调整提示词结构，实测输入成本降低73%

同一个配方 Agent，模型没换，规则文字也没改，只调整提示词结构，输入成本就降低了 73%。dev.to 上的这篇文章用真实 API 调用展示了四步优化过程。关键在于让连续请求拥有更长的相同前缀，复用提示词缓存（Prompt caching）。

目前能确认什么

提示词缓存会复用请求开头已经处理过的内容。按节选描述，遇到第一处变化，可复用的前缀就结束了。因此，即使每次都发送同一套规则，只要前面夹着变化的信息，后面的规则仍可能无法命中缓存。

作者搭建的配方 Agent 有查询食材和保存配方两个工具，不同用户的套餐决定其使用权限。最初，时间、个人资料和随套餐变化的工具列表都排在请求前部，缓存虽已开启，却没有读到缓存，写入开销还让成本高于关闭缓存时。

四步调整分别是：

1. 把每次请求都会变化的时间移到用户消息中。
2. 把个人资料移到公共规则之后。
3. 各套餐发送相同的工具列表，另外限制可调用工具，并在执行端校验权限。
4. 工具执行后追加调用记录和结果，保留已有消息。

前三步后，测试当晚来自缓存的比例达到 80%；第四步展示的工具结果回传请求中，94% 来自缓存。这两个比例都不能直接当作费用降幅。

我的判断

排查 Agent 重复输入成本时，应该先检查公共规则之前放了什么。时间、用户资料、动态工具列表，都可能截断原本可复用的长前缀；只压缩规则字数，可能错过更大的优化空间。

统一工具描述值得参考，但执行端必须保留权限校验，不能把套餐限制只写进提示词。

73% 是作者这组测试的输入成本降幅，不能套用到所有 Agent 的总账单。

现有节选没有完整展示模型、缓存配置、费用统计口径和回归检查实现。尤其是信息移动后是否保持行为一致，还需要完整测试说明；模型和规则文字没变，并不足以单独证明输出行为不变。