Long-Context + Caching: 200K Statik + 1K Dinamik Pattern

Name: Long-Context + Caching: 200K Statik + 1K Dinamik Pattern
Author: Şükrü Yusuf KAYA

Long-context'in en güçlü kullanım pattern'i: büyük statik doc'u cache'le, küçük dinamik sorgular yap. Bu derste optimizasyon trick'lerini ve sınırları öğreneceksin.

Şükrü Yusuf KAYA

12 min read

5/14/2026

Intermediate

Long-Context Caching: Asıl Güç

Long-context tek başına pahalı. Caching ile birleştirildiğinde devrim:

İlk sorgu: 200K context yükle (~$0.60, 30sn)
Sonraki sorgular: cache hit (~$0.06, 2sn)

Bu pattern Cursor, Claude Code, Perplexity, Notion AI'da temel paterndir.

Pattern Adı: "Static-Heavy Caching"#

Yapı:

Ratio'lar:

Statik (cache): 100K-1M token (%99 toplam input)
Dinamik (query): 0.1K-5K (%0.5)
Output: 0.5K-32K

Pratik Örnekler#

Static: Tüm codebase (50K-500K) Dynamic: "Bu fonksiyona unit test yaz" Output: ~2K kod

Cursor, Claude Code bu pattern'i kullanıyor.

Optimizasyon Trick'leri#

Trick 1: Dynamic Query'nin Yeri#

# Static cache: system prompt'a
system_blocks = [
    {"text": HUGE_DOC, "cache_control": {"type": "ephemeral", "ttl": "1h"}}
]

# Dynamic: messages[]'a
messages = [
    {"role": "user", "content": "Query here"}  # 200 token
]

User mesajı kesinlikle cache_control'siz. Modül 4 Ders 24'te detaylandık.

Trick 2: TTL = 1h (Long-Context için Genelde)#

Long-context'te cache write maliyetli (200K ×

3.75/M =

0.75). 5m TTL ile sürekli yeniden yazmak kâbus. 1h TTL kullan ki doc 1 saat hayatta kalsın.

5m TTL, saatte 12 cache miss × $0.75 = $9 saatlik yazma maliyeti
1h TTL, saatte 1 cache miss × $1.5 = $1.5 saatlik (2× write fiyat ama tek seferlik)

Trick 3: Cache Warming#

Soğuk başlangıçta ilk kullanıcı 30sn bekleyecek (200K prefill). Çözüm: cache warming — sistem başlangıcında bir "dummy query" gönderip cache'i ısıt.

def warm_cache():
    client.messages.create(
        system=[{"text": HUGE_DOC, "cache_control": {"type": "ephemeral", "ttl": "1h"}}],
        messages=[{"role": "user", "content": "Sistem hazır mı?"}],
        max_tokens=10,
    )
# Cache write yapıldı, sonraki sorgular hızlı

Modül 11'de production cache warming patterns'ı detayl.

Trick 4: Quality Limit'ini Bil#

200K cache'in olsa bile context rot geçerli (Ders 40). Reasoning-heavy task'larda accuracy düşer. Bunu bil, kabul et.

Single-needle retrieval: cache + 200K mükemmel
Multi-hop reasoning: cache + 50K daha iyi
Production'da hangisi olduğunu eval'le ölç (Modül 11)

Maliyet Hesabı (Gerçek Örnek)#

Senaryo: Hukuk Q&A asistanı, 200K corpus, ayda 50K sorgu, %95 cache hit.

Claude Sonnet 4.6 ile:

Cache write: 50K × 0.05 (miss rate) × 200K = 500M token × $3.75/M =$ 1875
Cache read: 50K × 0.95 × 200K = 9.5B token × $0.30/M =$ 2850
Dynamic input: 50K × 500 = 25M × $3/M =$ 75
Output: 50K × 1K = 50M × $15/M =$ 750
Toplam: $5,550/ay (~186K TL)

Cache olmadan: 50K × 200K = 10B ×

3/M =

30,000/ay (~1M TL). 5× tasarruf.

✓ Pekiştir#

Bir Sonraki Derste#

Modül 6 bitirme sınavı. Long-context tüm dersleri.

Yorumlar & Soru-Cevap

(0)

Yorum yazmak için giriş yap.

Yorumlar yükleniyor...