LLM Agent 工程实践：如何将 Prompt 缓存命中率提升至 90%+ 并大幅降低成本

本文深入探讨了 LLM Agent 开发中的核心痛点——成本与效率，详细解析了如何通过精细化的 Prompt 缓存策略，将缓存命中率提升至 90% 以上。文章基于 OpenClacky 的工程重构经验，对比了包括 Claude Code 在内的四款主流 Agent 的实测数据。结果显示，高达 90.6% 的缓存命中率使得 API 请求数大幅减少，直接将任务成本控制在 $5.10，而命中率低的产品成本则高达 $30.14。这为解决 AI Agent 应用中昂贵的 Token 消费问题提供了极具价值的技术参考。