Prompt Caching

Einfach erklärt

Prompt Caching löst ein konkretes Kostenproblem bei LLM-Anwendungen: Viele Anfragen teilen denselben langen Kontext – einen ausführlichen System-Prompt, ein Dokument, das analysiert werden soll, oder eine umfangreiche Sammlung von Beispielen. Ohne Caching muss das Modell diesen Kontext bei jeder Anfrage neu verarbeiten und berechnet ihn als Input-Tokens.

Mit Prompt Caching wird der verarbeitete Kontext zwischengespeichert. Folge-Anfragen, die denselben Kontext nutzen, zahlen nur einen Bruchteil der normalen Token-Kosten – bei Anthropic 10% statt 100%. Bei einem System-Prompt mit 50.000 Tokens und hunderten täglichen Anfragen ist das ein erheblicher Kostenvorteil.

Wann Prompt Caching besonders lohnt:

• System-Prompts mit mehr als 1.000 Tokens
• Dokument-Analyse mit vielen Fragen zum selben Dokument
• RAG-Systeme, die dieselben Chunks häufig abrufen
• Chatbots mit langer Konversationshistorie als Kontext

Technischer Deep Dive

Anthropic Prompt Caching

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
    max_tokens=1024,
    system=[
        {
            "type": "text",
            "text": "Du bist ein hilfreicher Assistent...",
        },
        {
            "type": "text",
            "text": "<sehr_langes_dokument>...</sehr_langes_dokument>",
            "cache_control": {"type": "ephemeral"}  # Dieser Teil wird gecacht
        }
    ],
    messages=[{"role": "user", "content": "Fasse das Dokument zusammen."}]
)

# Bei der nächsten Anfrage mit demselben Dokument:
# → Cache Hit: 90% Kostenersparnis für den Dokument-Teil
print(response.usage.cache_read_input_tokens)   # Tokens aus Cache
print(response.usage.cache_creation_input_tokens)  # Tokens zum Cache hinzugefügt

OpenAI Automatisches Caching

OpenAI cached automatisch – keine Code-Änderungen nötig:

# Normaler API-Aufruf – OpenAI cached automatisch bei >1024 Tokens
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": langer_system_prompt},  # Wird automatisch gecacht
        {"role": "user", "content": "Neue Frage"}
    ]
)

# Kosten-Check
print(response.usage.prompt_tokens_details.cached_tokens)

Kostenvergleich

Szenario	Ohne Caching	Mit Caching	Ersparnis
10k Token System-Prompt, 100 Anfragen	1.000.000 Input-Tokens	100.000 Input-Tokens	90%
50k Token Dokument, 50 Fragen	2.500.000 Input-Tokens	250.000 Input-Tokens	90%
1k Token System-Prompt	Kein Caching sinnvoll	–	–