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Ferramenta de IA

Otimize Custos com o Cache de Prompt da OpenAI

Reduza os gastos com solicitações repetidas utilizando respostas reutilizáveis armazenadas por até 24 horas.

shipped 20 de nov. de 2025pricing & licensingpaid
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OpenAI Prompt Caching - AI tool hero image

Por que importa

1Alcance uma redução de até 75% nos custos de tokens de entrada para prompts repetidos.
2Aproveite uma redução de até 80% na latência para prompts longos.
3Duração de cache estendida de até 24 horas com o GPT-5.1 para interações mais longas.
4Desempenho aprimorado automaticamente, sem necessidade de alterações no código.

Especificações

API disponível

Sim, API pública

overview

O que é o Cache de Prompt do OpenAI?

O Cache de Prompt da OpenAI é uma ferramenta poderosa projetada para melhorar a eficiência ao armazenar respostas reutilizáveis por um curto período. Com a função de cache automático disponível para modelos suportados, os desenvolvedores podem facilmente economizar custos e aumentar a velocidade sem a necessidade de codificação adicional.

  • Reduz custos operacionais ao minimizar pedidos repetidos.
  • Melhora o desempenho da aplicação em diversos casos de uso.
  • Simplifica o processo de desenvolvimento sem necessidade de configuração.

features

Recursos Principais do Armazenamento em Cache de Prompts

Nossa solução é equipada com recursos poderosos para otimizar suas requisições de API. Desde o cache automático até a duração de cache estendida em modelos recentes, ela oferece vantagens significativas para os desenvolvedores.

  • Cache automático para o GPT-4o e modelos mais recentes.
  • Acompanhe o uso de cache através de cached_tokens nas respostas da API.
  • Aumente o desempenho do cache com um prompt_cache_key personalizável.

use cases

Casos de Uso para Desenvolvedores

O Cache de Prompt é especialmente vantajoso para desenvolvedores que trabalham em tarefas repetitivas. É voltado para aplicativos que exigem interações duradouras ou reutilização frequente de prompts.

  • Otimizando as respostas do chatbot para uma interação eficiente com o usuário.
  • Aprimorando ferramentas de assistência ao código para respostas mais rápidas.
  • Melhorando tarefas de processamento em lote com uma estruturação estratégica de prompts.

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