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ClawdDotNet/src/ClawdDotNet.Core/Api/Models/ChatResponse.cs
T
RichardandClaude Opus 4.8 69b5704add 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>
2026-07-27 18:32:17 +02:00

72 lines
1.8 KiB
C#

using System.Text.Json.Serialization;
namespace ClawdDotNet.Core.Api.Models;
public sealed class ChatResponse
{
[JsonPropertyName("id")]
public string Id { get; set; } = "";
[JsonPropertyName("choices")]
public List<Choice> Choices { get; set; } = new();
[JsonPropertyName("usage")]
public Usage? Usage { get; set; }
[JsonPropertyName("model")]
public string? Model { get; set; }
[JsonPropertyName("error")]
public ApiError? Error { get; set; }
}
public sealed class Choice
{
[JsonPropertyName("index")]
public int Index { get; set; }
[JsonPropertyName("message")]
public ChatMessage Message { get; set; } = new();
[JsonPropertyName("finish_reason")]
public string? FinishReason { get; set; }
}
public sealed class Usage
{
[JsonPropertyName("prompt_tokens")]
public int PromptTokens { get; set; }
[JsonPropertyName("completion_tokens")]
public int CompletionTokens { get; set; }
[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
{
[JsonPropertyName("message")]
public string Message { get; set; } = "";
[JsonPropertyName("code")]
public int? Code { get; set; }
}