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技术参考

提示词缓存

提示词缓存是指模型供应商可以跨对话轮次复用未改变的提示词前缀（通常是系统/开发者指令和其他稳定上下文），而不必每次都重新处理。首次匹配的请求会写入缓存令牌（cacheWrite），后续匹配的请求可以读取它们（cacheRead）。

这为什么重要？更低的令牌成本、更快的响应速度，以及长时间运行的会话有更可预测的性能表现。没有缓存的话，即使大部分输入都没变，每次轮次仍然要支付完整的提示词成本。本页涵盖所有影响提示词复用和令牌成本的缓存相关配置项。

有关 Anthropic 定价详情，请参阅：https://docs.anthropic.com/docs/build-with-claude/prompt-caching

核心配置项​

cacheRetention（模型级和每个智能体）​

在模型参数上设置缓存保留时间：

agents:
  defaults:
    models:
      "anthropic/claude-opus-4-6":
        params:
          cacheRetention: "short" # none | short | long

针对单个智能体的覆盖配置：

agents:
  list:
    - id: "alerts"
      params:
        cacheRetention: "none"

配置合并顺序：

  1. agents.defaults.models["provider/model"].params
  2. agents.list[].params（匹配智能体 id；按键覆盖）

旧版 cacheControlTtl​

旧版值仍然有效，会自动映射：

  • 5m -> short
  • 1h -> long

新配置建议使用 cacheRetention。

contextPruning.mode: "cache-ttl"​

在缓存 TTL 窗口过后修剪旧的工具结果上下文，这样空闲后的请求就不会重新缓存过大的历史记录。

agents:
  defaults:
    contextPruning:
      mode: "cache-ttl"
      ttl: "1h"

完整行为说明请参阅会话修剪。

心跳保活​

心跳可以让缓存窗口保持活跃状态，减少空闲间隔后的重复缓存写入。

agents:
  defaults:
    heartbeat:
      every: "55m"

每个智能体的心跳支持在 agents.list[].heartbeat 中设置。

各供应商行为​

Anthropic（直接 API）​

  • 支持 cacheRetention。
  • 对于使用 Anthropic API 密钥认证的配置，当未设置时，OpenClaw 会为 Anthropic 模型自动注入 cacheRetention: "short"。

Amazon Bedrock​

  • Anthropic Claude 模型引用（amazon-bedrock/*anthropic.claude*）支持显式的 cacheRetention 透传。
  • 非 Anthropic 的 Bedrock 模型在运行时会被强制设为 cacheRetention: "none"。

OpenRouter Anthropic 模型​

对于 openrouter/anthropic/* 模型引用，OpenClaw 会在系统/开发者提示词块中注入 Anthropic 的 cache_control，以提高提示词缓存的复用率。

其他供应商​

如果供应商不支持此缓存模式，cacheRetention 将无效。

调优模式​

混合流量（推荐默认）​

在主智能体上保持长期存活的基线，在突发性通知智能体上禁用缓存：

agents:
  defaults:
    model:
      primary: "anthropic/claude-opus-4-6"
    models:
      "anthropic/claude-opus-4-6":
        params:
          cacheRetention: "long"
  list:
    - id: "research"
      default: true
      heartbeat:
        every: "55m"
    - id: "alerts"
      params:
        cacheRetention: "none"

成本优先基线​

  • 设置基线 cacheRetention: "short"。
  • 启用 contextPruning.mode: "cache-ttl"。
  • 仅对受益于热缓存的智能体，将心跳间隔设置在 TTL 以下。

缓存诊断​

OpenClaw 为嵌入式智能体运行提供专用的缓存跟踪诊断。

diagnostics.cacheTrace 配置​

diagnostics:
  cacheTrace:
    enabled: true
    filePath: "~/.openclaw/logs/cache-trace.jsonl" # 可选
    includeMessages: false # 默认 true
    includePrompt: false # 默认 true
    includeSystem: false # 默认 true

默认值：

  • filePath: $OPENCLAW_STATE_DIR/logs/cache-trace.jsonl
  • includeMessages: true
  • includePrompt: true
  • includeSystem: true

环境变量开关（一次性调试）​

  • OPENCLAW_CACHE_TRACE=1 启用缓存跟踪。
  • OPENCLAW_CACHE_TRACE_FILE=/path/to/cache-trace.jsonl 覆盖输出路径。
  • OPENCLAW_CACHE_TRACE_MESSAGES=0|1 切换完整消息负载捕获。
  • OPENCLAW_CACHE_TRACE_PROMPT=0|1 切换提示词文本捕获。
  • OPENCLAW_CACHE_TRACE_SYSTEM=0|1 切换系统提示词捕获。

检查要点​

  • 缓存跟踪事件为 JSONL 格式，包含分阶段快照，如 session:loaded、prompt:before、stream:context 和 session:after。
  • 每轮对话的缓存令牌影响可通过 cacheRead 和 cacheWrite 在正常使用界面中查看（例如 /usage full 和会话使用摘要）。

快速故障排除​

  • 大多数轮次都出现高 cacheWrite：检查是否有过频变化的系统提示词输入，并验证模型/供应商是否支持你的缓存设置。
  • cacheRetention 没有效果：确认模型键匹配 agents.defaults.models["provider/model"]。
  • 带有缓存设置的 Bedrock Nova/Mistral 请求：预期在运行时会被强制设为 none。

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