Reducing cost and improving performance with Claude Platform
本文介绍如何通过三项优化在不牺牲性能的前提下降低 Claude 应用的成本：最大化 prompt cache 命中率、清理迁移到前沿模型后的提示词反模式、以及按任务校准 effort 设置。文章详细讲解了 prompt cache 的工作机制（KV 缓存、字节级前缀匹配、TTL 限制），给出监控缓存命中率、延迟加载少用工具、以消息形式更新系统提示、预加热缓存等实践技巧；同时列举了验证仪式、过度强调、过时示例、矛盾规则等反模式及其修复方法，并介绍了 claude-api skill 中的 prompt-audit 命令帮助自动检测问题。
