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很多人第一次听到“Claude 兼容 OpenAI 接口”时，第一反应通常是：

很多团队现在评估 Claude，表面上是在看模型能力，实际上最先卡住的往往是接入方式。

很多团队在看 Claude 的时候，表面上是在问：

对技术负责人来说，评估 Claude 时最容易被低估的一件事，就是接口兼容性。

As enterprise AI adoption continues to deepen, the conversation around model access is changing. Businesses are no longe

As enterprise AI adoption moves from experimentation to scaled deployment, the challenge is no longer limited to choosin

这两天，Anthropic 把 Computer Use 正式接进 Claude Code，海外开发者圈马上就热起来了。

随着 Claude 在代码生成、长文本理解和知识处理场景中的应用不断增加，越来越多企业开始关注一个过去容易被忽略的问题：调用成本怎么控制。

以前我也觉得，Prompt 缓存 这种东西听起来挺技术，属于“知道更好，不知道好像也不会出大事”。

这段时间我越来越觉得，Claude Prompt 缓存 真是个被低估的话题。

如果你最近在看 Claude Prompt 缓存，多半不是来补概念的，而是想弄明白两件事：

过去大家讨论 Claude，注意力大多集中在模型本身：代码能力、长文档理解、回答质量、上下文长度。

很多人第一次看到 Claude Prompt 缓存，会下意识把它归到“账单优化”这一栏。

很多团队现在已经开始高频用 Claude，但真正把 Prompt 缓存 用起来的，其实还不算多。

很多开发者第一次看到 Claude Prompt 缓存，第一反应都是：以后再优化也来得及。