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AI Helper 现在能精确显示你的 prompt 有多少命中缓存

在 v3.2.70 之前,AI Helper 的上下文指示器按照"字符数 / 4"的规则估算 token 消耗。它能工作,但根据模型和语言不同,偏差在 10–30% 之间。在 v3.2.71–73 中,我们改用来自 API 的真实数字——并额外拆分出有多少 token 命中缓存(其成本约为新鲜输入的 1/10)。

什么是 prompt 缓存

三大 LLM API(Anthropic Claude、OpenAI GPT、Google Gemini)都支持对长 prompt 前缀进行缓存。如果你持续发送开头相同的请求(相同的 system prompt + DOM 快照 + 对话历史),那么从第二次调用开始,这些 token 就不再重复计费——提供商识别出相同的前缀,只按缓存命中价计费(约为 token 全价的 10%)。

对于在对话中逐步推进的 AI Helper 来说——system prompt 不变,DOM 树很少变化,历史线性增长——缓存通常能捕获 70–95% 的 prompt。这就是每一轮花一美元和十美分的区别。

现在你在 AI Helper 中看到的内容(v3.2.73)

在对话窗口下方的统计栏中,有三个独立的 token 指示器:

input + cached 之和就是本轮 prompt 的总长度——等价于旧版单一的"input"。两者互不相交——不会重复计算。

数字从哪里来

提供商在 API 响应字段中返回用量。各家命名不同:

AI Helper 读取每家提供商的响应,并将其规范化为统一格式(input / cached / output)。指示器在每一轮结束后立即更新——无需额外调用,无需估算。

在实际使用中能带来什么

v3.2.73 之前你不知道的三件具体事情:

为什么这很重要

LLM API 比一年前便宜了,但在重度使用下,几美分仍会累积。我们使用 AI Helper 在数十个域名上构建复杂的 CSS/JS 规则——每一轮是 5–20 千 token。没有缓存时,每月要花上几美元;命中率 90% 时,只需几十美分。展示真实数字有助于将工作流程引向这个方向。

各提供商说明

缓存因提供商而异——TTL 不同、最小前缀大小不同、价格不同。供参考:

本文写作时(2026 年 5 月)的数值——请向你的提供商核对实时费率。

另请参阅

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