缓存命中率越低越好，应该是这样吧？

感觉还是用产出的质量和货币花费来评估吧，单看一个命中率说明不了什么

不能这样说。没有这种关系，两次对话就完成任务，而第二次命中的部分很高，剩下的部分和答复内容又不多。这种占比也是很高的。

因为一个会话一次过的理想情况，目前几乎不可能做到

然后你又不可能每次都 /new 会话来做任务，那多轮对话就不可避免了，在这种情况下当然缓存命中多多益善

前提都不一样，没得比

在相同的轮数中，命中率越高省的成本越多啊。当然不能比较 1 轮完成和 20 轮才完成的，哪怕 20 轮命中率都很高，但是消耗肯定比 1 轮就完成的高很多。

缓存命中越高越省成本，除非你一轮就解决了问题

感觉佬把逻辑搞反了，反过来说逻辑上更顺畅似乎 ^-^

缓存命中率越高，模型输入的上下文重复内容占比越少，收费越低

缓存命中率和完成任务使用的对话次数没法去评判任务完成的好坏。

命中率高代表省钱。ai读一遍代码就好几万tokens出去，再加上累积的内容，如果全不命中缓存，几轮下来费用高得离谱。

而对话次数少就完成任务不能代表一定是好的。这个需要根据你的项目、提出的任务进行判断。

就好比，你让ai在空项目中建立git仓库，那么可能调用一次目录读取，发现没有什么文件，直接开始走git操作流程了。而如果是在一个有内容的项目创建git仓库，可能会在扫完目录后还需要去判断哪些文件需要忽略、哪些文件需要扔到lfs等，这就需要更多的工具调用和ai请求。

只拿一次来说肯定是不合理的，如果每次都一次修改好的话那就不需要看缓存了。

如果简单问题的话一遍过确实可以不考虑缓存，正常情况下问题都是多轮迭代解决的。难道你指望都是一遍过，如果没解决再开一个会话解决吗，这样缓存不就更低消耗代币更多吗？

还是你的问题都是很简单每次都是一遍过呢？

只能说有一点点参考价值

但反过来缓存命中率高一定会省钱

表象上是缓存命中率低，实质上是调用次数少。

模型调用次数少不就要求模型尽早收到必要信息完成任务嘛？最好的情况就是尽快、不多不少地获取必要的信息来减少上下文，这样次数少，输入 token 少，产出也好，皆大欢喜。

如果不能满足这个，那 Agent 只能靠一次次的模型调用一步步按需获取信息来产出好的结果，这时候不就喜欢缓存命中率高的来减少成本了嘛。

这最后就考验提示词写得如何咯，如果模型一样，那调用次数和成本能评判提示词写得咋样。

没往这方面想过…我平常用来读读论文啥的，缓存命中率就很高了，因为一直在反复提问同一个内容。

但是“越低越好”感觉有些奇怪，难道佬是想表达：较低的命中率意味着每一轮的对话都比较独立、信息量大，没有在原地踏步？

换个名字你就不觉得奇怪了，那个实际上是“token重复率”，名字问题，叫重复率你就不会觉得越高越好。

看情况吧，总要回顾检查和确认有没有什么 Bug 和问题的，那部分回顾能算作缓存命中肯定是很好的，一遍过太理想了，也太信任 AI 了

我认为判断命中率高低是好还是坏，应该看支出成本，而不是总token数。