Claude Code缓存实战指南一周节省3亿Token成本
编者按：许多开发者在体验 Claude Code 时，普遍反映 Token 消耗速度过快，尤其在长会话场景下，额度更容易见底。但从工程效率角度分析，真正决定成本的关键，往往不在于你新增了多少代码，而在于系统能否高效复用已经处理过的上下文信息。
本文将深入解析如何通过缓存机制显著降低 Token 消耗。数据显示，作者在一周内通过缓存复用节省了超过 3 亿 Token，其中单日最高缓存复用达 9100 万。由于缓存 Token 的计费成本仅为普通输入 Token 的 10%，这意味着 9100 万缓存 Token 的实际费用，仅相当于处理了约 900 万普通 Token。Claude Code 长会话之所以感觉更“经用”，其核心秘密并非模型免费工作，而是大量重复的上下文被智能识别并复用了。
Prompt caching（提示缓存）机制的核心在于“保持连续性”。Claude Code 会将系统提示、工具定义、CLAUDE.md、项目规则及历史对话进行分层缓存；只要后续请求的前缀与已缓存内容完全匹配，Claude 便可直接读取缓存，无需重新处理整段冗长上下文。事实上，Anthropic 内部也会密切监控 prompt cache 的命中率，因为这不仅关乎用户额度消耗，更直接影响模型服务的运营成本与整体效率。
对于大多数用户，无需深究所有技术细节，只需培养几个关键使用习惯：避免让会话空置超过1小时；在切换任务时进行清晰的会话交接；尽量避免频繁切换模型；处理大型文档时，优先将其放入 Projects 功能中，而非反复粘贴至对话窗口。
本文不仅是一个节省 Token 的技巧分享，更旨在提供一套更贴近工程师思维的使用方法论：将对话上下文视为可管理的资产，让缓存持续发挥价值，从而让长会话避免重复的无用功。
以下为正文：
过去一周，通过缓存机制节省的 Token 总量超过 3 亿，单日最高节省达 9100 万。
这并非调整了任何特殊设置，仅仅是 prompt caching 在后台正常工作的结果。
然而，真正理解缓存是什么，以及如何避免“中断”缓存之后，在相同的使用额度下，会话的持续能力得到了显著提升。因此，这里整理了一份 Claude Code prompt caching 的 80/20 实用指南，侧重于核心理解与实操，不涉及复杂的 API 底层细节。
核心摘要
缓存 Token 的成本仅为普通输入 Token 的 10%。因此，9100 万缓存 Token 的实际计费，大约只相当于 900 万普通 Token。
Claude Code 订阅版的缓存 TTL（存活时间）为 1 小时；API 默认是 5 分钟；而 Sub-agent 则固定为 5 分钟。
缓存机制分为三个层次：系统层、项目层和对话层。
在会话中途切换模型会破坏缓存，这包括开启“Opus plan”模式。
缓存到底如何计费？
每一个被成功复用的缓存 Token，其成本仅为重新处理一个普通输入 Token 的 10%。
所以，当仪表盘显示某一天有 9100 万 Token 命中了缓存时，实际产生的费用大概只相当于处理了 900 万 Token。这也是为什么，与没有缓存的情况相比，长时间使用 Claude Code 会让人感觉会话几乎是“免费”在延长。
在仪表盘中，有两个关键指标值得关注：
Cache create：指将内容首次写入缓存时产生的一次性成本。这部分投入会在后续对话中开始体现其价值。
Cache read：指 Claude 从缓存中复用的 Token，例如你的 CLAUDE.md、工具定义、历史对话消息等。相比重新作为输入处理，这部分成本便宜了 90%。
如果你的 Cache read 数值很高，说明你正在高效利用缓存；反之，如果这个数字很低，则意味着你可能在为同一批上下文反复付费。
Anthropic 的工程师 Thariq 曾指出：“我们实际上会监控 prompt cache 的命中率，一旦命中率过低，就会触发警报，甚至可能被认定为 SEV 级别的事故。”
他还在一篇文章中强调，当缓存命中率高时，会同时带来四个好处：Claude Code 的响应体感更快，Anthropic 的服务成本下降，你的订阅额度显得更耐用，长时间进行编码会话也变得更加可行。
但如果命中率很低，那么各方都会受损。
因此，双方的激励其实是一致的：Anthropic 希望你的缓存命中率更高，你自己也同样希望命中率更高。真正会拖累效率的，往往是一些看似不起眼、却会悄悄重置缓存的使用习惯。
缓存是如何在每一轮对话中增长的？
缓存机制依赖于“前缀匹配”原则。
不必陷入过深的技术细节，只需理解一个核心逻辑：只要某个位置之前的所有内容，与已经缓存的内容完全一致，Claude 就可以复用这部分缓存 Token，而无需重新处理。
一次全新的会话，大致是这样展开的：
根据 Claude Code 的文档，其运行逻辑通常如下：
第一轮对话：此时尚未建立任何缓存。系统提示词、你的项目上下文（例如 CLAUDE.md、memory、项目规则），以及你的第一条消息，都会被完整地处理一遍，并写入缓存。这是成本最高的一轮。
第二轮对话：第一轮中的所有内容现在都已被缓存。Claude 只需要处理你的新回复以及下一条消息。这一轮的成本会显著降低。
第三轮及之后：逻辑相同。之前的对话历史仍然保留在缓存里，只有最新的一轮交互需要被重新处理。
缓存本身可以清晰地分为三个层次：
如图所示：
系统层：包括基础指令、工具定义（如 read、write、bash、grep、glob）和输出风格。这一层是全局缓存的。
项目层：包括 CLAUDE.md、memory、项目规则。这一层是按项目进行缓存的。
对话层：包括模型的回复和用户的消息，会随着每一轮对话的进行而不断增长。
如果在会话中途，系统层或项目层的任何内容发生了变化，那么所有相关的缓存内容都必须从头开始重新构建。这就是最“昂贵”的操作。可以想象一下：你已经聊到了第 16 条消息，这时突然修改了系统提示词，或者会话中断了一个小时以上，那么从第 1 条消息开始的所有 Token 都需要被重新处理并计费。
1 小时与 5 分钟的混淆
这是最容易产生误解的地方。
Claude Code 订阅版：默认的缓存 TTL 是 1 小时。
Claude API：默认 TTL 是 5 分钟。当然，你可以通过支付更高成本，将其提升到 1 小时。
任何计划下的 Sub-agent：其缓存 TTL 永远是 5 分钟。
Claude.ai 网页聊天：官方没有明确的公开记录。其行为可能与订阅版类似，但这一点尚未得到完全确认。
几个月前，曾有不少用户抱怨 Claude 订阅额度消耗过快。当时有一种猜测，认为是 Anthropic 悄悄将 TTL 从 1 小时降到了 5 分钟，且未通知用户。但事实并非如此，Claude Code 的 TTL 仍然是 1 小时。
问题在于，Claude Code 和 Claude API 的文档是分开的，而这两者本来就是不同的产品，因此造成了不少混淆。
如果你在大量运行 Sub-agent 工作流，或者直接使用 API，那么 5 分钟这个数字就非常重要。但对于 95% 的 Claude Code 用户来说，真正需要关注的，其实是那个 1 小时的窗口期。
覆盖 95% 用户的三个关键习惯
下面这些建议，是日常使用中真正具有实操价值的部分。
不要暂停太久
如果你的会话已经空闲超过一个小时，那么之前缓存的内容基本都已经过期了。你的下一条消息会触发系统重新构建缓存。在这种情况下，与其强行恢复一个已经“冷却”的旧会话，不如做一次清晰的交接总结，然后开启一个新会话，成本效益通常更高。
切换任务时，直接重新开始
使用 /compact 或 /clear 命令本身就会破坏现有缓存，因此不如利用这个节点进行一次彻底的重置。
一个实用的技巧是制作一个“会话交接”技能。它可以用来替代 /compact 命令。这个技能会总结我们已经完成了什么、还有哪些待定决策、哪些文件最重要，以及接下来应该从哪里继续。然后执行 /clear 命令，并把这份总结粘贴进去，就可以像从未中断一样继续推进工作。
相比之下，/compact 命令有时运行得也比较慢。而这个交接技能通常在一分钟内就能完成。
在 Claude 聊天中，大文档尽量放进 Projects
Claude.ai 网页版的缓存机制虽然没有非常详细的官方说明，但 Projects 功能显然与普通的对话线程采用了不同的优化策略。因此，如果你需要粘贴很大的文档，最好把它们放进 Project 里，而不是直接塞进对话中反复处理。
哪些操作会悄悄破坏缓存？
有几件事会在没有明显提醒的情况下，导致缓存被全部重置。
切换模型：因为缓存依赖前缀匹配，而每个模型都拥有自己独立的缓存空间。只要切换了模型，下一次请求就会在没有任何缓存命中的情况下，重新读取完整的历史对话。
“Opus plan”模式：这个设置会在规划阶段使用 Opus 模型，在执行阶段使用 Sonnet 模型。此前在一些 Token 优化指南中推荐过它，这有其原因。但需要理解的是，每一次执行计划的切换，本质上都是一次模型切换，也就意味着要重新建立缓存。从长期会话来看，它仍然有助于延长额度，但你需要清楚底层到底发生了什么。
关于编辑 CLAUDE.md：在会话中途编辑 CLAUDE.md 文件是可以的。这个修改不会立即生效，而是要等到下一次项目重启时才会应用。因此，当前正在运行的会话缓存不会受到影响。
一个查看 Token 使用情况的仪表盘
前文展示的截图，来自一个第三方的 Token 使用仪表盘。
这是一个托管在 GitHub 上的开源项目。你可以将仓库链接交给 Claude Code，让它在本地 localhost 上完成部署。部署后，它会读取你过去所有的会话记录进行分析，而不是从零开始统计。这样一来，你一开始就能看到每天详细的 input、output、cache create 和 cache read 数据。
不过需要注意一点：这个仪表盘统计的是本地设备上的 Token 数据。如果你从台式机切换到笔记本使用，数字就不会完全一致。每台设备都会生成自己独立的一套统计视图。
总结
Prompt caching 是一个可以深入研究的话题。Thariq 的相关文章讲得比这里更全面，如果你想了解全貌，值得一读。
但你并不需要完全理解所有细节才能从中受益。掌握最关键的 80/20 原则就足够了：缓存 Token 比普通 Token 便宜 10 倍；Claude Code 的缓存 TTL 是 1 小时；切换模型会破坏缓存；在任务之间做好清晰交接，通常比让一个旧会话放到“过期”后再硬接着用更划算。
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