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LLM缓存读取计费与prompt_cache_key优化
为以缓存读取为主的工作负载提供跨模型/平台的缓存读取单价对比与prompt_cache_key命中率优化方案，使长上下文重复调用场景在财务上可行。
首次发现 2026-09-22 · 最近更新 2026-09-24 · 每日重算
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代表证据
公开预览展示 1 条 · 完整证据链共 1 条原帖标题：GPT-6 Sol and Luna
Cache reads are so heavy compared to anything else that it's the only price point that really matters, regular input and output are negligible. I need aggressive cache read pricing with full prompt_ca…
缓存读取的用量比其他所有东西都重得多，它是唯一真正重要的价格点，常规输入和输出可以忽略不计。我需要激进的缓存读取定价和完整的 prompt_cache_key 支持，才能让我们的工作负载在财务上可行。
这些证据还证明不了什么
目前只有 1 条独立内容。一个声音是信号，不是"反复出现"的证据——把它当成值得去查的线索，不是已被验证的需求。
要升到 重复印证，还缺：
- 还差 2 条独立内容（现有 1 条）
- 同一需求出现在另一个来源家族，或由 3 个不同作者说出
这里没有本人付费陈述在案，所以本页不给任何定价建议。没有付费证据撑着的价格，只是套了个数字的猜测。
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