Vercel AI SDK中Anthropic缓存控制功能失效问题解析

背景介绍

在使用Vercel AI SDK与Anthropic模型集成时，开发者发现通过providerOptions设置的cacheControl参数未能正确传递给Anthropic API，导致系统提示缓存功能失效。这一问题在较新版本的@ai-sdk/anthropic包(1.2.10)中出现，而在早期版本(1.0.6)中工作正常。

问题现象

开发者设置了一个约36K字符的系统提示，并明确配置了ephemeral缓存控制策略：

const systemMessages = [
  {
    role: 'system' as const,
    content: systemPrompt,
    providerOptions: {
      anthropic: { cacheControl: { type: 'ephemeral' } },
    },
  },
];

尽管API调用成功返回结果，但后续请求的缓存指标显示：

"providerMetadata": {
  "anthropic": {
    "cacheCreationInputTokens": 0,
    "cacheReadInputTokens": 0
  }
}

这表明缓存机制未被触发，系统提示每次都被完整处理而非从缓存读取。

技术分析

缓存机制要求

Anthropic模型对可缓存提示有明确要求：

• Claude 3.7 Sonnet/3.5 Sonnet/3 Opus：至少1024个token
• Claude 3.5 Haiku/3 Haiku：至少2048个token

开发者确认其系统提示约8000个token，远超过最低要求，因此长度不是问题所在。

消息类型转换问题

深入分析发现，核心问题在于消息类型转换。Vercel AI SDK处理消息时，需要显式将UI消息转换为CoreMessages：

const messages = convertToCoreMessages(uiMessages);

许多开发者误以为这一转换会自动完成，但实际上需要手动调用。当使用原始UI消息时，即使系统消息正确设置了缓存控制，整个请求的缓存机制也会失效。

正确实现方式

完整正确的实现应包含：

1. 显式转换用户消息
2. 合并系统消息和转换后的用户消息

const aggMessages = [
  ...systemMessages, 
  ...convertToCoreMessages(uiMessages)
];

解决方案总结

1. 显式转换消息类型：确保所有用户消息都通过convertToCoreMessages转换
2. 验证提示长度：确认系统提示达到Anthropic要求的最小可缓存token数
3. 检查版本兼容性：确认使用的SDK版本与缓存功能兼容
4. 监控缓存指标：通过providerMetadata验证缓存是否生效

最佳实践建议

1. 对于大型系统提示，始终设置适当的缓存策略
2. 实现消息处理中间件，统一处理消息类型转换
3. 在开发环境添加缓存命中率监控
4. 考虑缓存策略对应用场景的适用性（ephemeral vs. persistent）

通过遵循这些实践，开发者可以充分利用Anthropic的提示缓存功能，显著降低API调用成本并提高响应速度，特别是在处理大型系统提示的场景下。