Claude AIのプロンプトキャッシング: 知っておくべき重要な洞察

プロンプトキャッシングとは何か?

プロンプトキャッシングは、Claude AIシステムの強力な機能です。この機能により、開発者はAPI呼び出し間で頻繁に使用されるコンテキストをキャッシュできます。
その結果として、開発者はClaudeにより多くの背景知識や出力例を提供できます。ゆえにパフォーマンスが向上し、コストを削減できます。

この機能は2024年8月15日にAnthropicによって発表されました。そして、同日からすべてのAnthropic APIユーザーがパブリックベータ版として利用可能になりました。

Anthropic:https://www.anthropic.com/news/prompt-caching

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では、プロンプトとそれに関連するコンテキストをキャッシュに保存します。そうすることで、後続のリクエストでこのキャッシュされた情報を再利用できます。

これにより、各リクエストで送信するデータ量が減少します。そしてレイテンシーが低下してコストも削減されます。

プロンプトキャッシングの主なメリット

  1. レイテンシーの削減
    キャッシュされたプロンプトを再利用することでClaudeはより迅速に生成できます。長いプロンプトの場合、最初のトークンまでの時間を最大85%削減できます。
  2. コスト削減
    長いプロンプトの場合、コストを最大90%削減できます。
    なぜなら、キャッシュされたコンテンツは、各リクエストで完全なプロンプトを送信するよりも大幅に安価に利用できるためです。
  3. パフォーマンスの向上
    プロンプトにより多くの背景知識や出力例が含ませることが可能になります。その結果、Claudeはユーザーの意図により適合した高品質な応答を生成できます。
  4. 統合の容易さ
    プロンプトキャッシングにより統合プロセスが簡素化されます。そして、開発者は大量のプロンプトコンテキストを一度送信し。そして、後続のリクエストでその情報を繰り返し参照できます。

レイテンシー削減の可能性

プロンプトキャッシングによるレイテンシー削減の可能性は非常に大きいです。ただ使用されるプロンプトのサイズと複雑さに応じて異なります。
とはいえ、キャッシュされたプロンプトを使用することで、開発者はClaudeとのやり取りを効率化できます。その結果、さまざまなアプリケーションでより迅速な応答時間を実現できます。

レイテンシー削減の具体例

  1. 本とのチャット
    ユーザーが本などの大きなテキストとやり取りする場合、レイテンシーの削減は特に顕著です。 例えば、10万トークンのキャッシュされたプロンプト(本とのチャットなど)を使用した場合、レイテンシーが11.5秒から2.4秒に減少しました。これは79%の削減を意味します。 この大幅な削減により、ユーザーは長い待ち時間を我慢することなく、長文のテキストとやり取りできるようになります。
  2. 多数の例示によるプロンプト
    開発者が多数の例示を使用してClaudeの応答を導く場合も、レイテンシーは大幅に減少します。 1万トークンのプロンプトの場合、レイテンシーが1.6秒から1.1秒に減少し、31%の削減を達成しました。この改善により、開発者は速度を犠牲にすることなく、広範な例を提供できます。
  3. 複数ターンの会話
    ユーザーがClaudeと双方向の対話を行うアプリケーションでは、プロンプトキャッシングが非常に有効です。 長いシステムプロンプトを使用した10ターンの会話のテストでは、レイテンシーが約10秒から約2.5秒に減少し、75%の削減を達成しました。 この改善は、迅速で応答性の高いやり取りが必要な対話型エージェントにとって極めて重要です。

レイテンシー削減に影響を与える要因

プロンプトキャッシングによるレイテンシー削減の程度に影響を与える要因がいくつかあります:

  1. プロンプトのサイズ
    一般的に、大きなプロンプトほどキャッシングの恩恵を受けやすくなります。キャッシュして再利用できるデータが多いほど、レイテンシーの削減可能性が高くなります。
  2. リクエストの複雑さ
    広範なコンテキストや背景情報を必要とする複雑なリクエストでは、キャッシュされたプロンプトを使用することでより大きなレイテンシーの改善が見込めます。
  3. 使用頻度
    特定のプロンプトやコンテキストが頻繁に使用されるほど、キャッシングの効果が高くなります。キャッシュされたデータに繰り返しアクセスすることで、Claudeが同じ情報を再処理する必要性が最小限に抑えられます。

開発者への影響

開発者にとって、レイテンシーの削減は大きな意味を持ちます。応答時間の短縮によりユーザーエクスペリエンスが向上し、Claudeを活用したアプリケーションがより効率的で魅力的になります。

対話型エージェント、コーディングアシスタント、大規模文書処理ツールなど、どのようなものを構築する場合でも、プロンプトキャッシングにより開発者は長い待ち時間の負担なく高品質なやり取りを提供できます。

Claudeモデルでのプロンプトキャッシングの仕組み

Claudeモデルにおけるプロンプトキャッシングは、開発者とAIのやり取りを最適化するように設計されています。頻繁にアクセスされるプロンプトコンテキストを保存して再利用することで、Claudeへのリクエスト送信プロセスを効率化し、より迅速な応答とコスト削減を実現します。

プロンプトキャッシングのアーキテクチャ

プロンプトキャッシングのアーキテクチャは、以前に使用されたプロンプトとそれに関連するコンテキストを保持するキャッシュを維持するという概念に基づいています。

このキャッシュは、API呼び出し中にClaudeが効率的にアクセスできるように設計されています。これにより、モデルは大量のデータを再処理することなく、関連情報を取得できます。

  1. キャッシュストレージ
    キャッシュされたプロンプトは、Claudeが迅速にアクセスできる一時的なメモリ空間に保存されます。このストレージは大量のデータを処理でき、最大20万トークンに達するClaudeモデルの大規模なコンテキストウィンドウに対応します。
  2. キャッシュ取得
    新しいリクエストが行われると、Claudeはまず現在のリクエストに一致する以前に保存されたプロンプトがキャッシュにあるかどうかをチェックします。一致が見つかった場合、Claudeはキャッシュされたコンテキストを取得し、応答生成プロセスを大幅に高速化します。

キャッシングのメカニズム

キャッシングのメカニズムは、プロンプトの効率的な保存と取得を確保する一連のステップを通じて機能します。

  1. プロンプトの送信
    開発者がClaudeにプロンプトを送信する際、一意のプロンプトキャッシュIDを含めることができます。このIDはキャッシュされたプロンプトの識別子として機能し、Claudeが将来のリクエストでそれを認識して再利用できるようにします。
  2. キャッシュへの書き込み
    プロンプトが新規または変更された場合、Claudeはプロンプトとそのコンテキストをキャッシュに書き込みます。キャッシュへの書き込みには、基本的な入力トークン価格よりも高いコストがかかります。 例えば、Claude 3.5 Sonnetのキャッシュへの書き込みコストは100万トークンあたり3.75ドルです。
  3. キャッシュからの読み取り
    キャッシュされたプロンプトに一致する後続のリクエストが行われた場合、Claudeはキャッシュから読み取ります。このプロセスは大幅に安価で、Claude 3.5 Sonnetの場合、100万トークンあたりわずか0.30ドルです。
  4. キャッシュ管理
    キャッシングシステムは、保存されたプロンプトを効果的に管理するように設計されています。新しいプロンプトの追加を処理しながら、既存のキャッシュデータの整合性とアクセス可能性を維持できます。 また、開発者は必要に応じてキャッシュされたプロンプトをクリアまたは更新することもできます。

プロンプトキャッシングをサポートするClaudeモデル

プロンプトキャッシングは、Claudeモデルのパフォーマンスを向上させる革新的な機能です。開発者が頻繁にアクセスするプロンプトを保存して再利用できるようにします。

現在、プロンプトキャッシングは以下のClaudeモデルで利用可能です。

  • Claude 3.5 Sonnet
  • Claude 3 Opus
  • Claude 3 Haiku

これらのモデルは複雑なタスクと大規模なデータセットを処理するように設計されており、プロンプトキャッシングを効果的に活用するのに理想的な候補です。

Claude 3.5 Sonnetのキャッシュ書き込みと読み取りのコスト

Claude 3.5 Sonnetは、Claude シリーズで最も知的なモデルです。ニュアンスのある理解とテキスト生成に最適化されており、深いコンテキスト認識と創造性を必要とするタスクに優れています。

  • コンテキストウィンドウ: 20万トークン (広範なプロンプトコンテキストのキャッシングが可能)
  • コスト構造:
    • 入力コスト: 100万トークンあたり3ドル
    • キャッシュ書き込みコスト: 100万トークンあたり3.75ドル
    • キャッシュ読み取りコスト: 100万トークンあたり0.30ドル
    • 出力コスト: 100万トークンあたり15ドル

Claude 3 Opus

Claude 3 Opusは、分析的推論と詳細な応答を必要とする複雑なタスク向けに設計された強力なモデルです。特に、複雑な問題解決や多段階の推論を含むシナリオで効果的です。

  • コンテキストウィンドウ: 20万トークン (大規模で詳細なプロンプトの処理が可能)
  • コスト構造:
    • 入力コスト: 100万トークンあたり15ドル
    • キャッシュ書き込みコスト: 100万トークンあたり18.75ドル
    • キャッシュ読み取りコスト: 100万トークンあたり1.50ドル
    • 出力コスト: 100万トークンあたり75ドル

Claude 3 Haiku

Claude 3 Haikuは、Claude ラインナップで最も高速でコスト効率の高いモデルです。迅速な応答と効率性に最適化されており、素早いやり取りと簡単なクエリを必要とするアプリケーションに理想的です。

  • コンテキストウィンドウ: 20万トークン (プロンプトの効率的なキャッシングが可能)
  • コスト構造:
    • 入力コスト: 100万トークンあたり0.25ドル
    • キャッシュ書き込みコスト: 100万トークンあたり0.30ドル
    • キャッシュ読み取りコスト: 100万トークンあたり0.03ドル
    • 出力コスト: 100万トークンあたり1.25ドル

プロンプトキャッシングの利用可能性

プロンプトキャッシングは、現在パブリックベータ版としてすべてのAnthropic APIユーザーが利用できます。なお使用を開始するには、Anthropicのウェブサイトにあるドキュメントとプライシングページを参照してください。

コスト削減とレイテンシー改善における大きな利点を考えると、この機能が将来のClaudeモデルにも拡張される可能性は高いでしょう。

Anthropicが AI技術の開発と改良を続けるにつれ、プロンプトキャッシングはモデルラインナップ全体の標準機能になる可能性があります。現在のモデルでのこの機能の成功と採用は、Claude 3.5やClaude 4などの将来のバージョンでの実装に影響を与える可能性があります。

開発者とユーザーは、今後のClaudeモデルにおけるプロンプトキャッシングの利用可能性について、Anthropicの公式発表とドキュメントに注目する必要があります。

AI業界の競争的な性質

AI業界の競争的な性質とプロンプトキャッシングの明確な利点を考えると、Anthropicが今後のリリースでこの機能の提供を継続し、潜在的に拡大しないことは驚きです。

プロンプトキャッシングが最も効果的な状況

プロンプトキャッシングは、大量のプロンプトコンテキストを一度送信。そしてリクエストでその情報を繰り返し参照したい場合に効果的です。いくつかの例を挙げます。

  1. 対話型エージェント
    長い指示やアップロードされた文書を含む長時間の会話のコストとレイテンシーを削減します。
  2. コーディングアシスタント
    コードベースの要約版をプロンプトに保持することで、オートコンプリートやコードベースに関する質問応答を改善します。
  3. 大規模文書処理
    画像を含む完全な長文資料をプロンプトに組み込み、応答レイテンシーを増加させることなく処理できます。
  4. 詳細な指示セット
    広範な指示、手順、例のリストを共有し、Claudeの応答を微調整します。
  5. エージェントによる検索とツール使用
    各ステップが通常新しいAPI呼び出しを必要とする、複数回のツール呼び出しと反復的な変更を含むシナリオのパフォーマンスを向上させます。
  6. 本、論文、ドキュメント、ポッドキャストの書き起こしなどの長文コンテンツとの対話
    文書全体をプロンプトに埋め込み、ユーザーが質問できるようにすることで、あらゆる知識ベースを活性化させます。

画像入力とプロンプトキャッシング

プロンプトキャッシングは、Claudeモデルの画像入力でも使用できます。ただし、いくつかの重要な考慮事項があります:

  • 画像はプロンプトのキャッシュ部分に含めることができ、複数のAPI呼び出しで視覚コンテンツを効率的に再利用できます。
  • プロンプト内の画像の有無はキャッシングに影響します。プロンプトのどこかで画像を追加または削除すると、キャッシュが無効になり、新しいキャッシュエントリを作成する必要があります。
  • 最適なパフォーマンスを得るには、画像が安定した再利用可能なコンテンツの一部である場合、プロンプトのキャッシュ可能な部分に画像を含めることをお勧めします。
  • 画像入力でプロンプトキャッシングを使用する場合は、キャッシュの有効性を維持するために、呼び出し間で画像コンテンツが一貫していることを確認してください。

画像入力でプロンプトキャッシングを活用することで、開発者はキャッシングのパフォーマンス上の利点を維持しながら、プロンプトに視覚要素を組み込むことができます。

この方法は、テキストと画像の両方を含む大規模な文書やデータセットを扱う場合に特に効果的です。また、開発者は複数のAPI呼び出しで視覚コンテンツを効率的に再利用できます。そして、パフォーマンスを最適化してコストを削減できます。

大規模文書処理におけるプロンプトキャッシングの有用性

プロンプトキャッシングは、大規模文書の処理に特に有用です。なぜなら応答レイテンシーやコストを大幅に増加させることなく、文書全体をプロンプトに組み込むことができるためです。

この効率性により、応答時間が大幅に短縮され、より迅速なやり取りが可能になります。さらに、処理に関連する運用コストも削減され、システム全体の経済性が向上します。

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