情報確認日：2026年10月5日
Prompt Cache Diagnosticsは、共通の指示や資料をAIへ送ったとき、前の処理を再利用できなかった理由を調べる機能です。OpenAIは2026年9月8日に一般提供を始めました。外部のアプリからAIを呼び出すResponses APIで、GPT-5.6以降の対応モデルに使えます。OpenAIの更新履歴
診断で原因を調べた後、必要な設定や入力を直し、実際の利用量と費用を比べます。料金が下がるかは、その結果で判断してください。
キャッシュは、同じ冒頭部分の処理を再利用する
プロンプトのキャッシュは、複数の依頼に共通する冒頭部分の処理結果を再利用する仕組みです。対応モデルでは標準で有効になっています。共通の入力が再利用されると、キャッシュ済み入力の単価が適用され、入力を処理する待ち時間も減らせます。プロンプトキャッシュの公式説明
たとえば、長い回答ルールと商品資料を毎回送り、その後に個別の質問を置く構成です。共通部分を保てるかが比較の出発点になります。
資料や回答形式などの共通情報と、日時や質問内容など毎回変わる情報を分けてください。共通部分に毎回変わる記載が紛れていないかを調べる、という編集部の提案です。
以前の処理結果のIDを指定し、変更点を調べる
診断では、以前の処理結果を識別するレスポンスIDを指定します。結果には、モデル、ツール、設定、入力などの変更が、再利用を妨げたかが示されます。IDの指定は診断のための比較です。前の会話の読み込みや、キャッシュの動作変更は行いません。Prompt Cache Diagnosticsの公式ガイド
比較対象のID、モデル名、処理方式、共通の指示、ツール一覧を記録すると、変更点を追いやすくなります。個人情報を含む原文を運用記録へコピーするかは、保存目的に照らして必要な範囲を決めてください。
再利用には、共通の冒頭部分の一致が必要です。文章の意味が同じでも、順番や記載を変えると再利用の条件に影響する場合があります。キャッシュの再利用条件
再利用した量はcached_tokensで確認する
cache_hitは、比較で再利用を妨げる違いが見つからなかったという診断結果です。新しく追加した質問などは、別に処理されます。実際に再利用した量は、処理結果の利用量に含まれるcached_tokensという項目で確認してください。診断結果とトークン数の説明
編集部は、「診断結果」「入力の総量」「キャッシュ済み量」「書き込み量」「請求に関わる総費用」を並べて比べる方法を勧めます。費用を抑えたいなら、再利用の割合と総費用の両方を確認してください。資料を追加し続けると、再利用の割合が上がっても総費用は増える場合があります。
モデルを変えて精度を高めたり、会話を短くして入力量を減らしたりすると、仕事全体の費用や結果が改善する場合があります。再利用が減る場合もあるため、完成した1件までの処理を比べて判断してください。
原因を一つ直し、同じ仕事で再確認する
診断結果に示されるのは、最初に分類できた原因です。公式ガイドに沿ってその原因を直し、再び比較してください。比較記録の期限切れや、原因を確定できない結果が出た場合は、比較対象や対応モデルを確認します。診断機能の制約
通常の質問を数件選び、設定を一つずつ変えて試してください。モデル、指示、資料の順番を別々に変更すると、どの変更が結果に影響したかを追いやすくなります。
この診断自体に追加料金はありません。ただし、比較用に新しく送るAPIリクエストや再試行は通常どおり課金されます。料金と利用上限
本記事では利用料金の削減率を測定していません。OpenAIの料金表と実際の利用量を照合し、品質が必要な水準を保ったうえで、運用費用を比較してください。
