Hugging Face 官方频道出品的一期技术科普视频，由Alejandro AO主讲，主题是提示词缓存（prompt caching）——一个能帮你在 AI 编码智能体上大幅省钱的机制。#微博视频号续航计划#
他先澄清一个常见误解：提示词缓存不是缓存 LLM 的"输出"（那没有意义），而是缓存"输入"——因为编码智能体每轮对话都要把整段对话记录（比如 5 万、5 万 1 千、5 万 5 千词元）反复重发给 LLM，如果不缓存，费用会指数级上涨。
他对比了 OpenAI、Anthropic、Gemini、Kimi K3、Grok、DeepSeek 等提供商的定价（一个 20 万词元的会话，Opus 和 GPT-5.6 Sol 不开缓存要 41 美元，而 DeepSeek 便宜到几乎免费），并演示自己用 DeepSeek V4 Flash 跑出 1090 万词元交换只花了 6 美分。
视频还给出最佳实践：注意各提供商缓存过期时间（OpenAI 一小时、Anthropic 五分钟）、确认提供商是否自动缓存（OpenAI/HF 自动、Anthropic/Gemini 不自动）、绝不要在系统提示词里放动态内容（时间戳、当前工作目录等），否则会让整个缓存失效，以及上下文压缩会重置缓存；最后建议用一个能监控缓存命中率的Harness。 http://t.cn/AXp4MwpM