AI Token 为什么消耗这么快？Codex 缓存机制详解，学会后成本最高可降低 10 倍

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很多人在使用 Codex、Claude、Gemini、ChatGPT API 时都有一个疑问：

为什么同样都是提问，有的人一天只消耗几块钱，有的人几个小时额度就没了？

其实，除了模型本身的价格之外，还有一个很多人忽略的重要因素——缓存（Cache）命中率。

如果能够充分利用缓存，同样的上下文，输入成本甚至可以下降到原来的 1/10。

今天就结合实测数据，聊聊 AI 大模型缓存到底是怎么工作的，以及如何利用缓存，让自己的 AI 订阅更加耐用。

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文章摘要

本文详细解析 Codex 等 AI 大模型的缓存机制，包括缓存 Token 与普通 Token 的区别、缓存有效时间、Fork 为什么会增加成本，以及如何通过优化对话结构、保持缓存命中率等方式降低 AI Token 消耗，提升 Codex、Claude、Gemini 等模型的使用效率。

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一、什么是 Cached Input？

目前绝大多数主流大模型都会把一次请求拆成三部分：

• Input（普通输入）
• Cached Input（缓存输入）
• Output（模型输出）

其中最便宜的并不是 Input，而是 Cached Input。

举个简单例子：

假设你的上下文已经有 30 万 Token。

下一次发送请求时：

如果服务器发现：

前面的 30 万 Token 和上一轮完全一致。

那么它就不会重新计算，而是直接读取缓存。

这部分 Token 就会按照 Cached Input 的价格计费。

而不是普通 Input。

很多模型官方价格表都会把 Cached Input 单独列出来。

通常价格大约只有普通 Input 的 十分之一左右。

例如：

类型	相对成本
普通 Input	10
Cached Input	1
Output	根据模型不同

也就是说：

缓存命中率越高，Token 花费越少。

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二、为什么有的人 Token 消耗特别快？

很多人会发现：

上午建立好的上下文。

下午继续聊。

突然 Token 消耗暴涨。

原因就是：

缓存失效了。

经过大量实测发现：

正常情况下：

缓存并不会永久保存。

服务器会在一段时间后释放缓存。

测试结果显示：

缓存大约能够保持 36～37 分钟。

超过这个时间以后。

再次发送请求。

服务器就需要重新建立整段上下文。

也就是俗称：

冷启动（Cold Start）

这一次请求的成本通常最高。

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三、缓存能保存多久？

根据实际测试：

大概规律如下：

间隔时间	是否命中缓存
10 分钟	✅ 命中
20 分钟	✅ 命中
30 分钟	✅ 命中
36 分钟	✅ 大概率命中
37 分钟左右	⚠️ 临界状态
40 分钟以上	❌ 大概率失效

当然：

不同时间段。

不同服务器负载。

都会有一定误差。

但基本可以认为：

30 多分钟就是缓存生命周期。

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四、Fork 为什么成本特别高？

不少人在 Codex 中喜欢使用 Fork。

例如：

同一个任务。

复制出三个版本。

分别测试。

实际上。

Fork 并不会继承缓存。

每一个 Fork。

服务器都会重新建立完整上下文。

因此：

Fork 基本等同于：

一次新的冷启动。

如果只是普通开发。

其实完全没必要频繁 Fork。

只有：

• A/B 测试
• 多方案验证
• 不同方向实验

才建议使用。

否则 Token 消耗会明显增加。

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五、为什么上下文越长，费用越高？

虽然缓存能够降低价格。

但是：

缓存并不是免费。

例如：

你的上下文：

最开始只有：

10K Token。

后来不断聊天。

增长到：

200K Token。

即使缓存全部命中。

服务器仍然需要处理更大的缓存。

因此：

上下文越长。

每一次请求成本仍然会慢慢增加。

所以：

不要无限聊天。

任务结束以后。

建议重新开启新的对话。

这样整体成本反而更低。

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六、如何提高缓存命中率？

下面几个技巧比较实用。

1、保持连续工作

尽量不要：

今天聊一点。

明天继续。

而是：

集中时间完成同一个任务。

连续请求。

缓存命中率最高。

实测可达到：

96% 以上。

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2、修改任务时不要重新开聊天

很多人发现提示词写错了。

第一反应就是：

重新创建会话。

其实完全没必要。

直接：

暂停任务。

修改提示。

继续执行。

一般不会导致缓存丢失。

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3、快到失效时间时发送一个简单请求

例如：

快 30 多分钟没有操作。

可以发送一句：

修改一下标题

或者：

帮我检查一下格式

这种请求几乎不消耗多少 Token。

却能够刷新缓存生命周期。

相当于：

给缓存"续命"。

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4、合理使用上下文压缩

当上下文越来越长。

很多 AI 工具都会提供：

压缩历史上下文。

保留核心内容。

删除不重要内容。

虽然：

删除部分会重新建立缓存。

但是：

整体 Token 成本通常会下降。

对于大型项目。

非常有帮助。

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七、最推荐的对话组织方式

如果希望缓存利用率最高。

建议按照下面顺序组织提示词。

固定规则

↓

角色设定

↓

输出格式

↓

项目背景

↓

核心任务

↓

临时问题

↓

一次性补充说明

原因很简单。

前面的内容：

基本不会变化。

因此：

每次请求。

缓存几乎都能命中。

而变化最大的：

放在最后。

只需要重新计算最后这一小部分。

整体 Token 消耗自然就降低了。

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八、哪些操作最容易浪费 Token？

下面这些操作建议尽量避免：

• 频繁 Fork 对话
• 长时间不操作导致缓存失效
• 每次都新建聊天
• 无限制增加上下文长度
• 每轮都修改前面的系统提示词

这些都会降低缓存命中率。

导致成本明显增加。

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九、总结

AI 大模型真正耗费 Token 的，并不仅仅是提问次数。

缓存命中率 往往才是决定成本的关键因素。

如果能够合理规划对话：

• 保持连续聊天
• 减少 Fork
• 合理控制上下文长度
• 在缓存失效前适当保活
• 固定规则放在前面，临时问题放在后面

那么即使每天大量使用 Codex、Claude、Gemini 等工具，也能够明显降低 Token 消耗，提高订阅套餐的使用效率。

对于长期使用 AI 编程、AI 写作和 AI 办公的开发者来说，这些习惯往往比更换模型更能节省成本。

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Codex客户端下载地址

如果你正在体验 Codex，可以通过下面地址获取最新版客户端：

Codex 客户端下载： https://codexdown.cc/

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