Реальная математика затрат
Анализ конкретного лога агента на базе Claude Opus 5.5 выявил критическую зависимость стоимости от работы prompt caching. В исследуемой сессии 97.5% входных токенов стали «попаданиями» (cache hits). Это позволило снизить стоимость 35 вызовов с потенциальных $22.08 до реальных $2.39 по прайс-листу Anthropic. Разница в 9.2 раза возникает исключительно за счет эффективного использования кэша.
Почему кэш так важен для агентов
Агенты (AI Agents) на каждом шаге переотправляют полную историю диалога: системный промпт, описание инструментов и все предыдущие результаты. Prompt caching позволяет платить за запись этого префикса один раз, а затем — лишь малую долю за его чтение. Для модели Opus 5.5 стоимость попадания в кэш составляет $0.20 за миллион токенов, что в 20 раз дешевле стандартного ввода ($4.00). При этом запись в кэш на 1 час стоит $8.00, а на 5 минут — $5.00.
Тарифная сетка Claude Opus 5.5
Структура ценообразования делает кэш-хиты экономически оправданными даже с учетом затрат на запись. Ниже приведены актуальные тарифы на входные данные и кэширование:
| Параметр | Цена за 1 млн токенов ($) |
|---|---|
| Ввод (без кэша) | $4.00 |
| Вывод (Output) | $20.00 |
| Запись в кэш (5 мин) | $5.00 |
| Запись в кэш (1 час) | $8.00 |
| Чтение из кэша (Hit) | $0.20 |
Инструмент для аудита
Для проверки эффективности кэширования в собственных проектах доступен скрипт на Python 3.8+, который анализирует логи ~/.claude/projects/<folder>/<session>.jsonl. Скрипт:
- Извлекает метрики
cache_read_input_tokensиcache_creation_input_tokens. - Рассчитывает процент попаданий в кэш (hit rate).
- Сравнивает фактическую стоимость с гипотетической ценой при 0% кэширования.
Авторы отмечают, что при нулевом кэшировании задача, оцениваемая в $21, может стоить более $200. Скрипт позволяет быстро выявить «сломанный» кэш, который удваивает или утраивает бюджет на AI-агентов.
Источник: Towards AI pub ↗