OpenAI 近日针对 GPT-6 系列模型更新了提示词缓存机制，并同步上线了一套诊断工具，用于帮助开发者观察缓存的实际运作情况。与此前版本相比，新系统在默认状态下即可获得更高的缓存命中率，开发者无需额外配置即可受益。

根据官方披露的信息，此次缓存优化的核心在于对共享前缀的复用判定。当请求中包含符合条件的共享前缀，且该前缀在 30 分钟的时间窗口内被重复使用时，系统会将其识别为可缓存内容，并对其对应的缓存输入 token 提供折扣。

折扣力度是本次更新中最受关注的数字：符合条件的缓存输入 token 最高可享受 90% 的价格减免。这意味着在长系统提示词、固定上下文或高频重复调用等场景下，输入侧的成本结构可能发生明显变化。

配套推出的诊断工具则补上了可观测性这一环。开发者可借助该工具排查缓存未命中的原因，进而调整提示词结构或调用节奏，以更充分地利用这一折扣机制。对于将 GPT-6 用于生产环境的团队而言，缓存命中率的提升直接关系到单位请求的支出与响应效率。