OpenAI verbessert Prompt Caching für die GPT-6-Modelle
OpenAI hat das Prompt Caching für die GPT-6-Familie überarbeitet. Entwickler erhalten Cache-Rabatte für Präfixe, die innerhalb von 30 Minuten wiederverwendet werden, können den Reasoning-Aufwand ohne Cache-Verlust ändern und bekommen neue Diagnosewerkzeuge.
OpenAI hat das Prompt Caching für die GPT-6-Modellfamilie überarbeitet. Beim Caching wird gemeinsamer Kontext zwischen API-Anfragen wiederverwendet, was Antwortzeiten verkürzt und Kosten senkt: Auf gecachte Input-Tokens gewährt OpenAI bis zu 90 Prozent Rabatt. Das neue System soll standardmäßig höhere Cache-Trefferquoten erzielen.
Der Rabatt gilt nun für geeignete gemeinsame Präfixe, die innerhalb eines 30-Minuten-Fensters erneut genutzt werden.
Bei GPT-6-Modellen lässt sich außerdem der Reasoning-Aufwand zwischen zwei Antworten ändern, ohne dass der Cache verloren geht. Dazu wird ein configuration_update angehängt, während die Einstellung auf Anfrageebene unverändert bleibt. So können Entwickler etwa für eine schwierige Aufgabe mehr und für eine Routine-Nachfrage weniger Reasoning anfordern.
Hinzu kommen Werkzeuge, mit denen Entwickler die Cache-Leistung überwachen, Cache-Fehlschläge diagnostizieren und steuern können, welcher Teil eines Prompts gecacht wird. Für GPT-5.6 und neuere Modelle dokumentiert OpenAI explizite Cache-Breakpoints, mit denen sich der stabile Teil des Kontexts markieren lässt, ohne das häufig wechselnde Ende des Prompts mitzucachen.
Quellen & weiterführende Links
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