揭秘 Claude Code 缓存机制：为何 GPT 难以适配，国产大模型却能弯道超车？

本文深入探讨了 Claude Code 与 OpenAI GPT 模型在缓存机制上的兼容性难题。研究发现，Claude Code 采用独特的分段缓存与动态注入策略，导致遵循标准 Prefix Cache 的 GPT 模型命中率极低，大幅增加推理成本。相比之下，国产大模型（如 Kimi、月之暗面等）展现了强大的工程适配能力，通过后端优化过滤动态干扰，完美兼容了 Claude 的非标协议。这一现象不仅揭示了 Anthropic 构建生态壁垒的意图，也体现了国产大模型在激烈竞争中“能屈能伸”的生存智慧。