最近在使用claude code时，突然发现一个问题：
在同一轮对话中，为什么我token的消耗量，总是有那么几次特别高？如下图所示：
可以看到，前后几次请求消耗的token都是正常值，只有这么一下特别高。
我们都知道，每次发消息给模型，都会带上之前几轮对话的上下文。
那么，每次新对话其实带上的上下文有很大部分都是重复的。
不能让重复的数据白白耗费不必要的token呀。
所以，缓存功能诞生。
缓存机制：其核心在于"空间换时间"，它将模型对输入文本处理后的中间计算结果（Key 和 Value 向量）保存在显存中。如果不使用缓存，模型每生成一个新词，都需要重新计算前面所有词的关系，这会导致计算量随字数增加呈指数级增长；有了缓存后，模型只需计算当前新产生的 Token，并直接读取内存里的"既定记忆"，从而消除了重复劳动，大幅降低了计算成本与响应延迟。
在实际运行中，流程分为预填充、解码两个阶段。首先，系统会对你输入的 Prompt 进行一次性处理，将生成的 KV 向量存入缓存层；随后进入生成环节，模型每预测出一个新 Token，就会将其计算结果实时更新到缓存中，供下一个词的生成使用。如果是支持 Context Caching 的长文本场景，系统还会对固定内容进行持久化存储，当你再次调用相同背景资料时，模型会直接跳过预填充阶段，实现瞬间"唤醒"并开始回答。
接着，我们再说一下token的价格组成：
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输入（Input）： 你给模型的"原材料"，模型一次性读取并理解，计算效率高，价格最便宜。
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输出（Output）： 模型吐出的"成品"，由于需要逐字推理生成，消耗算力最大，价格最贵。
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缓存（Cache）： 预先存好的"半成品"，将重复使用的长文本存在内存里，省去了重复计算，大幅降低了成本和延迟。
缓存的token的价格是要比输入输出token的价格更低的，所以这也是为什么能省钱的原因。
那么回到我们最开始的问题，为什么我的token消费时高时低？
只有一种可能------平时对话时，命中缓存，消费低。当缓存过期时，下一次对话不仅无法命中花奴才能，还要重新构建缓存，这就造成消费高。
再看刚刚的截图，消费高的那一轮对话，和上一轮对话的间隔时间通常都比较长。这也再次印证了，确实是缓存过期的问题。
关于缓存过期的时间：
在之前，anthropic设定的缓存时间一直是1h，但在前几天，anthropic将缓存时间改为了5min。这也造成了越来越频繁的缓存过期问题，token消费自然也就高了。