AI编程成本骤降90%：新插件自动优化Anthropic缓存机制

在AI编程场景中，由于每一轮对话都需要重新发送完整的系统提示词、工具定义和历史记录，导致Token消耗巨大且成本高昂。虽然Anthropic提供了Prompt Caching（提示词缓存）API，能将缓存读取成本降至原来的十分之一，但要求开发者手动插入断点，操作繁琐且门槛较高。近日，一款名为Prompt-caching的MCP插件解决了这一痛点。它能自动识别系统提示词、工具定义等稳定片段并智能插入缓存断点。实测数据显示，在进行代码重构、Bug修复等任务时，该插件能节省80%至92%的Token费用，且兼容Cursor、Claude Code、Zed等主流IDE，显著提升了AI辅助开发的性价比。