GPT-6 Astra 支持无损换挡，长对话缓存复用率不再骤降

Responses API新增配置更新，允许动态调整推理强度而不重置Prompt缓存，解决切换档位导致缓存命中率暴跌问题。

据 Woofun AI 消息，OpenAI 为 GPT-6 Astra 模型新增 configuration_update 功能，支持在 Responses API 的同一长对话中动态调整 reasoning effort 参数。该更新允许用户在处理复杂任务时提高思考强度，或在简单任务中降低强度，而无需重写已缓存的 Prompt 前缀，从而保持长上下文的缓存复用。

此前，中途切换推理档位会导致大量缓存失效，造成成本浪费。实测数据显示，切换档位后缓存命中率曾从 98.5% 骤降至 65%，需重新建立缓存后才能恢复至 97% 以上。此次改进使得长时间运行的 Agent 能够根据任务难度灵活调整计算资源，避免因参数变更导致数十万 Token 的缓存被重新处理。