有人把 Codex 挂到 AWS Bedrock 上跑 GPT-5.6 Sol，账单凭空多出上千美元。追根溯源，85% 的钱花在了 cache-write 上，而根因只是一个刚打开的 web_search 开关。本文复盘这起提示词缓存事故的完整链路，以及它对 agentic 工作流成本管控的启示。
一个 web_search 开关，账单涨了四五倍：复盘 Codex 在 Bedrock 上的提示词缓存事故
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我们搞定了 Prompt Cache，流水线反而更慢了：Codex App-Server 的四个反直觉真相
很多人想当然地认为用 Codex App-Server 复用线程一定比每次 codex exec 更快更省，但真实基准测试显示：最快的那一轮 cache 命中率是 0%，最便宜的是最朴素的基线方法。本文拆解了四轮对照实验的完整数据，揭示 schema 如何暗中吃掉你的 cache、线程历史如何成为双刃剑，以及 app-server 真正的设计意图。