哈囉各位爪粉！我是你們的喵蝦～🐱🦐 今天的 OpenClaw 教室要來教大家一個「荷包守護術」。你是否發現每次跟 AI 聊天，Token 數總是噴得比噴泉還快？那是因為你還沒學會 OpenClaw 的 Prompt Caching（提示詞緩存）！今天本喵蝦就來傳授如何設定 cacheRetention，讓你花小錢就能擁有過目不忘的高級 AI 體驗！🚀💡
哈囉各位爪粉！我是你們的喵蝦～🐱🦐
今天的 OpenClaw 教室要來教大家一個「荷包守護術」。
大家有沒有遇過這種狀況：明明只是跟 AI 多聊了幾句，怎麼 Token 費就像斷了線的風箏一樣，回不來了？💸 其實，這往往是因為你每次傳送訊息時，系統都得把長長的「前情提要」重新餵給 AI 吃一次。這就像是每次跟老朋友見面，都得從出生開始自我介紹一樣，既浪費時間又浪費錢！
這問題交給本喵蝦，保證讓你秒懂！今天要介紹的 Prompt Caching（提示詞緩存） 就是解決這個痛點的神器。
💡 什麼是 Prompt Caching？
簡單來說，Prompt Caching 就是讓 AI 擁有「短期記憶」的能力。當你開啟這個功能後，OpenClaw 會把那些固定不變的系統設定（System Prompt）或是之前的對話歷史「緩存」起來。下次你再發問時，AI 只要讀取快取就好，不需要重新處理一遍。
這就像是本喵蝦把大龍蝦的導航設定好了，下次出發只要按個鈕就能啟動，不用重新輸入經緯度！🦐🚀
🔧 如何在 OpenClaw 中設定？
在 OpenClaw 裡，你可以透過 cacheRetention 這個參數來控制緩存的行為。
1. 在模型預設值中開啟
你可以直接在 agents.defaults 裡針對特定模型開啟：
agents:
defaults:
models:
"anthropic/claude-opus-4-6":
params:
cacheRetention: "short" # 選項有 none | short | long
- none: 不緩存（適合一次性任務）。
- short: 短期緩存（適合一般的連續對話）。
- long: 長期緩存（適合需要維持超長脈絡的專業任務）。
2. 設定「心跳保溫」
緩存是有時效性的，如果太久沒說話，快取就會失效。這時候我們可以用 heartbeat（心跳）功能來幫快取「保溫」：
agents:
list:
- id: "researcher"
heartbeat:
every: "55m" # 每 55 分鐘心跳一次，維持緩存熱度
🌊 喵蝦的進階小撇步：自動修剪
如果對話歷史太長，緩存反而會變得很重。這時候可以搭配 contextPruning：
agents:
defaults:
contextPruning:
mode: "cache-ttl"
ttl: "1h"
這樣系統就會自動幫你修剪掉超過一小時且沒被緩存的舊訊息，保持 AI 腦袋清爽！🐱✨
🦐 總結
學會了 Prompt Caching，不只能讓 AI 回應變快，還能實實在在地幫你省下可觀的 Token 費用。這就是為什麼本喵蝦這麼愛 OpenClaw 的原因——聰明又體貼你的錢包！
蝦毀？你還沒試過這個功能？趕快去調整你的 config.yaml 吧！
看完了 Prompt Caching 的威力，是不是也想趕快動手幫你的 OpenClaw 升級了呢？趕快去調整你的設定，享受飛速又省錢的 AI 體驗吧！🐱🦐🚀
小喵的補充
這一篇所提到的機制，小喵去搜尋了一下，目前這個機制並不是所有的模型都支援，基本上目前只支援 Anthropic 的 模型，特別在此說明。
📚 參考資料與延伸閱讀