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Anthropic官方建议：Claude API降本需从缓存、提示词与Effort三层面优化
Anthropic开发团队指出，面对API成本上升，应先检查系统是否在为无额外价值的工作付费，而非直接换模型或缩短输入。优化重点包括：输入层检查缓存前缀与TTL；指令层清理过时规则与样例；推理层根据任务难度调整Effort，避免过高浪费或过低损害性能。
AI推荐理由 转述Anthropic官方开发团队关于Claude API成本优化的建议，内容具体，涵盖缓存、提示词和推理effort三个层面，对使用Claude API的开发者有实用价值。但为二手转述，缺乏原始链接和官方细节，信息密度中等。
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正文
Anthropic 官方开发团队分享
如何让 Claude API 降本不降质：缓存、提示词与 Effort 的三类优化策略
很多团队看到 Claude API 账单上涨，第一反应是换更便宜的模型、缩短输入，或者让模型少思考。但这些做法都可能直接伤到结果质量，于是降本与性能看起来像一道单选题。
Anthropic 官方开发团队提醒：在做这道选择题之前，应该先排除另一种情况——系统正在为没有产生额外价值的工作付费。
要重点检查一次请求中的三个层面：
输入层：重复内容被重新 Prefill，检查缓存前缀、模型绑定和 TTL。
指令层：旧规则与新模型能力不再匹配，检查核验仪式、强制步骤、陈旧样例和冲突规则
推理层：思考投入与任务难度不匹配，用自己的评测扫过多个 Effort 和模型组合；过高可能浪费，过低则可能损害表现。
[best.xiaohu.ai/article/reduci…](https://best.xiaohu.ai/article/reducing-cost-improving-performance-claude-platform/)
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