Prompt caching Anthropic — ahorro mensual🌎 Actualizado mayo de 2026
Prompt caching de Anthropic permite cachear porciones largas de prompt (system prompts, documentos, ejemplos) y reusarlas pagando 10% del precio normal en los reads y 125% en el write inicial. Si tu app envía el mismo system prompt o contexto a cada request — agentes, RAG, asistentes con personalidad fija — el ahorro es enorme: con un cache hit rate del 80%, ahorrás hasta 70% del costo de input. Esta calculadora estima tu ahorro mensual en USD según tokens de input diarios, cache hit rate esperado y modelo (Sonnet, Opus, Haiku). Útil para decidir si vale la pena refactorear tu prompt para activar caching y para presupuestar costos de tu app.
Cuándo usar esta calculadora
- Estimar el ROI de implementar prompt caching en tu app de Claude.
- Comparar ahorros entre Claude Sonnet, Opus y Haiku para tu volumen.
- Presupuestar costos mensuales de un agente con system prompt grande.
- Justificar un sprint de optimización de prompt caching ante el equipo.
- Decidir si conviene migrar de OpenAI a Claude por costos.
Ejemplo: agente con 5M tokens input/día en Sonnet, 80% cache hit
- Volumen: 5.000.000 tokens × 30 días = 150M tokens/mes.
- Sin caching: 150M × USD 3/MT = USD 450/mes.
- Con caching 80% hit: writes USD 22,50 + reads USD 36 + non-cache USD 90 ≈ USD 148,50/mes.
- Ahorro mensual: USD 301,50 (~67%).
Cómo funciona
2 min de lecturaCómo funciona prompt caching de Anthropic
Prompt caching permite marcar bloques de tu prompt como cacheables (cache_control: { type: 'ephemeral' }). Anthropic los almacena por 5 minutos (TTL refresh con cada uso) y los siguientes requests pagan precio reducido por leer del cache.
costo_efectivo = tokens_no_cache × precio_base
+ tokens_write × (precio_base × 1.25)
+ tokens_read × (precio_base × 0.10)Pricing de cache (abril 2026)
| Modelo | Input base | Cache write (1.25x) | Cache read (0.10x) |
|---|---|---|---|
| Haiku | USD 0,80/MT | USD 1,00/MT | USD 0,08/MT |
| Sonnet | USD 3/MT | USD 3,75/MT | USD 0,30/MT |
| Opus | USD 15/MT | USD 18,75/MT | USD 1,50/MT |
Casos donde el ROI es alto
Casos donde no conviene
Buenas prácticas
cache_creation_input_tokens vs cache_read_input_tokens en la respuesta para validar tu hit rate real.Revisión editorial
Revisado por el equipo editorial de Hacé Cuentas. Los precios se cotejan contra la página oficial de Anthropic Pricing y se actualizan al cierre de cada mes.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es el TTL del cache de Anthropic?
5 minutos (ephemeral) por default, refrescado en cada uso. Si la siguiente request llega dentro de los 5 min de la última, el cache sigue vigente. Anthropic también ofrece un tier de 1 hora con costo de write 2x (en lugar de 1.25x).
¿Cuál es el mínimo de tokens cacheable?
1024 tokens en Sonnet y Opus, 2048 tokens en Haiku. Si tu bloque cacheable es menor, el SDK ignora el cache_control y cobra precio normal.
¿Cómo mido mi cache hit rate real?
En cada respuesta de la API, usage.cache_read_input_tokens y usage.cache_creation_input_tokens te dicen cuántos tokens vinieron del cache vs cuántos se escribieron. Hit rate = read / (read + creation + uncached).
¿El cache se comparte entre cuentas o entre regiones?
No. El cache es por API key + región. Si llamás desde otra cuenta o región diferente, se vuelve a escribir.
¿Conviene el cache de 1 hora o el de 5 minutos?
5 min para apps con tráfico continuo (chatbot 24/7). 1 hora si tus requests llegan en batches espaciados (ej: cron jobs cada 30 min) — el write 2x se compensa con menos rewrites.
¿Prompt caching funciona con tool use?
Sí — podés cachear el bloque de definiciones de tools, que suele ser pesado y estable. Marcá cache_control al final del array de tools.
¿Cómo se compara el ahorro de prompt caching vs batching?
Batching te da 50% off en input + output, pero la respuesta tarda hasta 24h. Prompt caching te da hasta 90% off en input cacheable, latencia normal. Para apps real-time, caching gana. Para procesamiento async, combiná ambos.
¿Anthropic cobra storage por el cache?
No directamente. El costo está en el write (1.25x del precio base). No hay fee por TB cacheado ni por tiempo de retención dentro del TTL.
Fuentes y referencias
Metodología y confianza
Contenido revisado por el equipo editorial de Hacé Cuentas, con apego a nuestra política editorial y metodología de cálculo.
Última revisión: 10 de mayo de 2026. Los parámetros fiscales, legales y datos se verifican periódicamente con las fuentes citadas.
Los cálculos corren 100% en tu navegador. No guardamos ni transmitimos tus datos. Leé nuestra política de privacidad.
Resultados orientativos. Para decisiones financieras, médicas o legales críticas, consultá con un profesional.