Prompt Caching | Venice API Docs

Prompt Caching speichert verarbeitete Eingabe-Tokens, sodass nachfolgende Anfragen mit identischen Präfixen sie wiederverwenden können, anstatt sie erneut zu verarbeiten. Das reduziert Latenz (bis zu 80 % bei langen Prompts) und Kosten (bis zu 90 % Rabatt auf gecachte Tokens). Venice übernimmt das Caching automatisch für unterstützte Modelle. Aber zu verstehen, wie jeder Anbieter Caching implementiert, hilft Ihnen, Cache-Hit-Raten zu maximieren und Kosten zu minimieren.

So funktioniert Caching

Caching arbeitet mit Präfix-Matching: Das System speichert verarbeitete Tokens und verwendet sie wieder, wenn nachfolgende Anfragen mit demselben Inhalt beginnen. Stellen Sie sich einen Chatbot mit einem 2.000-Token-System-Prompt vor:

Anfrage 1

System-Prompt (2.000 Tokens) + Benutzernachricht (50 Tokens)Verarbeitet: 2.050 Tokens · Aus Cache: 0 TokensPräfix in Cache geschrieben.

Anfrage 2

System-Prompt (2.000 Tokens) + Benutzernachricht (80 Tokens)Verarbeitet: 80 Tokens · Aus Cache: 2.000 Tokens

Anfrage 3

System-Prompt (2.000 Tokens) + Benutzernachricht (120 Tokens)Verarbeitet: 120 Tokens · Aus Cache: 2.000 Tokens

Gesamt ohne Caching: 2.050 + 2.080 + 2.120 = 6.250 Tokens zum vollen Preis Gesamt mit Caching: 2.050 + 80 + 120 = 2.250 Tokens zum vollen Preis, 4.000 Tokens zum rabattierten Preis

Caching funktioniert nur auf dem Präfix. Jede Änderung am Anfang Ihres Prompts invalidiert den Cache für alles, was danach kommt. Platzieren Sie statischen Inhalt (System-Prompt, Dokumente, Beispiele) immer vor dynamischem Inhalt (Benutzernachrichten).

Unterstützte Modelle und Preise

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Claude Opus 4.5 berechnet einen Aufpreis für Cache-Writes ($7.50/1M Tokens vs. $6.00 für reguläre Eingabe). Die erste Anfrage, die den Cache befüllt, kostet mehr, aber nachfolgende Cache-Hits sparen 90 %. Andere Modelle erheben keinen Aufpreis für Cache-Writes.

Anbieter-spezifisches Verhalten

Venice normalisiert das Caching über Anbieter hinweg. Für die meisten Modelle erfolgt das Caching automatisch. Senden Sie einfach Ihre Anfragen und prüfen Sie die Antwort auf Cache-Statistiken. Claude erfordert explizite Cache-Marker auf Protokollebene, aber Venice fügt diese automatisch für System-Prompts und Konversationsverlauf hinzu. Das Caching-Verhalten wird letztlich von jedem Anbieter gesteuert und kann sich ändern. Prüfen Sie daher die Anbieter-Dokumentation für die neuesten Details.

Modell	Anbieter	Min. Tokens	Cache-Lebensdauer	Write-Kosten	Read-Rabatt	Explizite Marker
Claude Opus 4.5	Anthropic	~4.000	5 Min	+25 %	90 %	Erforderlich
GPT-5.2	OpenAI	1.024	5–10 Min	Keine	90 %	Nicht nötig
Gemini	Google	~1.024	1 Stunde	Keine	75–90 %	Nicht nötig
Grok	xAI	~1.024	5 Min	Keine	75–88 %	Nicht nötig
DeepSeek	DeepSeek	~1.024	5 Min	Keine	50 %	Nicht nötig
MiniMax	MiniMax	~1.024	5 Min	Keine	90 %	Nicht nötig
Kimi	Moonshot	~1.024	5 Min	Keine	50 %	Nicht nötig

Claude Opus 4.5 (Anthropic)

Claude erfordert explizite Cache-Breakpoints auf Protokollebene. Venice übernimmt das automatisch:

System-Prompts werden automatisch gecacht
Konversationsverlauf wird gecacht, indem ein Breakpoint auf die vorletzte Benutzernachricht gesetzt wird

Das bedeutet, dass Ihr Konversationsverlauf aus dem Cache gelesen wird und nur der letzte Turn als neuer Input verarbeitet wird:

Turn	Prompt-Tokens	Cache Read	Cache Write	Einsparung
1	10.979	0	10.938	Erstes Write
2	11.031	10.938	31	99,7 % gecacht
3	11.062	10.969	52	99,5 % gecacht

Zusätzliche Details:

Bis zu 4 Breakpoints pro Anfrage: Das System verwendet das längste übereinstimmende Präfix
Cache-Schlüssel ist byte-exakt: Whitespace-Änderungen, andere Bildkodierungen oder umgeordnete Tools führen zu Cache-Misses
Cache-bewusste Rate-Limits: Gecachte Tokens zählen nicht gegen Ihr ITPM-Limit, was höheren effektiven Durchsatz ermöglicht
25 % Write-Aufpreis: Erste Anfrage kostet mehr, aber 90 % Ersparnis bei nachfolgenden Reads

Manuelle Cache-Steuerung

Für Sonderfälle wie das Cachen eines großen Dokuments im ersten Turn können Sie explizite Breakpoints hinzufügen:

{
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": [{
        "type": "text",
        "text": "You are a legal assistant...",
        "cache_control": { "type": "ephemeral" }
      }]
    },
    {
      "role": "user", 
      "content": [{
        "type": "text",
        "text": "[Long contract document...]",
        "cache_control": { "type": "ephemeral" }
      }]
    },
    { "role": "assistant", "content": "I've reviewed the contract." },
    { "role": "user", "content": "What are the termination clauses?" }
  ]
}

Dies stellt sicher, dass sowohl der System-Prompt als auch das Dokument ab der ersten Anfrage gecacht werden. Für typische Konversationen benötigen Sie keine manuellen Marker.

Alle anderen Modelle

Caching erfolgt automatisch. Keine speziellen Parameter erforderlich. Stellen Sie nur sicher, dass Ihre Prompts ~1.024 Tokens überschreiten, und verwenden Sie prompt_cache_key für konsistentes Routing.

Anfrageparameter

Parameter	Typ	Modelle	Beschreibung
`prompt_cache_key`	string	Alle	Routing-Hinweis für Cache-Affinität. Anfragen mit demselben Schlüssel treffen mit höherer Wahrscheinlichkeit denselben Server mit warmem Cache.
`cache_control`	object	Claude	Markiert Content-Blöcke für Caching. Siehe Abschnitt Claude Opus 4.5.

prompt_cache_key

Für Konversationen oder agentische Workflows verwenden Sie einen konsistenten prompt_cache_key, um die Cache-Hit-Rate zu verbessern:

{
  "model": "claude-opus-4-5",
  "prompt_cache_key": "session-abc-123",
  "messages": [...]
}

Das leitet Anfragen an Server weiter, die Ihren Kontext wahrscheinlich bereits gecacht haben. Verwenden Sie eine Session-ID, Konversations-ID oder Benutzer-ID als Schlüssel.

Antwortfelder

Das usage-Objekt der Antwort enthält Cache-Statistiken:

{
  "usage": {
    "prompt_tokens": 5500,
    "completion_tokens": 200,
    "total_tokens": 5700,
    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 5000,
      "cache_creation_input_tokens": 0
    }
  }
}

Feld	Beschreibung
`prompt_tokens`	Gesamte Input-Tokens in der Anfrage
`prompt_tokens_details.cached_tokens`	Tokens, die aus dem Cache bedient wurden (zum Rabattpreis abgerechnet)
`prompt_tokens_details.cache_creation_input_tokens`	In den Cache geschriebene Tokens (kann bei Claude Aufpreis verursachen)

Abrechnungs-Aufschlüsselung (am Beispiel Claude Opus 4.5):

5.000 gecachte Tokens × $0.60/1M = $0.003
500 nicht-gecachte Tokens × $6.00/1M = $0.003
Gesamt: $0.006 (vs. $0.033 ohne Caching, 82 % Ersparnis)

Best Practices

Prompts für Caching strukturieren

Platzieren Sie statischen Inhalt am Anfang, dynamischen Inhalt am Ende. Gute Struktur

Position	Inhalt	Gecacht?
1	System-Anweisungen	Ja
2	Referenzdokumente	Ja
3	Few-Shot-Beispiele	Ja
4	Benutzeranfrage	Nein

Schlechte Struktur

Position	Inhalt	Gecacht?
1	Aktueller Zeitstempel	Nein (invalidiert alles danach)
2	System-Anweisungen	Nein
3	Benutzeranfrage	Nein

Präfixe byte-identisch halten

Cache-Schlüssel werden aus exakten Byte-Sequenzen berechnet. Selbst triviale Unterschiede führen zu Cache-Misses:

Unterschiedliche Whitespaces oder Zeilenumbrüche
Zeitstempel oder Request-IDs in Prompts
Randomisierte Reihenfolge der Few-Shot-Beispiele
Unterschiedliche Formatierung desselben Inhalts

Mindest-Token-Schwellen einhalten

Wenn Ihre Prompts unter dem Mindestwert (typischerweise 1.024 Tokens) liegen, wird Caching nicht aktiviert. Für kleine Prompts erwägen Sie:

Mehr Kontext oder Beispiele hinzufügen, um die Schwelle zu erreichen
Mehrere kleine Anfragen in gebündelte Prompts zusammenfassen
Akzeptieren, dass Caching für einfache Abfragen nicht greift

prompt_cache_key für Konversationen verwenden

Für laufende Konversationen setzen Sie einen konsistenten prompt_cache_key:

// Turn 1
{ "prompt_cache_key": "conv-xyz", "messages": [...] }

// Turn 2
{ "prompt_cache_key": "conv-xyz", "messages": [...] }

// Turn 3
{ "prompt_cache_key": "conv-xyz", "messages": [...] }

Das erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass alle Turns denselben Server mit warmem Cache treffen.

Cache-Performance überwachen

Verfolgen Sie diese Metriken:

Cache-Hit-Rate: cached_tokens / prompt_tokens
Kostenersparnis: Tatsächliche Kosten vs. ungecachte Kosten vergleichen
Latenzreduktion: Time-to-First-Token mit vs. ohne Cache-Hits

Wenn cached_tokens konstant 0 ist:

Prompts könnten unter der Mindest-Token-Schwelle liegen
Prompts könnten sich zwischen Anfragen ändern
Anfragen könnten auf unterschiedliche Server treffen (verwenden Sie prompt_cache_key)
Cache könnte abgelaufen sein (Anfragen zu selten)

Cache-Ökonomie berücksichtigen

Claude Opus 4.5 Cache-Write-Aufpreis: Erste Anfrage kostet 25 % mehr, aber 90 % Ersparnis bei nachfolgenden Reads.

Szenario	Cache-Write-Aufpreis lohnt sich?
1 Anfrage mit diesem Prompt	Nein (25 % mehr zahlen, ohne Nutzen)
2+ Anfragen mit gleichem Präfix	Ja (Break-Even bei zweiter Anfrage)
Schnell wechselnde Prompts	Nein (konstante Write-Kosten)
Stabiler System-Prompt, viele Abfragen	Ja (amortisiert über viele Reads)

Cache-Lebensdauer

Caches verfallen nach einer Phase der Inaktivität (typischerweise 5–10 Minuten). Das bedeutet:

Traffic-Muster	Caching-Nutzen
Kontinuierliche Anfragen (< 5 Min Pausen)	Hoch: Cache bleibt warm
Bursty Traffic (Pausen > 10 Min)	Begrenzt: Cache läuft zwischen Bursts ab
Sporadische Anfragen (Stunden auseinander)	Keine: Cache immer kalt

Caching mit Tools und Functions

Function-Definitionen können zusammen mit System-Prompts gecacht werden:

{
  "model": "claude-opus-4-5",
  "tools": [
    {
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "search_database",
        "description": "Search the product database",
        "parameters": { ... }
      }
    }
  ],
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "You are a shopping assistant...",
          "cache_control": { "type": "ephemeral" }
        }
      ]
    },
    ...
  ]
}

Die Tool-Definitionen werden Teil des gecachten Präfixes. Wenn Sie viele Tools haben, kann das die Kosten pro Anfrage erheblich reduzieren.

Caching mit Bildern und Dokumenten

Für Vision-Modelle können Bilder in den gecachten Inhalt eingebunden werden:

{
  "model": "claude-opus-4-5",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "image_url",
          "image_url": { "url": "data:image/png;base64,..." }
        },
        {
          "type": "text",
          "text": "This is the floor plan. I'll ask several questions about it.",
          "cache_control": { "type": "ephemeral" }
        }
      ]
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "I can see the floor plan. What would you like to know?"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "How many bedrooms are there?"
    }
  ]
}

Das Bild und der initiale Kontext werden gecacht, sodass Folgefragen zu demselben Bild es nicht erneut verarbeiten.

Troubleshooting

cached_tokens ist immer 0

Ursache	Lösung
Prompt zu kurz	Sicherstellen, dass der Prompt ~1.024 Tokens überschreitet (4.000 bei Claude)
Präfix geändert	Auf dynamischen Inhalt am Anfang Ihres Prompts prüfen
Erste Anfrage	Erwartet: Erste Anfrage schreibt in den Cache, nachfolgende Anfragen lesen
Cache abgelaufen	Zeit zwischen Anfragen auf unter 5 Minuten reduzieren
Unterschiedliche Server	`prompt_cache_key` hinzufügen, um Anfragen konsistent zu routen

cache_creation_input_tokens bei jeder Anfrage

Ursache	Lösung
Prompt ändert sich	Zeitstempel, Request-IDs oder anderen dynamischen Inhalt aus dem Präfix entfernen
`cache_control` fehlt	Bei Claude sicherstellen, dass der `cache_control`-Marker bei Content-Blöcken vorhanden ist
Unter Schwellenwert	Prompts unter der Mindest-Tokenzahl lösen kein Caching aus
Einzelne Benutzernachricht	Erwartet beim ersten Turn. Cache wächst mit dem Konversationsverlauf.

Höhere Kosten als erwartet

Ursache	Lösung
Cache-Write-Aufpreis	Claude berechnet 25 % mehr für Writes. Lohnt sich nur, wenn Sie den Prompt wiederverwenden.
Geringe Wiederverwendung	Wenn jeder Prompt einzigartig ist, zahlen Sie Write-Kosten ohne Read-Vorteile
Schlechte Prompt-Struktur	Dynamischen Inhalt ans Ende verschieben, damit das Präfix stabil bleibt

​So funktioniert Caching

​Unterstützte Modelle und Preise

​Anbieter-spezifisches Verhalten

​Claude Opus 4.5 (Anthropic)

​Manuelle Cache-Steuerung

​Alle anderen Modelle

​Anfrageparameter

​prompt_cache_key

​Antwortfelder

​Best Practices

​Prompts für Caching strukturieren

​Präfixe byte-identisch halten

​Mindest-Token-Schwellen einhalten

​prompt_cache_key für Konversationen verwenden

​Cache-Performance überwachen

​Cache-Ökonomie berücksichtigen

​Cache-Lebensdauer

​Caching mit Tools und Functions

​Caching mit Bildern und Dokumenten

​Troubleshooting

So funktioniert Caching

Unterstützte Modelle und Preise

Anbieter-spezifisches Verhalten

Claude Opus 4.5 (Anthropic)

Manuelle Cache-Steuerung

Alle anderen Modelle

Anfrageparameter

prompt_cache_key

Antwortfelder

Best Practices

Prompts für Caching strukturieren

Präfixe byte-identisch halten

Mindest-Token-Schwellen einhalten

prompt_cache_key für Konversationen verwenden

Cache-Performance überwachen

Cache-Ökonomie berücksichtigen

Cache-Lebensdauer

Caching mit Tools und Functions

Caching mit Bildern und Dokumenten

Troubleshooting