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>
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Claude Opus 4.8
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6bbe9f9a80
commit
69b5704add
@@ -69,8 +69,12 @@ public sealed class ContextCompactor
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return true;
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}
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// Stufe 2: Auto-Compaction via LLM
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await CompactViaLlmAsync(messages, model, ct);
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// Stufe 2: Auto-Compaction via LLM — bewusst mit dem günstigen Modell.
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var summaryModel = string.IsNullOrWhiteSpace(guard.SummaryModel)
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? model
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: guard.SummaryModel;
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await CompactViaLlmAsync(messages, summaryModel, ct);
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return true;
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}
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