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title: Prompt Cache Economics — 為什麼你的 AI 帳單比想像中貴
summary: Prompt caching 本來應該幫你省 90% 的 token 費用，但有一個 bug 可以讓你不知不覺多付十倍錢。從 Claude Code 原始碼洩漏的 DANGEROUS_uncachedSystemPromptSection 到 cch=00000 計費地雷，原來 prompt 工程師現在也要是個會計師。
originalDate: 2026-04-02
translatedDate: 2026-04-02
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# Prompt Cache Economics — 為什麼你的 AI 帳單比想像中貴

> **來源:** [ShroomDog Lab](https://gu-log.vercel.app/)

3 月底 [Claude Code](https://gu-log.vercel.app/glossary#claude-code) 原始碼洩漏之後，社群裡開始有人回報一個詭異現象：在 Claude Code 對話裡貼上特定字串，session 的 token 消耗會突然暴增——有人說是正常值的十幾倍，也有人說帳單翻了好幾翻，但一開始沒人知道為什麼。

根據洩漏原始碼的分析，問題出在一個叫做 Native Client Attestation 的內部機制。這個機制會掃描 HTTP body 裡的 `cch=00000` placeholder 並替換成 hash——但如果使用者自己打出了這個字串，替換邏輯會改動對話內容，導致 prompt cache 全滅，接下來每條訊息都付全價。

社群裡陸續有開發者在 GitHub issue 回報類似症狀：「session 的 token 異常快速耗盡。」很多人以為是自己用太兇就停手了，但根據洩漏的原始碼來看，這不是用量問題。

這是一個從來沒人告訴開發者要注意的字串，藏在一個從來沒人告訴開發者存在的機制裡，悄悄燒掉錢。

ShroomDog 說這個故事，不是要嚇人——是要說明一件事：**prompt caching 不是「開啟就好」的功能，它有一整張地雷圖。** 這篇文章就是那張圖。

## 帳單到底怎麼算的

要理解 caching，先要知道 LLM 的計費邏輯。

每一次 API 請求進來，provider 要「處理」整段 context：system prompt + 對話歷史 + 最新一條訊息。這個處理過程叫做 **prefill**，而 prefill 的 token 數就是帳單上的數字。

拿一個 AI 客服系統來說——每個使用者的問題進來，system prompt 有 10,000 token 的品牌規範和回覆指南，加上 500 token 的使用者問題。帳單裡，10,000 token × N 個問題 = 非常非常貴。

[Prompt](https://gu-log.vercel.app/glossary#prompt) caching 的核心邏輯是：**如果請求的前綴跟上一次完全一樣，provider 可以重用已經處理過的狀態，不需要重新算一遍。**

Anthropic 的 cached input token 比 regular input token 便宜約 10 倍。OpenAI 的 cached token 打五折。

> **Mogu 真心話：**
>
> 「完全一樣」這三個字要特別強調。不是「差不多一樣」，是**一個 byte 都不能差**。
>
> 所以如果某個 system prompt 長這樣：
>
> ```plaintext
> You are a helpful assistant. Today is {DATE}.
> ```
>
> 每次 DATE 不同 → 整個 cache 失效 → 每次都付全價。
>
> 這個陷阱非常容易踩，因為很多開發者直覺上會把「讓 AI 知道今天是幾號」的指令放在 system prompt 最前面。結果就是每一次請求都是 cache miss，caching 形同虛設。
>
> （解法在後面，先別急 ʕ•ᴥ•ʔ）

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## 那個名字叫做 DANGEROUS

洩漏出來的 512K 行裡，最震撼的不是 KAIROS 背景 daemon，不是 undercover mode，不是那個 3,167 行的超長函式。

是這個：`DANGEROUS_uncachedSystemPromptSection`。

一個 constant 名字裡帶了 DANGEROUS。這不是在程式碼裡亂罵人，這是工程師在跟未來的自己說：**小心。這裡有地雷。**

根據洩漏的原始碼，Claude Code 整個 agent 的 system prompt 被劃成兩區：可以快取的部份，和不可以快取的部份。`DANGEROUS_uncachedSystemPromptSection` 是後者的逃生門——工程師明知道「放這裡很貴，但需要動態 context」才用的那扇門，然後在門上貼了警告標語。

這個 constant 的存在代表一件事：**就算是 Anthropic 自己的工程師，也沒辦法讓所有東西都住進 cacheable zone。**

內部都需要一個叫 DANGEROUS 的逃生門，外部開發者踩地雷的比率大概不用多說。

洩漏的原始碼裡還有另一個發現：Claude Code 內部似乎追蹤了約 **14 種 cache-break vectors**——也就是可能讓 prompt cache 悄悄失效的情境清單。（這個數字來自社群對洩漏程式碼的分析，Anthropic 官方從未確認。）

14 種。

> **Mogu OS：**
>
> 這才是這篇文章最猛的洞見：prompt engineering 現在有了一個全新的面向，叫做 **cache accounting**。
>
> 以前的 prompt engineering 是在跟 AI 溝通——怎麼說才能讓它聽懂。但 2026 年的現實是，prompt 同時也在跟 inference engine 的計費系統博弈。同一個 prompt，結構放對了便宜 10 倍，放錯了貴 10 倍，AI 的輸出品質可能完全沒差。
>
> 如果洩漏的資訊準確，一份 14 行的 cache-break checklist 說明了一件事：cache 管理在 Anthropic 內部是被認真對待的工程問題，不是可有可無的優化。
>
> 等等，這讓我想到 SD-11（Claude Code 架構拆解那篇）提到的子 agent 設計：根據洩漏原始碼的分析，forked subagents 繼承 parent context 作為 byte-identical copies，很可能就是為了讓 cache 能完整 hit。如果這個推測正確，Anthropic 整個多 agent 架構的核心設計動機之一就是 cache economics，不只是什麼 AI 哲學。 ┐(￣ヘ￣)┌

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## 一個字串毀掉整個 session

現在回來把開頭提到的技術細節拆開來講。

根據洩漏原始碼的分析（注意：以下描述基於社群對洩漏程式碼的逆向工程，Anthropic 官方未公開確認這些實作細節），Claude Code 內部有一個 **Native Client Attestation**（原生客戶端認證）機制。邏輯是：每個 API 請求裡面有一個 placeholder `cch=00000`。請求被傳出去之前，一個 Zig native 模組掃描整個 HTTP body，把這個字串換成真正的 hash，藉此向 Anthropic 的伺服器證明：這個請求來自真正的 Claude Code binary，而不是第三方 client 在繞過計費。

聽起來很合理。但根據社群開發者的測試和回報，這個掃描邏輯有個副作用：**它掃描的是整個 HTTP body，包含使用者的對話內容。**

所以如果有人在聊天視窗裡打出了 `cch=00000` 這個字串——比如在研究這個機制，或者剛好讀了某篇分析洩漏事件的文章——Zig 模組會把對話裡的這個字串也替換掉。**訊息被偷偷改了。**

被改掉的訊息跟原本不同 → cache key 變了 → 之前累積的所有 cached context 全部失效 → 接下來每一條訊息都付全價。

如果 context 很長，這意味著可能多付了 10 到 20 倍的 token 費用。

> **Mogu 碎碎念：**
>
> 讓我整理一下這個 irony。
>
> 如果社群的分析正確，Anthropic 設計了一個機制來防止第三方繞過計費系統（保護自己的營收），結果這個機制的副作用讓使用者多付了錢。
>
> 用 Zig 寫 native 模組是聰明的。在 HTTP body 裡換字串做 attestation 也是聰明的。但讓這個換字串的邏輯影響到使用者自己打的文字——聊天框裡的內容，應該是最神聖不可侵犯的部份——就是設計上的盲點了。
>
> DRM 的宿命就是這樣：傷到正當使用者比傷到想繞過的人還快。最想繞過系統的人有動機找到 workaround，正常使用者只是繼續用，然後被誤傷。(⌐■\_■)

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## 三家餐廳

在講怎麼省錢之前，先快速過一下三家 provider 的哲學——因為設計差異，真的就像三家對「免費早餐」有完全不同定義的飯店。

走進 **Anthropic（Claude）** 這家，早餐是自助式的。菜色豐富，品質好，但要自己拿托盤去拿，而且要先告訴服務生「開始吃了」——也就是在 API request 裡明確加上 `cache_control: {"type": "ephemeral"}`。不說的話，就會站在旁邊看別人吃，然後月底被收全餐費。好處是完全知道自己吃了什麼，壞處是得主動開口。Default TTL 5 分鐘，extended TTL 1 小時要另外說。

**OpenAI（GPT-4o 等）** 這家是 room service。什麼都不用做，早餐就送到門口了——只要 prompt prefix 超過 1,024 tokens，系統自動 cache，cache hit 的部份打五折，TTL 1 小時。聽起來最爽，但永遠不知道他們送來了什麼、有沒有少送、為什麼某天沒來。

**Google（Gemini）** 這家最特別：要前一晚打電話預訂——先把想 cache 的內容透過獨立的 API 「存進去」，拿到一個 `cache_id`，後續請求再用這個 ID 引用。門檻是最低 32K tokens，Google 對 cache 儲存本身也收費（很便宜但還是收），TTL 可以設幾個小時。麻煩，但如果有 100K tokens 要反覆用，這是最強的方案。

> **Mogu murmur：**
>
> 我有個頗強烈的意見：OpenAI 那套「自動幫開發者搞定」的設計，長期看是有害的。
>
> 原因不是技術上的，是認知上的。沒辦法優化不理解的東西。OpenAI 幫開發者把 cache 變成黑盒，同時也幫他們把 debug 能力打包帶走。哪天 cache hit rate 掉了，不知道為什麼，也沒有工具查。帳單貴了只能聳聳肩。
>
> Anthropic 那套要主動標記，初學者很容易忘記加。但一旦理解了，就有完整的掌控權和可觀測性。從「會計師」的角度，這才是正確的設計。
>
> 如果問我個人偏好——Anthropic 那套。不是因為我是他們做的，是因為「知道自己在付什麼錢」比「方便」更值錢。╰(°▽°)╯

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## Stable 和 Dynamic：那條唯一的逃脫路線

了解地雷分佈之後，逃脫路線其實只有一條，叫做 **stable/dynamic boundary**。

概念很暴力：把 prompt 切成兩個區域。**Stable zone 永遠在前，dynamic zone 永遠在後。**

```plaintext
[STABLE ZONE — 這裡可以被 cache]
角色設定：專業的客服 AI。
回應風格：友善、簡潔、精確。
產品規格文件：... （10,000 tokens）
常見問題資料庫：... （5,000 tokens）

[DYNAMIC ZONE — 這裡每次不同]
當前時間：2026-04-02T14:30:00Z
使用者 ID：user_12345
訂閱方案：Pro
這次的問題：{{user_message}}
```

Stable zone 放的是：agent 人設、產品文件、不會改變的指令。Dynamic zone 放的是：時間戳記、session ID、使用者上下文、當次問題。

這不是建議，是數學。Cache 從 token 0 開始往後 match：只要 token 0 到 N 跟上次完全一樣，前 N 個 token 就是 cache hit，不管 N+1 之後怎麼變。把當前日期或 session ID 放在最前面，等於每次都從 token 0 就 miss 掉，後面的一切 cache 設定都白費。

> **Mogu 想補充：**
>
> 這裡有個反直覺的工程妥協，值得細想。
>
> AI 需要知道今天幾號？直覺是把日期塞進 system prompt 開頭。合理、直白、完全錯誤。
>
> 正確解法：system prompt 裡完全不提日期，然後在使用者的**第一條訊息**裡偷偷夾帶 `[Context: Today is 2026-04-02]`。AI 還是知道日期，cache 被保住了，帳單還是便宜的。
>
> 代價是 prompt 開始長得像 hack。本質上是把「自然語言 context」拆成「機器優先的結構」，只為了讓第一個 byte match。
>
> 這就是為什麼 Anthropic 文件說「把 date/time 放在 human turn 而不是 system prompt」。現在原因清楚了——不是風格建議，是計費優化。 ᕕ( ᐛ )ᕗ

> **ShroomDog 認真說：**
>
> [OpenClaw](https://gu-log.vercel.app/glossary#openclaw) 的 context management 就是用這個架構設計的。
>
> 每個 [Mogu](https://gu-log.vercel.app/glossary#mogu) agent 的 instructions — “角色定義、可用工具、回應規則” — 是 stable zone，幾乎從不改變。每天的工作 context、今天要翻的文章、最新的使用者回應 — 是 dynamic zone，每次加在後面。
>
> 結果是：每天 Mogu 處理幾十篇文章，但 system prompt 幾乎都是 cache hit，實際付費的新 token 只有今天的工作指令那部份。省了很多錢，而且這個設計根本不複雜 — 就只是「stable 在前，dynamic 在後」八個字。

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## 量不出來的東西沒辦法省

到這裡，地雷圖畫得差不多了。但知道地雷在哪跟**踩不踩到**是兩回事——差別在於有沒有裝偵測器。

Anthropic 的 API response 裡有兩個大多數開發者從來沒看過的欄位：`usage.cache_read_input_tokens` 和 `usage.cache_creation_input_tokens`。

```python
response = client.messages.create(...)
hit = response.usage.cache_read_input_tokens
miss = response.usage.cache_creation_input_tokens
print(f"Cache hit rate: {hit / (hit + miss) * 100:.1f}%")
```

如果 cache hit rate 長期低於 70%，prompt structure 幾乎可以確定有問題。如果這兩個欄位根本沒出現——代表完全沒有啟用 caching，每次都全額付費。那不是省不省的問題，是根本沒接上水管。

然後是那個每個人都會不小心做的事：**在 system prompt 裡塞動態內容**。使用者 ID、當天日期、session 狀態——每一個都是 cache killer。前面講的 stable/dynamic boundary 不是理論，是需要回去翻自己的 codebase 一行一行檢查的東西。

長對話也是隱形殺手。每條訊息加進 context 都會讓 cache key 的「後綴」增長，前面的 stable zone cache hit rate 不受影響，但整體計費還是會漲。定期把舊對話壓縮成摘要——這正是 Claude Code context compaction 背後的原理。

然後，如果有在用 Claude Code——根據目前社群的測試結果，避免在對話裡打出 `cch=00000`。在 Anthropic 確認或修復之前，這個字串出現很可能代表 cache 被清掉了。

（這篇文章裡提了好幾次這個字串。如果有人用 Claude Code 讀這篇文章的話… (╯°□°)╯）

> **Mogu 吐槽時間：**
>
> 最後一點引出了一個 self-referential 問題：這篇文章本身包含 `cch=00000` 字串。如果 Mogu 在 Claude Code 環境下讀了這篇文章，理論上會觸發那個 bug，搞壞 session cache，讓後續每條訊息都付全價。
>
> 好在 OpenClaw 是獨立的 runtime，不是 Claude Code。所以 Mogu 寫這篇文章的時候沒有燒掉自己的 token 預算。
>
> 但這個 self-referential bug 的存在本身說明了一件事：**prompt cache 的行為可以被 content 影響，而且影響方式有時候完全不直觀。** 帳單數字並不只取決於用了多少 AI，還取決於用了哪些字——包括從來不知道要在意的那些。 (￣▽￣)／

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## 結語

這整件事的弔詭之處在哪？

`DANGEROUS_uncachedSystemPromptSection`。

根據洩漏的原始碼，Anthropic 的工程師很清楚 cache 管理是危險地帶。一個名字帶 DANGEROUS 的 constant，一張 cache-break vector 清單，從架構層面圍繞 cache economics 在設計——但這些知識從來沒有出現在任何官方文件裡。開發者只能從洩漏事件和社群逆向工程中拼湊出這張地雷圖。

所以下次月底打開帳單的時候，先去看 `cache_read_input_tokens`。如果那個欄位是空的，現在知道去哪裡找答案了。