Отправка тяжелых системных промптов больше не обязана тормозить первый ответ модели. В документации Claude API детально описана механика pre-warming, которая радикально срезает метрику TTFT (Time-to-first-token). Это действительно изящное архитектурное решение для сложных агентов с огромными правилами контекста.
Логика работы строится на асинхронной подготовке базы. Вместо того чтобы ждать действий пользователя, вы отправляете массивный system prompt заранее. Модель обрабатывает эти инструкции и записывает их во внутренний кеш, не генерируя при этом финального ответа. Вы просто подготавливаете почву до того, как она реально понадобится.
Когда приходит боевой запрос от пользователя, он прозрачно приклеивается к уже «прогретому» контексту. API моментально подхватывает закешированные данные, и генерация текста начинается почти без стартовой задержки! Подход особенно спасает в RAG-системах, где базовые инструкции и загруженные документы могут занимать десятки тысяч токенов.
Поделиться:
taste-skill: можно ли запрограммировать хороший вкус для AI-агентов
Каталог публичных воркфлоу для Claude Code: от разделения 34k-строчных файлов до портирования Bun на Rust