提示缓存是优化大型语言模型请求的关键技术，通过重用提示的静态部分如系统消息来减少延迟和降低成本。文章详细介绍了OpenAI、Anthropic和Google模型的实现差异，包括自动缓存、手动配置和上下文缓存，并提供了最佳实践如组织提示结构和监控性能，帮助开发者在聊天机器人和编码助手等场景中提升效率。