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클로드 코드 개발로 배운 프롬프트 캐싱의 핵심 레슨
제공된 자료는 Claude Code의 개발 사례를 바탕으로 효율적인 AI 에이전트 구축을 위한 프롬프트 캐싱 최적화 전략을 상세히 다루고 있습니다. 캐싱은 접두사 일치 방식으로 작동하므로, 시스템 지침이나 도구 정의와 같은 정적 데이터를 전면에 배치하고 가변적인 대화 내용을 뒤로 구성하는 구조적 설계가 필수적입니다. 개발자는 대화 중간에 모델이나 도구 구성을 변경하지 않아야 하며, 상태 업데이트가 필요할 경우 프롬프트 수정 대신 메시지 삽입 방식을 활용해 캐시 유효성을 유지해야 합니다. 또한, 컨텍스트가 가득 찼을 때 발생하는 압축(Compaction) 과정에서도 기존 접두사를 공유하는 캐시 안전 포킹 기술을 통해 비용과 지연 시간을 최소화할 수 있습니다. 결과적으로 이 가이드는 높은 캐시 적중률이 운영 비용 절감과 서비스 성능 향상의 핵심임을 강조하며 실무적인 점검 사항들을 제시합니다.
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