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OpenAI amplía la caché de prompts a 12 horas
OpenAI habilitó la retención de caché de prompt por 12 horas en Responses API. Mira cuándo ayuda y el costo de grabar la caché.
Marcelo Santiago
Criador do bridgecode
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El 20 de octubre de 2026, OpenAI agregó a Responses API una opción de caché de prompt con vida útil mínima de 12 horas. Esto atiende aplicaciones que repiten instrucciones, herramientas y contexto entre llamadas separadas por horas.
En este artículo vas a ver:
- Cómo el caché reutiliza un prefijo
- Qué cambia con la retención de 12 horas
- Cómo evaluar el costo y la reutilización
Crédito de la imagen: OpenAI.
El caché de prompt de OpenAI reutiliza prefijos iguales
El caché guarda el estado calculado de un prefijo reutilizable. Cuando una llamada posterior comienza con el mismo prefijo, la API puede reutilizarlo y aun así procesa la nueva entrada para generar otra respuesta.
La correspondencia depende del prefijo renderizado. Si las instrucciones, herramientas o configuraciones anteriores al punto de caché cambian, la llamada siguiente puede no encontrar la misma entrada.
La retención de 12 horas trae un costo de escritura mayor
Para GPT-5.6 y posteriores, Responses API configura esa retención en prompt_cache_options.ttl. La documentación lista 30m como estándar y 12h como opción de vida útil mínima más larga.
La tarifa total de escritura de 12 horas equivale a 2,5 veces la tarifa de entrada sin caché, no es una sobretasa adicional. Para 30 minutos, la tarifa total es 1,25 veces, por lo que la ventana mayor tiende a tener sentido cuando el prefijo estable vuelve después de pausas largas.
Cómo probar el caché de 12 horas en tu flujo
Comienza con instrucciones y definiciones de herramientas estables al inicio del prompt. Compara llamadas equivalentes, el uso de tokens en caché y el costo total, sin asumir que toda petición tendrá reutilización o menor latencia.
Para GPT-5.6 y posteriores, la documentación informa un mínimo cacheable de 1.024 tokens. El límite varía en modelos anteriores, por eso vale la pena revisar la página de caché de prompt de OpenAI antes de modificar la aplicación.
En flujos con agentes, el caché compartido también aumenta la importancia de instrucciones y permisos predecibles, tema abordado en la propuesta de Microsoft sobre Guardian Agents. Para contexto de código, mira también el Beam de Reflection, modelo abierto para código y agentes.
Preguntas frecuentes sobre la caché de prompt de 12 horas de OpenAI
¿Qué es la caché de prompt de 12 horas de OpenAI?
Es una opción de Responses API que mantiene un prefijo reutilizable en caché por más tiempo, para llamadas separadas por horas. La respuesta sigue generándose de nuevo en cada pedido.
¿Cómo activar la caché de prompt por 12 horas?
En Responses API, para GPT-5.6 y posteriores, la documentación indica `prompt_cache_options.ttl` con el valor `12h`. Los modelos anteriores usan controles de retención diferentes, así que revisa la compatibilidad antes de usar.
¿Cuánto cuesta grabar una caché de 12 horas?
La tarifa total de grabación de 12 horas equivale a 2,5 veces la tarifa de entrada sin caché, no es un recargo adicional. Para 30 minutos, la tarifa total es 1,25 veces.
¿Qué prefijo puede reutilizarse con la caché?
El prefijo debe coincidir exactamente en llamadas posteriores y alcanzar el tamaño mínimo requerido por el modelo. Para GPT-5.6 o posterior, la documentación indica 1.024 tokens.
¿La caché de prompt reemplaza la memoria de la conversación?
No. Permite reutilizar el estado de un prefijo compatible, pero la aplicación sigue siendo responsable de enviar el contexto necesario y las nuevas entradas.
Un caché más largo favorece contextos estables y recurrentes
La novedad no es un modelo nuevo ni una memoria automática de conversaciones. Es una ventana de retención mayor para prefijos compatibles, con un costo de escritura que debe entrar en la evaluación.
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Fuente: OpenAI
Tags:#openai#responses-api#prompt-caching#api
Desarrollador y creador de bridgecode, un entorno de desarrollo agéntico para orquestar squads de agentes de IA. Ayuda a quienes van del vibe coding al desarrollo profesional a pasar de la idea al producto entregado.
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