Giáo trình tự học miễn phí · Dịch vụ hỗ trợ theo nhu cầu.
4. Bí Quyết Tối Ưu Prompt Caching Của Anthropic: Tiết Kiệm 75-90% Chi Phí Kho Tri Thức
Hiểu sâu sắc cơ chế Cache Control (ephemeral) của Anthropic: Kỹ thuật đặt Cache Breakpoint tại System Prompt và tài liệu tham khảo để giảm 75% chi phí đọc lại với Fable 5.1.
💰 Cách Đặt Cache Breakpoints Chuẩn Xác
Anthropic cho phép đặt tối đa 4 Cache Breakpoint trong một request bằng cách thêm thuộc tính cache_control: {"type": "ephemeral"} vào phần tử tin nhắn hoặc system prompt.
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
# Đặt Cache Breakpoint tại khối tài liệu dài 100,000 token
response = client.messages.create(
model="claude-3-7-sonnet-20250219",
max_tokens=2048,
system=[
{
"type": "text",
"text": "Bạn là Chuyên gia Cố vấn Pháp lý Doanh nghiệp của AI Tinh Gọn."
},
{
"type": "text",
"text": "[NỘI DUNG 200 TRANG VĂN BẢN PHÁP LUẬT VÀ QUY CHẾ ĐẤU THẦU DOANH NGHIỆP...]",
"cache_control": {"type": "ephemeral"} # CACHE TOÀN BỘ KHỐI NÀY
}
],
messages=[
{"role": "user", "content": "Tóm tắt 3 điều khoản về phạt vi phạm hợp đồng trong văn bản trên."}
]
)
print(f"Tokens được đọc từ Cache: {response.usage.cache_read_input_tokens}")
print(f"Tokens được ghi mới vào Cache: {response.usage.cache_creation_input_tokens}")
Thực hành và tự đánh giá
Chạy 2 request liên tiếp với cùng một khối tài liệu dài có gắn cache_control và kiểm tra chỉ số cache_read_input_tokens ở lần gọi thứ hai.
AI Tinh Gọn hỗ trợ khảo sát hiện trạng, kèm 1-1 on-premise bảo mật dữ liệu, setup hạ tầng riêng và xuất hóa đơn VAT hợp pháp cho doanh nghiệp.
Tiến độ tự học lưu trên trình duyệt này. Chỉ đánh dấu khi đã kiểm tra sản phẩm thực hành.