Claude緩存策略引發(fā)爭(zhēng)議：關(guān)閉遙測(cè)致性能驟降，開發(fā)者集體聲討
4月13日，一條推文在開發(fā)者群體中迅速發(fā)酵。
開發(fā)者Can Vardar發(fā)文質(zhì)疑：
Claude Code會(huì)因?yàn)殛P(guān)閉遙測(cè)而“懲罰”用戶嗎？
關(guān)閉遙測(cè)后，Anthropic將緩存時(shí)長(zhǎng)從1小時(shí)縮減至5分鐘，隱私保護(hù)竟要付出12倍的性能代價(jià)……這是真的嗎？
該推文轉(zhuǎn)發(fā)量很快突破萬(wàn)次。
這并非技術(shù)漏洞，而是Anthropic以隱私換取性能的隱性規(guī)則。
你以為關(guān)閉數(shù)據(jù)收集只是保護(hù)個(gè)人信息？
事實(shí)是，Claude Code會(huì)直接影響長(zhǎng)上下文會(huì)話體驗(yàn)。Pro用戶原本5小時(shí)的使用時(shí)長(zhǎng)僅剩2條提示詞額度，月付200美元的Max訂閱者1.5小時(shí)就會(huì)耗盡額度。
這種情況令人匪夷所思。
Claude性能持續(xù)下滑！
從緩存縮短到成本激增
實(shí)際情況清晰可見。
開發(fā)者發(fā)現(xiàn)，只要在環(huán)境變量中添加DISABLE_TELEMETRY=1，Claude Code的提示詞緩存生存時(shí)間（TTL）就會(huì)從1小時(shí)驟減至5分鐘。
數(shù)據(jù)顯示，緩存時(shí)長(zhǎng)直接縮短了12倍。
在GitHub上，Claude Code用戶分享的日志顯示：開啟遙測(cè)時(shí)，ephemeral_1h_input_tokens輕松超過(guò)3萬(wàn)；關(guān)閉遙測(cè)后，1小時(shí)緩存數(shù)據(jù)直接歸零，全部使用5分鐘緩存。同一段代碼的緩存未命中率飆升12倍。
緩存對(duì)長(zhǎng)上下文會(huì)話至關(guān)重要。
當(dāng)啟用提示詞緩存發(fā)送請(qǐng)求時(shí)，系統(tǒng)會(huì)先檢查：從指定緩存分隔點(diǎn)往前的提示詞開頭部分，是否在最近請(qǐng)求中已被存儲(chǔ)。
如果命中緩存，直接調(diào)用現(xiàn)成版本，時(shí)間和成本大幅降低。
未命中的話，就需要完整處理整個(gè)提示詞，在生成回復(fù)時(shí)將開頭部分存入緩存。
緩存一旦過(guò)期，系統(tǒng)就得重新處理，寫入成本是讀取成本的12.5倍。5分鐘的TTL意味著用戶稍作停頓（比如思考思路、泡咖啡），回來(lái)就需要重新處理，成本驟增。
更嚴(yán)重的問(wèn)題還在后面。
另一位開發(fā)者Sean Swanson提供了更詳實(shí)的證據(jù)。
他分析了2026年1月11日至4月11日的119,866次API調(diào)用日志，清晰展示了緩存策略的變化：
2月，1小時(shí)TTL全面應(yīng)用，緩存浪費(fèi)率僅1.1%；
3月6日左右，系統(tǒng)悄然回退到5分鐘TTL，浪費(fèi)率飆升至25.9%。
結(jié)果是，同一會(huì)話中cache_create操作頻率暴增5-12倍。
cache_create寫入成本更高，5分鐘緩存寫入成本是基礎(chǔ)輸入的1.25倍，1小時(shí)緩存是2倍，但頻繁重建導(dǎo)致總token消耗大幅增加。
Pro用戶抱怨：以前一天能輕松用完額度，現(xiàn)在1.5小時(shí)就耗盡了。Max計(jì)劃每月200美元，修兩個(gè)bug、寫個(gè)計(jì)劃就把額度用完了。
企業(yè)團(tuán)隊(duì)面臨的問(wèn)題更嚴(yán)重。
Hacker News上有用戶表示，3月底后Claude性能“肉眼可見地下降”，長(zhǎng)會(huì)話頻繁卡頓，token額度消耗極快。
4月13日，國(guó)外科技媒體直接發(fā)文《Anthropic在削弱Claude嗎？》。
Anthropic的回應(yīng)
并非懲罰，而是技術(shù)架構(gòu)問(wèn)題
面對(duì)大量質(zhì)疑，Anthropic的兩位關(guān)鍵人物作出回應(yīng)。
Claude Code的創(chuàng)造者Boris Cherny在回帖中承認(rèn)，關(guān)閉遙測(cè)會(huì)導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)性優(yōu)化失效，使緩存回退到5分鐘默認(rèn)值。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，機(jī)制是這樣的：
1小時(shí)緩存是“實(shí)驗(yàn)性”優(yōu)化，通過(guò)客戶端實(shí)驗(yàn)網(wǎng)關(guān)推送。只有開啟遙測(cè)，網(wǎng)關(guān)才能獲取最新策略。
但他強(qiáng)調(diào)這并非刻意懲罰，而是架構(gòu)設(shè)計(jì)中的耦合問(wèn)題。
Cherny同時(shí)解釋了緩存策略的設(shè)計(jì)邏輯：Anthropic在后臺(tái)持續(xù)測(cè)試不同緩存策略組合，目標(biāo)是優(yōu)化整體緩存命中率、Token消耗和延遲表現(xiàn)。
關(guān)閉遙測(cè)后，客戶端會(huì)直接讀取默認(rèn)值——5分鐘。
這不是惡意行為，而是“技術(shù)副作用”。
5分鐘緩存在某些場(chǎng)景下更經(jīng)濟(jì)，比如子智能體調(diào)用，這類請(qǐng)求通常是一次性的，緩存很少被重復(fù)讀取，用1小時(shí)TTL反而會(huì)浪費(fèi)2倍寫入成本。
不過(guò)，他也承認(rèn)：“大量技能、多個(gè)智能體或后臺(tái)自動(dòng)化任務(wù)同時(shí)運(yùn)行時(shí)，Token消耗確實(shí)很大，尤其是使用大量插件時(shí)?！?/p>
受影響的用戶數(shù)量不少，Anthropic正在改進(jìn)：
(a) 優(yōu)化用戶體驗(yàn)，讓用戶更清楚了解情況；
(b) 更智能地截?cái)唷⒕?jiǎn)和調(diào)度非主任務(wù)，避免意外的Token消耗。
Anthropic另一位工程師、Bun運(yùn)行時(shí)的創(chuàng)造者Jarred Sumner回應(yīng)了3月的TTL回退問(wèn)題。
他認(rèn)為5分鐘TTL對(duì)整體而言“更便宜而非更貴”，因?yàn)椤跋喈?dāng)一部分Claude Code請(qǐng)求是一次性調(diào)用，緩存上下文只用一次就不再訪問(wèn)”。
從技術(shù)層面看，這個(gè)解釋有一定道理，但用戶并不買賬。
問(wèn)題在于，Swanson的數(shù)據(jù)直接反駁了這一點(diǎn)：2月份1小時(shí)TTL下的浪費(fèi)率僅1.1%，如果大多數(shù)請(qǐng)求真的是一次性的，2月應(yīng)該出現(xiàn)大量寫入浪費(fèi)才對(duì)。
行業(yè)深層問(wèn)題
AI的Token計(jì)價(jià)缺乏透明度
從更宏觀的角度看，這不僅僅是Anthropic一家公司的問(wèn)題。
目前，AI編碼工具的按使用量計(jì)費(fèi)完全依賴用戶信任。
開發(fā)者看不到計(jì)費(fèi)的具體過(guò)程，無(wú)法審計(jì)每個(gè)請(qǐng)求的Token用量，無(wú)法驗(yàn)證緩存狀態(tài)，無(wú)法確認(rèn)應(yīng)用的定價(jià)層級(jí)，也無(wú)法檢查高峰期倍數(shù)因子是否生效。
與其他開發(fā)者付費(fèi)使用的基礎(chǔ)設(shè)施相比：
- AWS EC2：按秒計(jì)費(fèi)，提供完整的實(shí)例可見性、CloudWatch指標(biāo)、賬單警報(bào)和成本分析工具
- Stripe：按交易計(jì)費(fèi)，每筆費(fèi)用都有日志記錄且可審計(jì)，提供實(shí)時(shí)儀表盤
- Vercel：按調(diào)用計(jì)費(fèi)，提供函數(shù)級(jí)指標(biāo)、支出限額和自動(dòng)警報(bào)
- Claude Code：按Token計(jì)費(fèi)，無(wú)單次請(qǐng)求用量明細(xì)，無(wú)緩存命中可見性，無(wú)支出警報(bào)，無(wú)實(shí)時(shí)成本跟蹤
這種信息不對(duì)稱令人震驚。同價(jià)位的其他開發(fā)者工具都能讓用戶詳細(xì)了解費(fèi)用構(gòu)成，而AI編程助手只給用戶一個(gè)限額進(jìn)度條，全憑信任。
這種不對(duì)稱平時(shí)對(duì)服務(wù)提供商有利，一旦出現(xiàn)問(wèn)題，就會(huì)給用戶帶來(lái)嚴(yán)重?fù)p失。
AI計(jì)費(fèi)沒(méi)有第三方審計(jì)，沒(méi)有Token用量報(bào)告的開源標(biāo)準(zhǔn)，也沒(méi)有針對(duì)提示詞成本的云端分析工具。
這不是合理的計(jì)費(fèi)模式，更像是讓用戶盲目信任的冒險(xiǎn)。
參考資料：
https://x.com/icanvardar/status/2043652025339023845
https://github.com/anthropics/claude-code/issues/45381
https://x.com/bcherny/status/2043715713551212834
https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-caching#pricing
https://www.theregister.com/2026/04/13/claude_code_cache_confusion/
本文來(lái)自微信公眾號(hào)“新智元”，作者：新智元，編輯：KingHZ，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。
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