Claudeのプロンプトキャッシングメカニズムとは?
Claudeのプロンプトキャッシングは、開発者がAPIコール間で大量のコンテキストを保存し再利用することを可能にする強力な機能です。この革新的なプロンプト処理アプローチは、特に長いプロンプトや繰り返しのあるコンテキストを扱う際に、コストとレイテンシーを大幅に削減することができます。
それなら、Anakin AIを見逃すわけにはいきません!
Anakin AIは、すべてのワークフロー自動化を実現するオールインワンプラットフォームで、使いやすいノーコードアプリビルダーを使って強力なAIアプリを作成できます。Llama 3、Claude 3.5 Sonnet、GPT-4、無修正LLM、ステーブルディフュージョン...
Anakin AIで数分であなたの夢のAIアプリを作りましょう!
![Anakin AIでAIエージェントワークフローを簡単に構築しよう!](https://assets.anakin.ai/blog/2024/07/anakin-2-3.webp)
Claudeのプロンプトキャッシングの仕組み
プロンプトキャッシングは、頻繁に使用する情報をキャッシュに保存することを可能にし、その後のAPIコールで参照できるようにします。これにより、大きなコンテキストを一度送信するだけで済み、その後のリクエストではすべての情報を再送信することなく参照できます。
仕組みの実用的な例を挙げます:
- 頻繁に使う大規模なデータセットや指示のセットがあります。
- この情報をすべてのAPIコールで送信するのではなく、一度キャッシュします。
- 次回のAPIコールでは、キャッシュされた情報を参照するだけです。
- Claudeはキャッシュされた情報を取得し、新しい入力と組み合わせます。
- その後、モデルはキャッシュされたコンテキストと新しい入力に基づいて応答を生成します。
このプロセスは、各APIコールで転送する必要があるデータ量を大幅に減らし、応答時間を短縮し、コストを削減します。
Claudeプロンプトキャッシングの価格設定(本当に安い)
![Claudeプロンプトキャッシングの価格](https://assets.anakin.ai/blog/2024/08/GU9Go1lWkAAeHkG.jpg)
Claudeのプロンプトキャッシングの最も魅力的な側面の1つは、コスト削減の可能性です。各APIコールで処理する必要があるデータ量を削減することで、プロンプトキャッシングはコストとレイテンシーの両方で大幅な削減につながることがあります。
Claudeプロンプトキャッシングの価格構造
プロンプトキャッシングの価格は、その使用を促進するように構成されています:
- キャッシュに書き込む:これは、使用しているモデルの基本入力トークン価格の25%高くなります。
- キャッシュされたコンテンツを使用する:これは、基本入力トークン価格の10%のみのコストで、かなり安価です。
これを具体的な例で分解してみましょう。Claude 3.5 Sonnetを使用します:
- 基本入力トークン価格:1Kトークンあたり$0.008
- キャッシュへの書き込み:1Kトークンあたり$0.01(基本価格の25%増)
- キャッシュされたコンテンツの使用:1Kトークンあたり$0.0008(基本価格の10%)
したがって、頻繁に使用する10,000トークンのプロンプトがある場合:
- キャッシュなし:10,000 * $0.008 = $0.08/回
- キャッシュあり:
- 初期キャッシュ書き込み:10,000 * $0.01 = $0.10(1回限りのコスト)
- その後の使用:10,000 * $0.0008 = $0.008/回
たった2回の使用で、すでにプロンプトキャッシングでお金を節約しています。キャッシュされたプロンプトを使用すればするほど、どんどん節約できます。
なぜClaudeプロンプトキャッシングはゲームチェンジャーなのか:RAGの終わり?
プロンプトキャッシングの導入により、一部の人々は取得強化生成(RAG)が死んだと宣言しています。これは過剰な表現かもしれませんが、プロンプトキャッシングは従来のRAGアプローチに比べて重要な利点を提供します。
RAGに対するClaudeプロンプトキャッシングの利点
レイテンシの削減:RAGでは、各クエリがデータベースから関連情報を取得する必要があります。プロンプトキャッシングはこのステップを排除し、応答時間を短縮します。
一貫性:RAGは似たようなクエリに対して異なる情報を取得することがあるため、一貫性のない応答を引き起こす可能性があります。プロンプトキャッシングは常に同じコンテキストを使用することを保証します。
簡素化されたアーキテクチャ:プロンプトキャッシングは、複雑なベクトルデータベースや取得システムの必要を排除し、AIアプリケーションの全体的なアーキテクチャを簡素化します。
コスト効率:私たちが見たように、プロンプトキャッシングは特に頻繁に使用されるコンテキストにおいてコストを大幅に削減することができます。
コンテキスト理解の向上:大規模で一貫したコンテキストを提供することにより、プロンプトキャッシングはモデルからのより良い理解とより一貫性のある応答を引き出すことができます。
RAGには依然としてその役割がありますが、特に非常に大規模または頻繁に変化するデータセットに対しては、プロンプトキャッシングは多くのユースケースに対して魅力的な代替手段を提供します。
Claudeプロンプトキャッシングを実装する方法:ステップバイステップガイド
プロンプトキャッシングの利点を理解したところで、プロジェクトにどう実装するかを見ていきましょう。
ステップ1:プロンプトキャッシングを有効にする
まず、アカウントのプロンプトキャッシングを有効にする必要があります。これは、AnthropicのダッシュボードまたはAnthropicサポートに連絡することで行えます。
ステップ2:キャッシュされたプロンプトを作成する
キャッシュされたプロンプトを作成するには、/v1/cached_prompts
エンドポイントを使用します。以下にPythonを使用した例を示します:
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
cached_prompt = client.cached_prompts.create(
content="これがキャッシュされるコンテンツです。",
name="my_cached_prompt"
)
print(f"キャッシュされたプロンプトID: {cached_prompt.id}")
ステップ3:キャッシュされたプロンプトを使用する
キャッシュされたプロンプトを作成したら、そのIDを参照してメッセージ内で使用できます。以下にその例を示します:
message = client.messages.create(
model="claude-3-sonnet-20240229",
max_tokens=1000,
messages=[
{
"role": "user",
"content": "キャッシュされたプロンプトの情報を要約してください。",
"cached_prompt_id": cached_prompt.id
}
]
)
print(message.content)
ステップ4:キャッシュされたプロンプトを更新する
既存のキャッシュされたプロンプトをupdate
メソッドを使用して更新できます:
updated_prompt = client.cached_prompts.update(
cached_prompt_id=cached_prompt.id,
content="これがキャッシュされたプロンプトの更新コンテンツです。"
)
ステップ5:キャッシュされたプロンプトを削除する
もはやキャッシュされたプロンプトが不要な場合は、削除することができます:
client.cached_prompts.delete(cached_prompt_id=cached_prompt.id)
Claudeプロンプトキャッシングのベストプラクティス
プロンプトキャッシングを最大限に活用するためには、これらのベストプラクティスを考慮してください:
安定した情報をキャッシュする:キャッシュに最適な候補は、指示、例、または背景情報など、安定していて頻繁に使用されるコンテキストです。
使用状況を監視する:キャッシュされたプロンプトがどれくらい使用されているかを把握し、最大限の価値を引き出せるようにします。
定期的に更新する:キャッシュされたプロンプトは安定した情報に最適ですが、必要に応じて情報を最新のものに保つために更新することを忘れないでください。
動的プロンプトと組み合わせる:安定したコンテキストにはキャッシュされたプロンプトを使用し、ユーザー特有またはクエリ特有の情報には動的プロンプトと組み合わせます。
キャッシュサイズを最適化する:大量の情報をキャッシュできますが、必要な情報をすべて含めつつ、キャッシュされたプロンプトはできるだけ簡潔に保つよう心掛けましょう。
結論:ClaudeプロンプトキャッシングでAIインタラクションの未来を受け入れよう
Claudeのプロンプトキャッシングは、AIインタラクションにおいて重要な進展を示しており、パフォーマンスの向上、コストの削減、実装の簡素化を提供します。開発者が頻繁に使用されるコンテキストをキャッシュできるようにすることにより、より応答性が高く、コスト効率の良いAIアプリケーションの創造に新しい可能性を切り開きます。
チャットボットを構築するにしても、コーディングアシスタントを作成するにしても、ドキュメント解析ツールを開発するにしても、プロンプトキャッシングは、ユーザーに対してより良い、より迅速な応答を提供しながらコストを抑えるのに役立ちます。AIが進化し続ける中で、プロンプトキャッシングのような機能は、開発者や企業が高度なAI機能をよりアクセスしやすく、効率的に利用できるようにする上で重要な役割を果たします。
Claudeのプロンプトキャッシングを理解し実装することで、現在のAIアプリケーションを最適化するだけでなく、AIインタラクションの未来に備えることができます。さあ、なぜ待つ必要があるのでしょうか?プロンプトキャッシングの可能性を探求し、あなたのAIプロジェクトを次のレベルに引き上げましょう。
それなら、Anakin AIを見逃すわけにはいきません!
Anakin AIは、すべてのワークフロー自動化を実現するオールインワンプラットフォームで、使いやすいノーコードアプリビルダーを使って強力なAIアプリを作成できます。Llama 3、Claude 3.5 Sonnet、GPT-4、無修正LLM、ステーブルディフュージョン...
Anakin AIで数分であなたの夢のAIアプリを作りましょう!
![Anakin AIでAIエージェントワークフローを簡単に構築しよう!](https://assets.anakin.ai/blog/2024/07/anakin-2-3.webp)