GPT-6 的提示缓存改进

GPT-6 提升了提示缓存的命中率，即更多重复出现的提示内容可以直接复用缓存。 相对此前版本，缓存复用的覆盖面被扩大，属于模型侧缓存机制的更新。 依据为官方说明文字，未附命中率的具体数值。

引入新的诊断能力，让使用者可以观察缓存的实际工作情况。 此前缺少这类可见性；诊断信息使缓存行为从不可见变为可检查。 依据为官方说明文字，诊断指标的呈现形式未在文本中展开。

提供显式断点与配套控制项，使提示中的缓存边界可以由使用者主动设定，从而降低延迟与成本。 缓存切分从隐含行为变为可显式指定的控制点。 依据为官方说明文字，未给出延迟或成本变化的具体幅度。

面向在应用中复用长提示的开发者与团队：在请求中设定显式断点并借助缓存诊断，可以在支持的调用路径上减少重复计算，进而降低延迟与成本。该结果的适用设定是 GPT-6 的缓存化调用方式；具体生效范围取决于文本之外的实现条件。

加载文本为摘要级说明，未包含图表与具体数值，因此缓存命中率的实际提升幅度、成本节省比例、诊断指标如何呈现，以及显式断点如何与既有提示结构配合，仍是读者需要留意的开放问题。若后续拿到完整文档，这些量化细节值得再核对一次。