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。
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：
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。
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：
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：
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：
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。
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。
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。
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。
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。
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}")
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)
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。"
)
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)
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。
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。
