缓存命中价格上调后，优化空间并没有消失，但优化目标已经变了：过去是依靠极低的命中单价获得“缓存红利”，现在则要同时管理命中率、调用时段和模型选择。尤其对高频调用团队而言，只盯着缓存命中率，已经不足以控制总成本。
先看缓存仍然值不值得优化
以 V4 Pro 为例，缓存命中输入在高峰时段由每百万 Token 0.025 元上调至 0.30 元，空闲时段为 0.15 元；缓存未命中则分别为 9 元和 4.5 元。即使调价后，命中输入成本仍约为未命中的三十分之一。因此，缓存优化仍是有效手段，变化只在于“命中本身不再足够便宜”。
真正需要关注的是有效命中率，而不是平台展示的平均命中率。若请求前缀经常变化、动态信息被放在固定提示词之前，理论上的缓存结构就难以转化为实际收益。应用侧应尽量保持稳定指令、角色设定和公共上下文，将用户问题、时间信息等变化内容后置，并持续观察命中与未命中的 Token 构成。
更大的空间在调用编排
缓存优化只能降低输入成本，无法覆盖输出成本；而 V4 Pro 高峰时段输出价格已达到每百万 Token 27 元。因此，非紧急的批处理、索引生成和离线分析，应优先安排在空闲时段，即高峰时段之外。峰谷切换带来的收益，可能比继续压榨少量缓存命中率更直接。
模型路由也应从“默认最高规格”改为按任务分层：简单分类、抽取和改写优先使用 V4 Flash，复杂推理再交给 V4 Pro，关键请求才在高峰时段执行。最终应以单次任务的综合成本评估策略，而不是只比较缓存单价。
调价后，缓存不再是唯一的成本杠杆。稳定提示词提高命中率，错峰调度降低单价，多模型组合控制能力溢价，三者叠加，才是剩余优化空间的主要来源。