Codex 缓存命中率实测

按 2026-09-29 这一周的实测,Codex 用 GPT 模型时,连续对话的缓存命中率中位数是 96.0%(38 个用户),全部请求算是 93.6%。没命中的部分主要来自:连续对话中的新内容(73%)、新对话(11%)、换上游账号(10%)。

数据周:2026-09-29 – 2026-10-05(UTC)

关键结论

  • 正常值: 96.0%, 38 个用户连续对话的中位数,中间一半在 93.1%–97.2%
  • 全部请求: 93.6%, 含换号、过期、新对话等全部未命中
  • 最大的未命中原因: 连续对话中的新内容, 占未命中的 73%
  • 各形态之间: 相差 2.1 个点, 桌面应用、终端界面、codex exec(非交互)

各客户端的缓存命中率多少算正常

数据周:2026-09-29 – 2026-10-05(UTC)

  • 连续对话命中率(用户中位数): 96.0%
  • 中间一半用户: 93.1%–97.2%
  • 达标用户: 38 (一周至少 20 个连续轮次)
  • 全部请求的命中率: 93.6%

Codex 各形态的命中率

同一客户端的命令行、IDE 插件和桌面应用发出的请求基本相同,命中率也应接近。

  • 桌面应用: 95.7% (27)
  • 终端界面: 96.0% (8)
  • codex exec(非交互): 97.8% (6)

Codex 各版本的命中率

某个版本改动了请求前缀时,它的命中率会明显低于其他版本;这张表在出问题的那一周就能看出来。

  • 0.160.0: 96.2% (21)
  • 0.159.2: 96.1% (9)
  • 0.159.0-alpha.12.1: 95.7% (5)
  • 0.158.0-alpha.2.1: 93.5% (7)

为什么 Codex 缓存命中率低:未命中原因拆解

本周全部输入里有 6.4% 没有从缓存读取。下面按原因拆开,每一类给出可以做的事。

连续对话里的新增内容和前缀变化: 占未命中的 73%, 约占全部输入 4.7%
OpenAI 的缓存要求整个前缀一致。中途切换推理档位(reasoning effort)、工具、输出格式,或 Codex 自动压缩历史(compaction),都会让前缀变化。这是 Codex 未命中的最大来源。
新对话,或闲置超过 1 小时: 占未命中的 11%, 约占全部输入 0.7%
新对话的第一条请求,或闲置超过 1 小时后,只能重新写入缓存。
被路由到另一个上游账号或端点: 占未命中的 10%, 约占全部输入 0.6%
提示缓存保存在处理请求的那个上游账号里。中转站或多账号网关把同一对话的下一条请求发到另一个账号时,整段上下文要重新写入。直连官方不会出现这一项。
间隔超过 5 分钟,缓存已过期: 占未命中的 3%, 约占全部输入 0.2%
GPT-5.6 及以后的模型缓存默认保留 30 分钟,从最近一次写入或复用算起;更早的模型在闲置 5–10 分钟后通常就会失效。
并行请求(上一条还没结束): 占未命中的 1%, 约占全部输入 0.1%
上一条请求还没结束就发出下一条(子代理、并行工具调用),后一条读不到前一条正在写入的缓存。
换了模型: 占未命中的 1%, 约占全部输入 0.1%
每个模型有独立的缓存,换模型后下一条请求要重新读入整段历史。

Codex 缓存多久失效(TTL)、怎么收费

  • OpenAI 自动缓存提示前缀,不需要客户端打断点;GPT-5.6 及以后的模型从 1,024 token 起缓存。
  • GPT-5.6 及以后:默认保留 30 分钟,从最近一次写入或复用算起。更早的模型:内存缓存通常在闲置 5–10 分钟后失效,最长 1 小时;部分模型支持 24 小时保留。
  • 缓存读取一般按输入价的 0.1 倍计费,GPT-6.1 Sol 是 0.05 倍;GPT-5.6 及以后的模型对缓存写入收输入价的 1.25 倍。
  • Codex 把会话 ID 作为 prompt_cache_key 发送(以源码为准),同一会话的请求会被送往同一份缓存。

OpenAI 提示缓存文档 · OpenAI 缓存未命中诊断 · Codex 源码(prompt_cache_key) · Codex issue #35416:切换推理档位导致未命中

怎么查看 Codex 的缓存命中率

  • Codex CLI 退出时打印本次会话的 token 用量,括号里的 "+ N cached" 就是从缓存读取的输入(当前版本的行为,官方文档未写)。
  • 自己算:usage.input_tokens_details.cached_tokens ÷ usage.input_tokens;GPT-5.6 及以后的模型还会返回缓存写入数。
  • OpenTelemetry 指标 turn.token_usage 里有 cached_input 类型。
  • 通过 Wokey 使用时,控制台的请求明细里每条请求都有缓存读取和缓存写入两列。

OpenAI 缓存未命中诊断

通过中转站使用时,命中率为什么更低

  • 换账号:缓存属于上游账号,下一条被发到另一个账号就要整段重写。这是中转站最常见的原因,直连官方不会有。
  • 协议转换:把 Anthropic 格式和 OpenAI 格式互相转换时,可能改动前缀或丢掉 cache_control 断点。
  • 旧版 Claude Code(v2.1.181 之前)通过自定义 Base URL 时,系统提示开头的署名块每次带不同的 token,按请求体做缓存的网关会全部打不中;升级,或设 CLAUDE_CODE_ATTRIBUTION_HEADER=0。
  • 自测:连续发两条前缀相同、超过最小缓存长度的请求,第二条的缓存读取应接近前缀长度。

Wokey 优先把同一对话的后续请求发往同一上游账号。2026-10-04 至 2026-10-10,Wokey 普通用户在 Claude Opus 5.5 上全部请求的命中率为 92.8%,同期 OpenRouter 整体为 87.8%。

对比 OpenRouter 的缓存命中率 · 实时数据:Wokey 公开缓存命中率接口(近 7 天)

怎么测的

  • 数据来自 Wokey 网关上真实用户的请求,每周一 05:00 UTC 统计上一周(周一至周日)。
  • 客户端按请求的 User-Agent 识别。SDK、HTTP 库和下游中转发来的请求看不出真实客户端,不计入;企业客户不计入。
  • 连续轮次:和同一对话的上一条请求同模型、同上游账号,且在其结束后 5 分钟内发出。每个用户的命中率 = 连续轮次的缓存读取 ÷ 输入(输入含缓存读写),取一周至少 20 个连续轮次的用户的中位数。
  • 每格至少 5 个达标用户才发布;和上周相比变化超过 3 个百分点时,先人工核对再发布。
  • 已知偏差:只覆盖 Wokey 用户;不同用户的使用习惯差别很大;全部请求的命中率里包含网关自身的路由损失(见"被路由到另一个上游账号"一项)。

常见问题

Codex 的缓存命中率多少算正常?

本周 38 个用户的连续对话命中率中位数是 96.0%,中间一半用户在 93.1%–97.2%;把所有请求都算上是 93.6%。

为什么我的 Codex 缓存命中率低?

本周没命中的部分主要来自:连续对话中的新内容(73%)、新对话(11%)、换上游账号(10%)。页面上按原因列出了对应的做法。

Codex 的 cached input tokens 是什么?

从缓存读出的那部分输入,在 API 返回里是 input_tokens_details.cached_tokens,Codex CLI 退出时显示为 "+ N cached"。一般按输入价的 0.1 倍计费,GPT-6.1 Sol 是 0.05 倍。

Codex 的缓存能保留多久?

GPT-5.6 及以后的模型默认 30 分钟,从最近一次写入或复用算起;更早的模型通常在闲置 5–10 分钟后失效,最长 1 小时。

切换推理档位会让 Codex 的缓存失效吗?

会。推理档位属于前缀的一部分,中途切换到一个没用过的档位基本等于整段未命中(Codex issue #35416);自动压缩历史后的第一条请求也会少命中一些。

Codex 本地的 ~/.codex 缓存和提示缓存是一回事吗?

不是。~/.codex 存放配置、登录信息、历史和本地日志;提示缓存在 OpenAI 的服务器上,按前缀匹配。