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2026.07.17 / OpenAI最新情報

GPT-5.6の明示的プロンプトキャッシュとは？料金と使い方

この記事で分かること: キャッシュの変更点と費用を知りたい

GPT-5.6 prompt cachingでは、再利用したいプロンプト接頭辞を明示的に指定できます。明示モードではprompt_cache_breakpointを使い、1リクエスト当たり最大4か所のbreakpointを書き込めます。一方、従来のような暗黙モードもGPT-5.6で引き続き利用可能です。

料金面での重要な変更は、GPT-5.6以降のキャッシュ書き込みが未キャッシュ入力単価の1.25倍で課金される点です。書き込み量はcache_write_tokens、キャッシュからの読み取り量はcached_tokensで計測されます。読み取りには割引料金が適用されますが、ここで示されている事実には具体的な割引率・単価は含まれていません。

GPT-5.6 prompt cachingで変わるポイント

GPT-5.6では、プロンプトキャッシュの利用方法として明示モードと暗黙モードを選べます。明示モードは、再利用したいプロンプト接頭辞の区切りを開発者側で示す方式です。接頭辞のどこまでをキャッシュ対象として扱いたいかを指定できるため、長い固定文や繰り返し渡す文脈を持つ構成で、キャッシュの境界を設計しやすくなります。

暗黙モードは引き続き利用できます。そのため、既存のキャッシュ利用方針を直ちに明示モードへ変更しなければならない、という情報はありません。明示モードを採るか、暗黙モードを継続するかは、再利用する接頭辞を開発者が明確に管理したいかどうかを軸に検討できます。

• 明示モードでは、再利用するプロンプト接頭辞を指定できる
• 指定にはprompt_cache_breakpointを使う
• 1リクエストで書き込めるbreakpointは最大4か所
• 暗黙モードもGPT-5.6で継続して利用できる

料金の仕組み：書き込みは1.25倍、読み取りは割引

GPT-5.6以降では、キャッシュへの書き込みと、キャッシュからの読み取りを分けて考える必要があります。キャッシュ書き込みは、未キャッシュ入力の単価を基準として1.25倍で課金されます。これは、キャッシュを作る段階のトークン量が通常の未キャッシュ入力とは異なる単価で扱われることを意味します。

対して、すでに存在するキャッシュを読み取る場合は割引料金です。つまり、同じ接頭辞を再利用するリクエストでは、書き込み分と読み取り分を同じ入力トークンとして一括で見るのではなく、どちらに該当するかを分けて把握する必要があります。

• 未キャッシュ入力：比較の基準となる入力単価
• キャッシュ書き込み：未キャッシュ入力単価の1.25倍
• キャッシュ読み取り：割引料金
• 具体的な読み取り割引率：ここで示された事実には含まれない

費用を見積もる際は、「キャッシュを作る初回処理」と「同じ接頭辞を利用する後続処理」を区別することが重要です。書き込み単価だけを見ると未キャッシュ入力より高くなりますが、読み取りには割引料金が適用されます。したがって、コストを判断するには、接頭辞がどの程度再利用されるかを、書き込みと読み取りの両方に分けて集計する必要があります。

明示モードでのprompt_cache_breakpointの位置付け

明示モードではprompt_cache_breakpointを使用します。このbreakpointは、再利用したいプロンプト接頭辞を明示するためのものです。1つのリクエストに対して設定できる書き込み地点は最大4か所です。

最大4という上限は、複数の再利用候補を持つリクエストを設計する際に関係します。たとえば、固定的な指示、共通文脈、用途別の共通部分など、再利用したい接頭辞が複数ある場合でも、1リクエスト内で無制限にbreakpointを追加できるわけではありません。どの接頭辞を優先して明示するかを整理する必要があります。

ここで注意したいのは、breakpointの数とキャッシュ読み取り量は同じ指標ではないことです。breakpointは明示モードにおける書き込み地点の指定に関する条件であり、利用量の把握では別途cache_write_tokensとcached_tokensを確認します。

cache_write_tokensとcached_tokensの見方

GPT-5.6のキャッシュ利用では、書き込みと読み取りを別のトークン指標で計測します。キャッシュ書き込みはcache_write_tokens、キャッシュ読み取りはcached_tokensです。この区別により、キャッシュ作成に使われた量と、既存キャッシュを利用した量を分けて確認できます。

• cache_write_tokens：キャッシュへの書き込みとして計測されるトークン量
• cached_tokens：キャッシュからの読み取りとして計測されるトークン量
• 両者は料金上の扱いが異なる
• 書き込みは未キャッシュ入力単価の1.25倍、読み取りは割引料金である

開発者が利用状況を読むときは、総入力トークンだけでキャッシュの効果や費用を判断しないほうがよいでしょう。cache_write_tokensが示すのはキャッシュを作る側の量であり、cached_tokensが示すのは再利用された側の量です。両方を分けて追うことで、書き込みがどれほど発生しているか、読み取りがどれほど行われているかを把握できます。

暗黙モードとの比較で整理する

GPT-5.6では、明示モードだけでなく暗黙モードも利用できます。両者の大きな違いは、再利用するプロンプト接頭辞を開発者が明示するかどうかです。明示モードではprompt_cache_breakpointを使い、接頭辞の再利用を明確に指定します。暗黙モードについては継続利用できることが示されています。

明示モードを検討しやすいのは、アプリケーション側で繰り返し送る接頭辞を把握しており、その区切りを意図的に扱いたい場合です。一方、暗黙モードを使い続ける選択肢も残されています。どちらを選ぶ場合でも、GPT-5.6以降の書き込み料金と、書き込み・読み取りを分ける計測項目は、利用量の確認に関わります。

Agent Memories編集部の考察

考察として、明示モードの価値は「キャッシュを使うかどうか」だけではなく、「再利用する接頭辞をどの単位で管理するか」にあります。固定の指示や共通知識のように、複数リクエストで同一性を保ちやすい部分を分けて考えることで、キャッシュ書き込みと読み取りを運用上も説明しやすくなる可能性があります。

また、書き込みが1.25倍である以上、単純にbreakpointを増やせばよいとは限りません。1リクエスト当たり最大4か所という条件も踏まえると、再利用頻度が高い接頭辞、変更されにくい接頭辞、アプリケーション内で共通化しやすい接頭辞を優先候補として整理する考え方が有効です。これは料金最適化を保証するものではなく、書き込み量と読み取り量を比較するための設計上の視点です。

特に、cache_write_tokensとcached_tokensを継続して分けて確認する運用は重要になります。前者が多い状態は書き込み量が多いことを、後者が多い状態はキャッシュ読み取り量が多いことを示します。これらの値と各処理の構成を照合すれば、明示した接頭辞が意図どおり再利用対象になっているかを検討しやすくなります。

よくある質問

GPT-5.6では暗黙的なプロンプトキャッシュを使えますか？

はい。GPT-5.6では、再利用するプロンプト接頭辞を明示する方式に加え、暗黙モードも引き続き利用できます。明示モードへ必ず切り替える必要がある、という条件は示されていません。接頭辞を開発者側で明確に指定したい場合は明示モードを検討できます。

キャッシュ書き込みの料金はいくらですか？

GPT-5.6以降のキャッシュ書き込みは、未キャッシュ入力単価の1.25倍です。書き込みとして計測される量はcache_write_tokensです。未キャッシュ入力の具体的な単価そのものは、ここで示された情報には含まれていません。

cached_tokensは何を意味しますか？

cached_tokensは、キャッシュからの読み取りとして計測されるトークン量です。キャッシュ読み取りには割引料金が適用されます。キャッシュ書き込みを示すcache_write_tokensとは用途も料金上の扱いも異なるため、利用分析では別々に確認します。

prompt_cache_breakpointはいくつまで設定できますか？

明示モードではprompt_cache_breakpointを使用し、1リクエスト当たり最大4か所のbreakpointを書き込めます。再利用したい接頭辞が多い場合も、この上限の範囲でどの区切りを指定するかを決める必要があります。

まとめ

GPT-5.6 prompt cachingの要点は、再利用するプロンプト接頭辞を明示できること、暗黙モードも継続利用できること、そして書き込みと読み取りで料金・計測項目が分かれることです。明示モードではprompt_cache_breakpointを使い、1リクエスト当たり最大4か所まで指定できます。

費用を確認する際は、cache_write_tokensをキャッシュ書き込み、cached_tokensをキャッシュ読み取りとして分けて見ます。書き込みは未キャッシュ入力単価の1.25倍、読み取りは割引料金です。明示モードを採用する場合は、再利用する接頭辞を整理し、書き込み量と読み取り量を分けて把握することが、料金と利用状況を判断する基礎になります。

本カテゴリはMiraigent / Agent Memoriesによる非公式編集記事です。OpenAIとの提携・承認・後援を示すものではありません。