При работе с нейросетями часть контекста нередко повторяется от запроса к запросу — системный промпт, инструкции, справочные данные. Кэширование позволяет не платить за обработку этих повторяющихся частей полную цену. В AITUNNEL чтение кеша стоит значительно дешевле обычного ввода.
Как это работает
При первом запросе повторяющаяся часть контекста записывается в кеш, а при последующих — читается из него по сниженному тарифу. Для модели Claude Opus 4.8, например, чтение кеша обходится в разы дешевле обычного ввода, а запись стоит несколько больше однократно.
Пример экономии
| Операция | Цена, ₽/1M |
| Обычный ввод | 672 |
| Чтение кеша | 96 |
| Запись в кеш | 1200 |
Как видно, чтение кеша дешевле обычного ввода в разы. При большом числе однотипных запросов это даёт заметную экономию, окупая небольшую доплату за запись.
Когда кеширование выгодно
- Чат-боты с постоянным системным промптом.
- RAG-системы с повторяющимся контекстом.
- Агенты с фиксированными инструкциями.
- Массовая обработка по одному шаблону.
Как использовать
Кэширование задаётся на уровне запроса в соответствии с возможностями модели. Стоит выделять в промпте стабильную часть, которую можно кешировать, и переменную, которая меняется. Чем больше доля стабильного контекста, тем сильнее эффект экономии.
Кэширование — один из самых недооценённых способов снизить расходы на ИИ. В сочетании с грамотным выбором модели и оптимизацией промптов оно позволяет использовать даже флагманские модели экономно. Прозрачные тарифы AITUNNEL в рублях делают эффект от кеширования наглядным и предсказуемым для планирования бюджета.
