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Prompts e LLMs280 mil · #261

prompt-caching-strategy

Ajuda seu agente a otimizar o uso de prompts para modelos de linguagem. Ele analisa como os prompts são feitos para encontrar maneiras de reduzir custos e tornar as respostas mais rápidas, reutilizando informações sempre que possível.

O que ela faz

Esta ferramenta ajuda a reduzir custos e acelerar respostas de inteligência artificial, organizando melhor as instruções que você envia para a IA. Ela faz isso garantindo que partes repetidas das suas instruções sejam sempre as mesmas, para que a IA possa reutilizar respostas anteriores.

Quando usar

  • ✓Quando você envia pedidos muito parecidos para a IA repetidamente.
  • ✓Se você quer que a IA responda mais rápido.
  • ✓Para diminuir o custo de usar serviços de IA.

Exemplo do que pedir para a IA

“Como posso organizar minhas perguntas para que a IA use o cache e eu pague menos?”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/affaan-m/ECC/blob/main/skills/prompt-caching-strategy/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/affaan-m/ECC/blob/main/skills/prompt-caching-strategy/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

A ferramenta sugere que você separe a parte fixa das suas instruções (como regras ou exemplos) da parte que muda a cada vez (como a pergunta atual). Assim, a IA consegue reconhecer e reutilizar as partes fixas mais facilmente.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add affaan-m/ECC --skill prompt-caching-strategy

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/affaan-m/ECC/main/skills/prompt-caching-strategy/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Prompt Caching Strategy

Arrange reusable prompt content to improve cache reuse, then measure input cost and latency. Savings depend on model, platform, cache eligibility, writes, retention, reuse and output volume. Runtime cache hits and savings for this skill are unmeasured; the examples below validate arithmetic without provider calls.

When to Activate

Use for repeated API requests that share authorized instructions, tools or reference material. First identify the exact provider endpoint, model, service tier and caching mode. Consult its current documentation before selecting rates, minimum prefix length or retention. Caching does not reduce context-window use.

How It Works

Preserve a stable prefix

Keep reusable instructions, tool schemas and examples stable; place changing questions, timestamps and retrieved results after that content where the API allows. Respect the provider's serialization order: Claude uses tools, system, then messages. Matching prefixes need identical content, including tool schemas and relevant request settings. A changed prefix can prevent reuse from that point. A dynamic suffix may itself be cached later if reused unchanged.

Reusable prefix: approved tools, instructions, stable examples/reference
Changing suffix: current question, fresh retrieval results, request metadata

Choose only relevant context. Padding prompts or broadening access just to meet an eligibility threshold needs its own cost and quality justification.

Preserve user and workspace boundaries

Authorize content access before cache lookup or reuse. Scope application-managed cache handles and accounting keys to the approved user, workspace, provider account, model and content revision. Share only material explicitly approved for that scope. A cache key is a routing/accounting hint, not an authorization gate or a sandbox. Provider cache isolation does not replace application access checks. Invalidate application references when permissions or content change; follow provider retention/deletion controls. Avoid logging private prompt contents. Context selection, capabilities, sandbox enforcement and evidence remain independent of cache optimization.

Provider Requirements and Usage Evidence

The linked documentation is authoritative; endpoint and SDK versions can expose different usage field names. Record that version alongside counters.

Provider Requirements to verify Counters to record
OpenAI Model-specific automatic/explicit modes, minimum length, retention and write/read prices; earlier and newer models differ Responses usage.input_tokens_details.cached_tokens and, when present, cache_write_tokens; input and output totals. Chat Completions uses prompt_tokens_details.cached_tokens
Claude Supported platform, model minimum, cache_control support and TTL; cache writes may cost more than ordinary input input_tokens, cache_creation_input_tokens, cache_read_input_tokens, output_tokens; split writes by TTL when rates differ
Gemini Model minimum and API: Interactions supports implicit caching; explicit cache objects require GenerateContent Interactions usage.total_cached_tokens; GenerateContent usage_metadata cache/input/output counters plus explicit-cache token count and retained duration

Use OpenAI's prompt caching guide and pricing for the selected model. For Chat Completions, check the usage schema. Derive ordinary input from the total minus cached reads and any separately reported writes; do not count the same tokens twice.

Use Claude's prompt caching guide for current model/platform limits and TTL rates. Its input_tokens counts ordinary input separately from cache reads and writes. A short prefix can produce zero cache counters even when marked for caching. Do not assume every Claude model or hosted platform uses the same minimum or read price.

Use Gemini's caching guide, GenerateContent caching guide and pricing. Explicit-cache

…

Perguntas frequentes

O que é 'cache'?

Cache é como uma memória temporária onde a IA guarda respostas para perguntas que já foram feitas. Se a pergunta for a mesma, ela usa a resposta guardada em vez de calcular tudo de novo.

Isso funciona para qualquer IA?

Funciona para algumas IAs específicas, como OpenAI e Claude. É preciso verificar a documentação de cada uma para saber como configurar.

Cache diminui o tamanho da janela de contexto?

Não, o cache não diminui o uso da janela de contexto da IA. Ele apenas ajuda a reutilizar informações para tornar o processo mais rápido e barato.

Detalhes

Descrição original do autor

Optimize LLM prompt caching hit rate to reduce API costs and improve latency. Analyzes prompt structure, identifies cacheable vs non-cacheable content, and recommends restructuring to maximize cache reuse. TRIGGER when: user says "prompt cache", "cache hit rate", "reduce LLM cost", "optimize token usage", "cheaper LLM calls", or asks about prompt caching strategies for OpenAI/Anthropic/other provi

repo: affaan-m/ECC

Popularidade

Estrelas no GitHub
280 mil
Posição no ranking
#261
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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