@你的服务器公网IP
```

执行配置命令，粘贴API Key：

# 配置Anthropic API Key
openclaw config set models.providers.anthropic.apiKey "你的Anthropic API Key"
# 选择默认模型（推荐Claude Sonnet 4.6，性价比之王）
openclaw config set agents.defaults.model.primary "anthropic/claude-sonnet-4.6"

步骤3：启用Prompt Caching（核心省钱步骤）

# 启用服务端Prompt Caching
openclaw config set models.cache.enabled true
# 设置缓存有效期（默认5分钟，长时任务可改为1小时：3600）
openclaw config set models.cache.ttl 300
# 配置缓存断点模式（自动模式，新手推荐）
openclaw config set models.cache.mode "auto"
# 重启OpenClaw网关生效
openclaw gateway restart
# 验证缓存配置是否成功
openclaw config get models.cache

若输出{"enabled":true,"ttl":300,"mode":"auto"}，说明配置生效。

步骤4：部署验证

浏览器访问http://服务器公网IP:18789，输入管理员Token（通过openclaw token generate --admin命令获取）；
发送测试指令：“帮我生成一个Python读取CSV文件的代码”，若10秒内返回可执行代码，说明部署成功。

（三）阿里云部署避坑指南

地域选择：国内地域（如北京、上海）需完成ICP备案后才能公网访问，新手优先选择免备案地域；
API Key安全：避免直接在配置文件中明文存储，可通过阿里云KMS服务加密管理；
资源扩容：若出现缓存命中率低、响应卡顿，可通过控制台弹性升级实例规格（无需重新部署）。

三、场景二：Prompt Caching配置实战（两种方式，直接复制）

2026年Anthropic API新增自动缓存模式，配置极其简单，新手推荐自动模式，复杂场景可选择手动断点模式：

（一）方式一：自动缓存（新手首选）

在请求顶层添加cache_control字段，系统自动识别可缓存内容并设置断点，适合多轮对话、编码辅助等场景：

1. OpenClaw中配置自动缓存

# 进入OpenClaw TUI终端
openclaw tui

在TUI中输入以下指令（直接复制）：

帮我配置自动Prompt Caching，具体参数：
- 缓存类型：ephemeral（临时缓存，适用于短期会话）
- 缓存有效期：默认5分钟（长时任务可改为1h）
- 适用模型：anthropic/claude-sonnet-4.6
- 自动断点：开启（系统自动识别最后一个可缓存内容块）

等待2分钟，系统提示“自动缓存配置完成”即可。

2. 直接调用Anthropic API配置（开发者场景）

from anthropic import Anthropic

# 初始化客户端
client = Anthropic(api_key="你的Anthropic API Key")

# 发送请求（顶层添加cache_control字段）
response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4.6",
    max_tokens=1024,
    cache_control={
   "type": "ephemeral"},  # 自动缓存核心配置
    system="你是专业的Python代码审查专家，需遵循以下规范：1. 检查语法错误；2. 优化代码性能；3. 补充详细注释；4. 指出潜在bug（共5000字规范文档...）",
    messages=[{
   "role": "user", "content": "请审查以下函数：\n```python\ndef add(a,b):\n    return a - b\n```"}]
)

# 打印响应与缓存使用情况
print(response.content[0].text)
print("缓存使用情况：", response.usage)

（二）方式二：手动标记断点（精细控制）

在具体内容块（如系统提示词、工具定义）中添加cache_control，精确控制缓存范围，最多支持设置4个断点：

1. OpenClaw中配置手动缓存

# 编辑OpenClaw模型配置文件
nano ~/.openclaw/openclaw.json

在models.providers.anthropic节点下添加缓存配置：

{
   
  "models": {
   
    "providers": {
   
      "anthropic": {
   
        "apiKey": "你的Anthropic API Key",
        "api": "anthropic-messages",
        "models": [
          {
   
            "id": "claude-sonnet-4.6",
            "name": "Claude Sonnet 4.6",
            "contextWindow": 200000,
            "maxTokens": 8192,
            "cacheControl": {
   
              "type": "ephemeral",
              "ttl": "1h",  # 长时任务设置1小时有效期
              "breakpoints": [
                {
   
                  "type": "text",
                  "content": "你是专业的Python代码审查专家...",  # 缓存断点内容
                  "cache_control": {
   "type": "ephemeral"}
                }
              ]
            }
          }
        ]
      }
    }
  }
}

保存退出（Ctrl+O→回车→Ctrl+X），重启网关：

openclaw gateway restart

2. 直接调用Anthropic API配置（开发者场景）

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4.6",
    max_tokens=1024,
    system=[
        {
   
            "type": "text",
            "text": "你是专业的Python代码审查专家，需遵循以下规范：1. 检查语法错误；2. 优化代码性能；3. 补充详细注释；4. 指出潜在bug（共5000字规范文档...）",
            "cache_control": {
   "type": "ephemeral", "ttl": "1h"}  # 手动标记断点
        }
    ],
    messages=[{
   "role": "user", "content": "请审查以下函数：\n```python\ndef add(a,b):\n    return a - b\n```"}],
    extra_headers={
   "anthropic-beta": "prompt-caching-2024-07-31"}
)

# 验证缓存是否命中（查看usage字段）
usage = response.usage
if usage.cache_read_input_tokens > 0:
    print("缓存命中，节省成本！")
elif usage.cache_creation_input_tokens > 0:
    print("缓存写入成功，后续请求可复用！")
else:
    print("缓存未启用或未命中！")

（三）1小时缓存配置（长时任务适用）

默认缓存有效期为5分钟，以下场景建议设置1小时有效期：

用户响应间隔超过5分钟的多轮对话；
运行时间超过5分钟的Agent任务（如数据分析、代码重构）；
对延迟敏感，不希望缓存中途失效的场景。

配置示例（OpenClaw中）：

# 设置1小时缓存有效期
openclaw config set models.cache.ttl 3600
# 重启生效
openclaw gateway restart

（四）可缓存与不可缓存内容清单

✅ 可缓存内容

系统提示词（system数组/文本）；
工具定义（tools数组，含名称、参数、描述）；
对话消息（含文本、图片、文档）；
Tool use和tool results（工具调用及结果）。

❌ 不可直接缓存内容

Thinking blocks（思考过程，多轮工具调用中会间接缓存）；
子内容块（如citation引用，需缓存其父级文档块）；
空文本块；
动态变化的内容（如实时时间戳、随机生成的参数）。

最小Token要求（不达标则不缓存）

模型系列	最低Token要求
Claude Opus 4.6/4.5、Haiku 4.5	4096 Token
Claude Sonnet 4.6/4.5/4、Opus 4.1/4	1024 Token
Claude Haiku 3.5/3	2048 Token

四、场景三：Claude Code缓存架构与避坑指南

Claude Code作为Prompt Caching的极致实践者，其四层缓存架构与踩坑经验值得所有用户借鉴：

（一）Claude Code的四层缓存架构（从静到动）

Claude Code将prompt按“静态程度”分层排列，最大化缓存复用率，这是其成本控制的核心秘诀：

第一层：静态系统提示词+工具定义→全局缓存（所有会话共享）；
第二层：CLAUDE.md文件→项目级缓存（同项目内所有会话共享）；
第三层：会话上下文→会话级缓存（当前会话内共享）；
第四层：对话消息→动态内容（每次更新，不缓存）。

核心原则：越静态的内容越靠前，确保尽可能多的请求共享同一个缓存前缀。

（二）Claude Code踩过的坑（你无需再踩）

坑1：系统提示词中添加实时时间戳

错误做法：system=f"当前时间：{datetime.now()}，你是代码审查专家..."；
后果：每次请求前缀都不同，缓存完全失效，成本暴涨；

正确做法：将动态时间作为system-reminder消息插入对话，不修改系统提示词：

messages=[
    {
     "role": "system", "content": "你是代码审查专家，遵循以下规范..."},  # 固定不变，缓存复用
    {
     "role": "system-reminder", "content": f"当前时间：{datetime.now()}"}  # 动态内容，不破坏缓存
]

坑2：工具定义顺序不固定（随机排列）

错误做法：每次请求随机调整工具顺序；
后果：前缀变化导致缓存失效；
正确做法：工具定义顺序固定，如需临时禁用工具，用模式切换代替删除（如EnterPlanMode/ExitPlanMode）。

坑3：会话中途切换模型

错误做法：从Claude Opus切换到Haiku以节省成本；
后果：缓存与模型绑定，切换后需从零重建缓存，反而更贵；
正确做法：用子Agent交接，主会话保持模型不变，子Agent处理细分任务并返回结果。

坑4：会话中途增删工具

错误做法：根据任务需求动态增删工具；
后果：工具定义是缓存前缀的一部分，增删后缓存完全失效；

正确做法：工具集合保持静态，用defer_loading: true设置轻量占位符，用时再加载完整工具定义：

"tools": [
    {
     
        "name": "search_files",
        "defer_loading": true,  # 延迟加载标记
        "schema": {
     }  # 轻量存根，不占用过多Token
    }
]

（三）四个反直觉的实战经验

更新信息走消息通道，不改提示词：任何动态信息（如时间、用户需求变更）都通过system-reminder或用户消息传递，保持系统提示词不变，避免缓存失效；

上下文压缩需“缓存安全”：对话超上下文窗口时，压缩请求需复用原系统提示词、工具定义，仅在末尾追加压缩指令，确保缓存前缀一致：

# 缓存安全的压缩请求
response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4.6",
    system=original_system_prompt,  # 复用原系统提示词
    tools=original_tools,  # 复用原工具定义
    messages=[*original_conversation, {
     "role": "user", "content": "请总结以上对话核心内容"}]  # 追加压缩指令
)

多Workspace需单独配置缓存：2026年缓存隔离升级后，同一组织下的不同Workspace缓存不共享，需为每个Workspace单独配置缓存策略；
监控缓存命中率：将缓存命中率当作服务可用性（uptime）监控，设置告警阈值（如命中率低于80%时告警），及时排查前缀变化问题。

五、OpenClaw缓存优化与日常运维

（一）缓存优化：提升命中率的3个关键操作

定期清理陈旧上下文：避免无用历史记录占用缓存，创建清理脚本：

# 创建清理脚本
nano ~/.openclaw/clean-cache.sh

写入以下内容：

#!/bin/bash
# 删除3天前的缓存文件
find ~/.openclaw/cache -type f -mtime +3 -delete
# 删除已完成任务的上下文记录
rm -rf ~/.openclaw/workspace/MEMORY.md
echo "缓存清理完成"

设置定时执行：

# 赋予执行权限
chmod +x ~/.openclaw/clean-cache.sh
# 每天凌晨3点执行
crontab -e
# 加入以下内容
0 3 * * * ~/.openclaw/clean-cache.sh

调整心跳频率：减少无任务时的API调用，降低缓存失效概率：

# 增加心跳间隔（默认30秒→60秒）
openclaw config set gateway.heartbeatInterval 60
openclaw gateway restart

会话重置策略：长期会话定期重置，避免前缀累积导致缓存失效，在TUI中执行/new命令即可重置当前会话。

（二）常见问题排查

缓存未命中（usage中cache_read_input_tokens=0）：
- 原因：前缀变化（如修改系统提示词、工具顺序）、内容未达最小Token要求、缓存已过期；
- 解决方案：检查前缀一致性，确保可缓存内容≥对应模型的最小Token要求，长时任务设置1小时缓存。
缓存写入失败（cache_creation_input_tokens=0）：
- 原因：内容不可缓存（如仅包含Thinking blocks）、空文本块、API Key权限不足；
- 解决方案：确保缓存内容包含系统提示词/工具定义，检查API Key是否具备缓存权限。
成本突然上涨：
- 原因：缓存命中率骤降（如修改前缀、切换模型）、缓存隔离策略变更；
- 解决方案：查看缓存命中率监控，恢复原前缀配置，为新Workspace重新配置缓存。

六、总结

Prompt Caching并非简单的“事后优化”，而是AI智能体架构设计的“第一性原理”。Claude Code的成功证明，将缓存约束融入产品设计之初，能实现成本与体验的双重飞跃——90%的成本节省、85%的速度提升，让AI工具从“偶尔使用”变为“日常依赖”。

结合2026年阿里云OpenClaw的快速部署方案，普通用户无需复杂配置即可享受“稳定运行+低成本”的双重优势，开发者则可通过自动/手动缓存配置，实现精细化成本控制。核心要点可总结为：静态内容靠前、前缀保持不变、更新走消息通道、工具集合稳定、监控缓存命中率。

无论是使用Claude Code编码，还是基于Anthropic API开发智能体，掌握Prompt Caching都是2026年的必备技能。随着AI技术的持续发展，缓存机制将不断升级，建议定期关注Anthropic官方文档与OpenClaw更新日志，及时适配新功能。

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Prompt Caching终极指南：Claude Code省钱核心+阿里云OpenClaw部署与缓存配置实战教程

一、核心认知：Prompt Caching是什么？为什么能省钱？

（一）Prompt Caching的本质：复用不变内容，避免重复计费

（二）成本与速度的双重飞跃

1. 费率差异：最高省90%

2. 响应速度：最高提升85%

（三）关键特性：前缀匹配与缓存隔离

二、场景一：2026年阿里云OpenClaw(Clawdbot)部署简单步骤

阿里云用户零基础部署OpenClaw步骤喂饭级步骤流程

（一）部署前准备

（二）详细部署流程（20分钟搞定）

步骤1：购买实例并选择OpenClaw镜像

步骤2：端口放行与API Key配置

步骤3：启用Prompt Caching（核心省钱步骤）

步骤4：部署验证

（三）阿里云部署避坑指南

三、场景二：Prompt Caching配置实战（两种方式，直接复制）

（一）方式一：自动缓存（新手首选）

1. OpenClaw中配置自动缓存

2. 直接调用Anthropic API配置（开发者场景）

（二）方式二：手动标记断点（精细控制）

1. OpenClaw中配置手动缓存

2. 直接调用Anthropic API配置（开发者场景）

（三）1小时缓存配置（长时任务适用）

（四）可缓存与不可缓存内容清单

✅ 可缓存内容

❌ 不可直接缓存内容

最小Token要求（不达标则不缓存）

四、场景三：Claude Code缓存架构与避坑指南

（一）Claude Code的四层缓存架构（从静到动）

（二）Claude Code踩过的坑（你无需再踩）

坑1：系统提示词中添加实时时间戳

坑2：工具定义顺序不固定（随机排列）

坑3：会话中途切换模型

坑4：会话中途增删工具

（三）四个反直觉的实战经验

五、OpenClaw缓存优化与日常运维

（一）缓存优化：提升命中率的3个关键操作

（二）常见问题排查

六、总结

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