الذكاء الاصطناعي والـ models
Prompt caching
Context caching
الـ prompt caching يحفظ النسخة المعالَجة لدى الـ model من نصٍّ ترسله بشكل متكرّر — مجموعة طويلة من التعليمات، أو مستند كبير — كي لا يضطر إلى إعادة قراءته من الصفر في كل turn. الطلب التالي يعيد استخدام الجزء المخزّن في الـ cache، وهذا أسرع بكثير وأرخص بكثير، لأن الـ input المخزّن يُحاسب عليه بجزء بسيط من سعر الـ input العادي. في جلسة Claude Code طويلة، حيث يُعاد استخدام السياق نفسه turn بعد turn، يكون أحد أكبر موفّري التكلفة على الإطلاق.
لماذا يهمّك
ضمن موضوع ما تكلفة الذكاء الاصطناعي → لهذا السبب لا تكلّف الجلسة الطويلة المثقلة بالسياق ثروة — فالجزء المكلف يُقرأ مرة واحدة ويُعاد استخدامه، لا أن يُعاد احتسابه في كل رسالة.
انظر أيضًا