探讨：如何用 Prompt Caching (上下文缓存) 降低大模型 Agent 的运行成本？

各位 V 友，用 API 跑大 codebase 交互的痛点就是“读一次文件，付一次全款”，多轮对话下来直呼用不起。

分析了一下 Gemini API 的 Context Caching 机制在 Agent 中的落地。Antigravity 通过自动将目录树、Rules 、以及核心依赖文件写入缓存，给之后的连续请求提供很大的费率优惠（省去约 90% 的重算费用）。

算是一篇干货分析，欢迎在关注大模型 API 降本增效的 V 友围观探讨： https://aidevhub.net/blog/google-antigravity-prompt-caching