Prompt-Caching, Tool-Ergebnis-Kappung und Kostenerfassung

T1 — Prompt-Caching. Bisher wurde bei jedem Schritt eines Runs der komplette
Prompt neu berechnet, inklusive Tool-Definitionen und System-Prompt, die sich nie
aendern. Bei zehn Schritten und einem 15k-Praefix sind das 150.000 statt 15.000
Eingabe-Tokens.

ChatMessage bekommt dafuer einen eigenen JsonConverter: Der Inhalt geht weiterhin
als String raus, bei gesetztem CacheBreakpoint jedoch als Blockarray mit
cache_control. Beim Lesen werden beide Formate akzeptiert, damit bestehende
ChatContext.json weiter geladen werden koennen.

PromptCache setzt zwei Breakpoints: einen auf den System-Prompt (deckt
Tool-Definitionen und System-Prompt ab) und einen rollierenden auf die letzte
Nachricht mit Inhalt. Vorherige Markierungen werden vorher entfernt, damit sie
sich nicht ansammeln. Aktivierung ueber promptCaching: auto (Default, aktiv fuer
Modelle mit Unterstuetzung), on oder off.

Der wichtigste Test dazu prueft die Praefix-Stabilitaet: Der System-Prompt muss
ueber alle Schritte zeichengleich serialisiert werden. Ein einziger Zeitstempel
darin wuerde den Cache still verwerfen — die Kosten blieben unveraendert, ohne
dass es irgendwo auffiele.

T9 — Usage liest prompt_tokens_details.cached_tokens; die Zahl wird bis in
AgentRunResult durchgereicht. Ohne sie liesse sich die Wirkung nicht belegen.

T2 — Tool-Ergebnisse werden jetzt zentral in ExecuteToolCallAsync gekappt
(maxToolResultChars, Default 16.000). Bisher konnte ein einzelner WebFetch mit
dem 512-KB-Standardlimit rund 130.000 Tokens in EINER Antwort erzeugen; die
Compaction griff erst danach, bezahlt war der Request laengst.

T3 — Die Zusammenfassung beim Kompaktieren laeuft ueber ein konfigurierbares
summaryModel (Default gemini-2.5-flash) statt ueber das teure Agentenmodell.

B4 — AgentRunResult fuehrt Prompt- und Completion-Tokens getrennt; die
Kostenanzeige schaetzte bisher 50/50, real liegt das Verhaeltnis eher bei 95:5.
Die veraltete Preistabelle bleibt offen.

Neue Einstellungen sind im PropertyGrid sichtbar und werden vom AgentEditor bei
neuen Agenten mitgeschrieben.

Alle 91 Tests gruen.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

src/ClawdDotNet.Core/Api/Models/ChatResponse.cs

@@ -42,6 +42,23 @@ public sealed class Usage
 
     [JsonPropertyName("total_tokens")]
     public int TotalTokens { get; set; }
+
+    [JsonPropertyName("prompt_tokens_details")]
+    public PromptTokensDetails? PromptTokensDetails { get; set; }
+
+    /// <summary>
+    /// Anteil der Prompt-Tokens, der aus dem Cache gelesen wurde. Nur damit lässt sich
+    /// belegen, ob das Prompt-Caching tatsächlich greift — ein still wirkungsloser
+    /// Cache wäre sonst nicht zu bemerken.
+    /// </summary>
+    [JsonIgnore]
+    public int CachedTokens => PromptTokensDetails?.CachedTokens ?? 0;
+}
+
+public sealed class PromptTokensDetails
+{
+    [JsonPropertyName("cached_tokens")]
+    public int CachedTokens { get; set; }
 }
 
 public sealed class ApiError