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title: Cache-Diagnose
url: https://platform.claude.com/docs/de/build-with-claude/cache-diagnostics
description: Diagnostiziere unerwartete Prompt-Cache-Fehlschläge, indem du aufeinanderfolgende Anfragen vergleichst und genau identifizierst, wo das Prompt-Präfix abgewichen ist.
featureMetadata:
  status: ga
  zdr:
    eligibility: eligible
    note: Excludes [Covered Models](https://platform.claude.com/docs/en/manage-claude/api-and-data-retention#model-specific-data-retention-requirements).
  supportedPlatforms:
    Claude API: ga
---

[Prompt-Caching](https://platform.claude.com/docs/de/build-with-claude/prompt-caching) reduziert Latenz und Kosten erheblich, aber nur, wenn der Anfang deines Prompts Byte für Byte identisch mit einer kürzlichen Anfrage ist. Ein umgeordnetes Tool, ein in deinen System-Prompt interpolierter Zeitstempel oder eine Bearbeitung einer früheren Nachricht kann den Cache stillschweigend ungültig machen. Ohne Cache-Diagnose ist das einzige Signal, dass `usage.cache_read_input_tokens` auf null fällt, ohne Hinweis darauf, was sich geändert hat.

Die Cache-Diagnose schließt diese Lücke. Übergib die `id` deiner vorherigen Antwort, und die API vergleicht die beiden Anfragen und teilt dir mit, wo sie abgewichen sind (das Modell, der System-Prompt, die Tools oder der Nachrichtenverlauf), sodass du die Ursache beheben kannst, anstatt zu raten.

## Wie die Cache-Diagnose funktioniert

Für jede Anfrage, die das `diagnostics`-Objekt enthält, speichert die API einen schlanken „fingerprint“ (Fingerabdruck), der über die `id` der Antwort zugeordnet wird. Für Anfragen, die das Objekt weglassen, speichert sie nichts. Füge bei deiner nächsten Anfrage die `id` der vorherigen Antwort als `diagnostics.previous_message_id` ein. Die API erstellt den Fingerabdruck für die neue Anfrage, vergleicht ihn mit dem gespeicherten und hängt der Antwort ein `diagnostics`-Objekt an, das den ersten Abweichungspunkt beschreibt.

Der Vergleich bezieht sich auf die Anfragestruktur, unabhängig davon, ob der Cache tatsächlich getroffen wurde. Siehe [Diagnose zusammen mit der Nutzung lesen](https://platform.claude.com/docs/de/build-with-claude/cache-diagnostics#reading-diagnostics-alongside-usage), um zu erfahren, wie du das `diagnostics`-Ergebnis mit `usage.cache_read_input_tokens` kombinierst.

Fingerabdrücke enthalten nur Hashes und Token-Anzahl-Schätzungen (niemals rohen Prompt-Inhalt), werden für eine begrenzte Zeit aufbewahrt, sind auf deine Organisation und deinen Workspace beschränkt und werden für keinen anderen Zweck verwendet.

## Grundlegende Verwendung

Füge das `diagnostics`-Objekt bei jedem Zug ein. Das Objekt ist das Opt-in: Die API speichert einen Fingerabdruck nur für Anfragen, die es enthalten. Übergib beim ersten Zug `"previous_message_id": null`, um dich anzumelden, ohne dass eine vorherige Nachricht zum Vergleich vorliegt. Übergib bei nachfolgenden Zügen die `id` aus der vorherigen Antwort. Der Beta-Header `cache-diagnosis-2026-04-07` ist nicht mehr erforderlich, und Anfragen, die ihn weiterhin senden, funktionieren wie bisher.

<CodeGroup>
  ```bash cURL
  # Turn 1: Cache anlegen und Diagnose aktivieren
  response=$(curl -sS --fail-with-body https://api.anthropic.com/v1/messages \
    -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
    -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
    -H "content-type: application/json" \
    -d '{
      "model": "claude-opus-5-5",
      "max_tokens": 1024,
      "cache_control": {"type": "ephemeral"},
      "system": "You are an AI assistant analyzing a large document. <document>...</document>",
      "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize section 1."}],
      "diagnostics": {"previous_message_id": null}
    }')
  jq '{id, diagnostics}' <<< "$response"
  message_id=$(jq -r '.id' <<< "$response")

  # Turn 2: Auf den vorherigen Turn verweisen, damit die API die Präfixe vergleichen kann
  curl -sS --fail-with-body https://api.anthropic.com/v1/messages \
    -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
    -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
    -H "content-type: application/json" \
    -d '{
      "model": "claude-opus-5-5",
      "max_tokens": 1024,
      "cache_control": {"type": "ephemeral"},
      "system": "You are an AI assistant analyzing a large document. <document>...</document>",
      "messages": [
        {"role": "user", "content": "Summarize section 1."},
        {"role": "assistant", "content": "Section 1 covers..."},
        {"role": "user", "content": "Now summarize section 2."}
      ],
      "diagnostics": {"previous_message_id": "'"$message_id"'"}
    }' | jq '{id, diagnostics}'  # diagnostics: null means no divergence was found
  ```

  ```bash CLI
  # Turn 1
  turn1=$(ant beta:messages create \
    --transform '{id,usage,diagnostics}' <<'YAML'
  model: claude-opus-5-5
  max_tokens: 1024
  cache_control:
    type: ephemeral
  system: "You are an AI assistant analyzing a large document. <document>...</document>"
  messages:
    - role: user
      content: Summarize section 1.
  diagnostics:
    previous_message_id: null
  YAML
  )
  printf '%s\n' "$turn1"

  # Turn 2: Übergib die ID aus Turn 1 als previous_message_id
  message_id=$(jq -r '.id' <<<"$turn1")
  ant beta:messages create \
    --transform '{id,usage,diagnostics}' <<YAML
  model: claude-opus-5-5
  max_tokens: 1024
  cache_control:
    type: ephemeral
  system: "You are an AI assistant analyzing a large document. <document>...</document>"
  messages:
    - role: user
      content: Summarize section 1.
    - role: assistant
      content: Section 1 covers...
    - role: user
      content: Now summarize section 2.
  diagnostics:
    previous_message_id: $message_id
  YAML
  ```

  ```python Python
  client = anthropic.Anthropic()

  SYSTEM = "You are an AI assistant analyzing a large document. <document>...</document>"

  # Turn 1: Opt-in mit previous_message_id=None
  r1 = client.beta.messages.create(
      model="claude-opus-5-5",
      max_tokens=1024,
      cache_control={"type": "ephemeral"},
      system=SYSTEM,
      messages=[{"role": "user", "content": "Summarize section 1."}],
      diagnostics={"previous_message_id": None},
  )

  # Turn 2: Verweise auf die ID der vorherigen Antwort
  r2 = client.beta.messages.create(
      model="claude-opus-5-5",
      max_tokens=1024,
      cache_control={"type": "ephemeral"},
      system=SYSTEM,
      messages=[
          {"role": "user", "content": "Summarize section 1."},
          {"role": "assistant", "content": r1.content},
          {"role": "user", "content": "Now summarize section 2."},
      ],
      diagnostics={"previous_message_id": r1.id},
  )

  diagnostics = r2.diagnostics
  if diagnostics is None:
      print("No divergence detected.")
  elif diagnostics.cache_miss_reason is None:
      print("Comparison still pending.")
  else:
      print(f"cache_miss_reason: {diagnostics.cache_miss_reason.type}")
  ```

  ```typescript TypeScript
  const client = new Anthropic();

  const SYSTEM = "You are an AI assistant analyzing a large document. <document>...</document>";

  // Turn 1: Aktiviere die Funktion mit previous_message_id: null
  const r1 = await client.beta.messages.create({
    model: "claude-opus-5-5",
    max_tokens: 1024,
    cache_control: { type: "ephemeral" },
    system: SYSTEM,
    messages: [{ role: "user", content: "Summarize section 1." }],
    diagnostics: { previous_message_id: null }
  });

  // Turn 2: Verweise auf die ID der vorherigen Antwort
  const r2 = await client.beta.messages.create({
    model: "claude-opus-5-5",
    max_tokens: 1024,
    cache_control: { type: "ephemeral" },
    system: SYSTEM,
    messages: [
      { role: "user", content: "Summarize section 1." },
      { role: "assistant", content: r1.content },
      { role: "user", content: "Now summarize section 2." }
    ],
    diagnostics: { previous_message_id: r1.id }
  });

  if (r2.diagnostics === null) {
    console.log("No divergence detected.");
  } else if (r2.diagnostics.cache_miss_reason === null) {
    console.log("Comparison still pending.");
  } else {
    console.log(`cache_miss_reason: ${r2.diagnostics.cache_miss_reason.type}`);
  }
  ```

  ```csharp C#
  AnthropicClient client = new();

  var system = "You are an AI assistant analyzing a large document. <document>...</document>";

  var r1 = await client.Beta.Messages.Create(
      new()
      {
          Model = Messages::Model.ClaudeOpus5_5,
          MaxTokens = 1024,
          CacheControl = new(),
          System = system,
          Messages =
          [
              new() { Role = Role.User, Content = "Summarize section 1." },
          ],
          Diagnostics = new() { PreviousMessageID = null },
      }
  );

  var r2 = await client.Beta.Messages.Create(
      new()
      {
          Model = Messages::Model.ClaudeOpus5_5,
          MaxTokens = 1024,
          CacheControl = new(),
          System = system,
          Messages =
          [
              new() { Role = Role.User, Content = "Summarize section 1." },
              new()
              {
                  Role = Role.Assistant,
                  Content = r1.Content.Select(block => new BetaContentBlockParam(block.Json)).ToList(),
              },
              new() { Role = Role.User, Content = "Now summarize section 2." },
          ],
          Diagnostics = new() { PreviousMessageID = r1.ID },
      }
  );

  Console.WriteLine(r2.Diagnostics switch
  {
      null => "No divergence detected.",
      { CacheMissReason: null } => "Comparison still pending.",
      { CacheMissReason.Type: var type } => $"cache_miss_reason: {type.GetString()}",
  });
  ```

  ```go Go
  client := anthropic.NewClient()
  ctx := context.Background()

  system := []anthropic.BetaTextBlockParam{
  	{Text: "You are an AI assistant analyzing a large document. <document>...</document>"},
  }

  r1, err := client.Beta.Messages.New(ctx, anthropic.BetaMessageNewParams{
  	Model:        anthropic.ModelClaudeOpus5_5,
  	MaxTokens:    1024,
  	CacheControl: anthropic.BetaCacheControlEphemeralParam{},
  	System:       system,
  	Messages: []anthropic.BetaMessageParam{
  		anthropic.NewBetaUserMessage(anthropic.NewBetaTextBlock("Summarize section 1.")),
  	},
  	Diagnostics: anthropic.BetaDiagnosticsParam{
  		PreviousMessageID: param.Null[string](),
  	},
  })
  if err != nil {
  	panic(err)
  }

  r2, err := client.Beta.Messages.New(ctx, anthropic.BetaMessageNewParams{
  	Model:        anthropic.ModelClaudeOpus5_5,
  	MaxTokens:    1024,
  	CacheControl: anthropic.BetaCacheControlEphemeralParam{},
  	System:       system,
  	Messages: []anthropic.BetaMessageParam{
  		anthropic.NewBetaUserMessage(anthropic.NewBetaTextBlock("Summarize section 1.")),
  		r1.ToParam(),
  		anthropic.NewBetaUserMessage(anthropic.NewBetaTextBlock("Now summarize section 2.")),
  	},
  	Diagnostics: anthropic.BetaDiagnosticsParam{
  		PreviousMessageID: anthropic.String(r1.ID),
  	},
  })
  if err != nil {
  	panic(err)
  }

  switch {
  case !r2.JSON.Diagnostics.Valid():
  	fmt.Println("No divergence detected.")
  case !r2.Diagnostics.JSON.CacheMissReason.Valid():
  	fmt.Println("Comparison still pending.")
  default:
  	fmt.Printf("cache_miss_reason: %s\n", r2.Diagnostics.CacheMissReason.Type)
  }
  ```

  ```java Java
  var client = AnthropicOkHttpClient.fromEnv();

  var system = "You are an AI assistant analyzing a large document. <document>...</document>";

  var r1 = client.beta().messages().create(
      MessageCreateParams.builder()
          .model(Model.CLAUDE_OPUS_5_5)
          .maxTokens(1024)
          .cacheControl(BetaCacheControlEphemeral.builder().build())
          .system(system)
          .addUserMessage("Summarize section 1.")
          // Übergib null im ersten Turn, um dich ohne vorherige Nachricht zum Vergleichen anzumelden.
          .diagnostics(BetaDiagnosticsParam.builder().previousMessageId((String) null).build())
          .build()
  );

  var r2 = client.beta().messages().create(
      MessageCreateParams.builder()
          .model(Model.CLAUDE_OPUS_5_5)
          .maxTokens(1024)
          .cacheControl(BetaCacheControlEphemeral.builder().build())
          .system(system)
          .addUserMessage("Summarize section 1.")
          .addMessage(r1)
          .addUserMessage("Now summarize section 2.")
          .diagnostics(BetaDiagnosticsParam.builder().previousMessageId(r1.id()).build())
          .build()
  );

  if (r2.diagnostics().isEmpty()) {
      IO.println("No divergence detected.");
  } else if (r2.diagnostics().get().cacheMissReason().isEmpty()) {
      IO.println("Comparison still pending.");
  } else {
      var reason = r2.diagnostics().get().cacheMissReason().get();
      // CacheMissReason bietet keinen typisierten .type()-Accessor; lies ihn aus dem rohen JSON.
      @SuppressWarnings("unchecked")
      var json = (Map<String, JsonValue>) reason._json().orElseThrow().asObject().orElseThrow();
      IO.println("cache_miss_reason: " + json.get("type").asStringOrThrow());
  }
  ```

  ```php PHP
  $client = new Client();

  $system = 'You are an AI assistant analyzing a large document. <document>...</document>';

  $r1 = $client->beta->messages->create(
      model: Model::CLAUDE_OPUS_5_5,
      maxTokens: 1024,
      cacheControl: new BetaCacheControlEphemeral,
      system: $system,
      messages: [
          ['role' => 'user', 'content' => 'Summarize section 1.'],
      ],
      diagnostics: (new BetaDiagnosticsParam)->withPreviousMessageID(null),
  );

  $r2 = $client->beta->messages->create(
      model: Model::CLAUDE_OPUS_5_5,
      maxTokens: 1024,
      cacheControl: new BetaCacheControlEphemeral,
      system: $system,
      messages: [
          ['role' => 'user', 'content' => 'Summarize section 1.'],
          ['role' => 'assistant', 'content' => $r1->content],
          ['role' => 'user', 'content' => 'Now summarize section 2.'],
      ],
      diagnostics: (new BetaDiagnosticsParam)->withPreviousMessageID($r1->id),
  );

  echo match (true) {
      $r2->diagnostics === null => "No divergence detected.\n",
      $r2->diagnostics->cacheMissReason === null => "Comparison still pending.\n",
      default => "cache_miss_reason: {$r2->diagnostics->cacheMissReason->type}\n",
  };
  ```

  ```ruby Ruby
  client = Anthropic::Client.new

  SYSTEM = "You are an AI assistant analyzing a large document. <document>...</document>"

  r1 = client.beta.messages.create(
    model: :"claude-opus-5-5",
    max_tokens: 1024,
    cache_control: {type: "ephemeral"},
    system_: SYSTEM,
    messages: [
      {role: "user", content: "Summarize section 1."}
    ],
    diagnostics: {previous_message_id: nil}
  )

  r2 = client.beta.messages.create(
    model: :"claude-opus-5-5",
    max_tokens: 1024,
    cache_control: {type: "ephemeral"},
    system_: SYSTEM,
    messages: [
      {role: "user", content: "Summarize section 1."},
      {role: "assistant", content: r1.content},
      {role: "user", content: "Now summarize section 2."}
    ],
    diagnostics: {previous_message_id: r1.id}
  )

  case r2.diagnostics
  in nil
    puts "No divergence detected."
  in {cache_miss_reason: nil}
    puts "Comparison still pending."
  in {cache_miss_reason: {type:}}
    puts "cache_miss_reason: #{type}"
  end
  ```
</CodeGroup>

## Streaming

In Streaming-Antworten erscheint `diagnostics` im `message_start`-Event.

<CodeGroup>
  ```bash cURL
  # Turn 2: Antwort streamen. diagnostics kommt im message_start-Event an;
  # ein null-Wert bedeutet, dass keine Abweichung gefunden wurde.
  curl -sS --fail-with-body https://api.anthropic.com/v1/messages \
    -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
    -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
    -H "content-type: application/json" \
    -d '{
      "model": "claude-opus-5-5",
      "max_tokens": 1024,
      "stream": true,
      "cache_control": {"type": "ephemeral"},
      "system": "You are an AI assistant analyzing a large document. <document>...</document>",
      "messages": [
        {"role": "user", "content": "Summarize section 1."},
        {"role": "assistant", "content": "Section 1 covers..."},
        {"role": "user", "content": "Now summarize section 2."}
      ],
      "diagnostics": {"previous_message_id": "'"$message_id"'"}
    }' | jq -R 'select(startswith("data: ")) | ltrimstr("data: ") | fromjson | select(.type == "message_start") | .message.diagnostics'
  ```

  ```bash CLI
  # Turn 2: Streaming. Mit --stream gibt die CLI jedes SSE-Event als ein JSON-Objekt aus.
  # diagnostics kommt mit dem message_start-Event an; filtere es mit jq heraus.
  ant beta:messages create \
    --stream --format jsonl <<YAML |
  model: claude-opus-5-5
  max_tokens: 1024
  cache_control:
    type: ephemeral
  system: "You are an AI assistant analyzing a large document. <document>...</document>"
  messages:
    - role: user
      content: Summarize section 1.
    - role: assistant
      content: Section 1 covers...
    - role: user
      content: Now summarize section 2.
  diagnostics:
    previous_message_id: $message_id
  YAML
    jq -c 'select(.type == "message_start") | .message | {id,usage,diagnostics}'
  ```

  ```python Python
  # Turn 2: Streaming mit Verweis auf die ID der vorherigen Antwort
  with client.beta.messages.stream(
      model="claude-opus-5-5",
      max_tokens=1024,
      cache_control={"type": "ephemeral"},
      system=SYSTEM,
      messages=[
          {"role": "user", "content": "Summarize section 1."},
          {"role": "assistant", "content": r1.content},
          {"role": "user", "content": "Now summarize section 2."},
      ],
      diagnostics={"previous_message_id": r1.id},
  ) as stream:
      for text in stream.text_stream:
          print(text, end="", flush=True)
      print()
      r2 = stream.get_final_message()

  diagnostics = r2.diagnostics
  if diagnostics is None:
      print("No divergence detected.")
  elif diagnostics.cache_miss_reason is None:
      print("Comparison still pending.")
  else:
      print(f"cache_miss_reason: {diagnostics.cache_miss_reason.type}")
  ```

  ```typescript TypeScript
  const stream = client.beta.messages.stream({
    model: "claude-opus-5-5",
    max_tokens: 1024,
    cache_control: { type: "ephemeral" },
    system: SYSTEM,
    messages: [
      { role: "user", content: "Summarize section 1." },
      { role: "assistant", content: r1.content },
      { role: "user", content: "Now summarize section 2." }
    ],
    diagnostics: { previous_message_id: r1.id }
  });

  for await (const event of stream) {
    if (event.type === "content_block_delta" && event.delta.type === "text_delta") {
      process.stdout.write(event.delta.text);
    }
  }
  process.stdout.write("\n");

  // diagnostics kommt mit message_start an und wird bis zur finalen Nachricht durchgereicht
  const r2 = await stream.finalMessage();

  if (r2.diagnostics === null) {
    console.log("No divergence detected.");
  } else if (r2.diagnostics.cache_miss_reason === null) {
    console.log("Comparison still pending.");
  } else {
    console.log(`cache_miss_reason: ${r2.diagnostics.cache_miss_reason.type}`);
  }
  ```

  ```csharp C#
  // Turn 2: Streaming mit Verweis auf die ID der vorherigen Antwort
  BetaDiagnostics? diagnostics = null;

  var stream = client.Beta.Messages.CreateStreaming(
      new()
      {
          Model = Messages::Model.ClaudeOpus5_5,
          MaxTokens = 1024,
          CacheControl = new(),
          System = system,
          Messages =
          [
              new() { Role = Role.User, Content = "Summarize section 1." },
              new()
              {
                  Role = Role.Assistant,
                  Content = r1.Content.Select(block => new BetaContentBlockParam(block.Json)).ToList(),
              },
              new() { Role = Role.User, Content = "Now summarize section 2." },
          ],
          Diagnostics = new() { PreviousMessageID = r1.ID },
      }
  );

  await foreach (var streamEvent in stream)
  {
      if (streamEvent.TryPickStart(out var start))
      {
          // diagnostics kommt mit dem message_start-Event an
          diagnostics = start.Message.Diagnostics;
      }
      else if (streamEvent.TryPickContentBlockDelta(out var delta) && delta.Delta.TryPickText(out var textDelta))
      {
          Console.Write(textDelta.Text);
      }
  }
  Console.WriteLine();

  Console.WriteLine(diagnostics switch
  {
      null => "No divergence detected.",
      { CacheMissReason: null } => "Comparison still pending.",
      { CacheMissReason.Type: var type } => $"cache_miss_reason: {type.GetString()}",
  });
  ```

  ```go Go
  // Turn 2: Streaming mit Verweis auf die vorherige Response-ID
  stream := client.Beta.Messages.NewStreaming(ctx, anthropic.BetaMessageNewParams{
  	Model:        anthropic.ModelClaudeOpus5_5,
  	MaxTokens:    1024,
  	CacheControl: anthropic.BetaCacheControlEphemeralParam{},
  	System:       system,
  	Messages: []anthropic.BetaMessageParam{
  		anthropic.NewBetaUserMessage(anthropic.NewBetaTextBlock("Summarize section 1.")),
  		r1.ToParam(),
  		anthropic.NewBetaUserMessage(anthropic.NewBetaTextBlock("Now summarize section 2.")),
  	},
  	Diagnostics: anthropic.BetaDiagnosticsParam{
  		PreviousMessageID: anthropic.String(r1.ID),
  	},
  })
  defer stream.Close()

  // diagnostics kommt mit message_start; Accumulate überträgt es in r2
  var r2 anthropic.BetaMessage
  for stream.Next() {
  	if err := r2.Accumulate(stream.Current()); err != nil {
  		panic(err)
  	}
  }
  if err := stream.Err(); err != nil {
  	panic(err)
  }

  switch {
  case !r2.JSON.Diagnostics.Valid():
  	fmt.Println("No divergence detected.")
  case !r2.Diagnostics.JSON.CacheMissReason.Valid():
  	fmt.Println("Comparison still pending.")
  default:
  	fmt.Printf("cache_miss_reason: %s\n", r2.Diagnostics.CacheMissReason.Type)
  }
  ```

  ```java Java
  // Turn 2: Streaming mit Verweis auf die ID der vorherigen Antwort
  var params = MessageCreateParams.builder()
      .model(Model.CLAUDE_OPUS_5_5)
      .maxTokens(1024)
      .cacheControl(BetaCacheControlEphemeral.builder().build())
      .system(system)
      .addUserMessage("Summarize section 1.")
      .addMessage(r1)
      .addUserMessage("Now summarize section 2.")
      .diagnostics(BetaDiagnosticsParam.builder().previousMessageId(r1.id()).build())
      .build();

  var accumulator = BetaMessageAccumulator.create();
  try (var streamResponse = client.beta().messages().createStreaming(params)) {
      streamResponse.stream()
          .peek(accumulator::accumulate)
          .flatMap(event -> event.contentBlockDelta().stream())
          .flatMap(deltaEvent -> deltaEvent.delta().text().stream())
          .forEach(textDelta -> IO.print(textDelta.text()));
      IO.println("");
  }

  // diagnostics kommt mit message_start an und wird in die akkumulierte Nachricht übernommen
  var diagnostics = accumulator.message().diagnostics();
  if (diagnostics.isEmpty()) {
      IO.println("No divergence detected.");
  } else if (diagnostics.get().cacheMissReason().isEmpty()) {
      IO.println("Comparison still pending.");
  } else {
      var reason = diagnostics.get().cacheMissReason().get();
      // CacheMissReason bietet keinen typisierten .type()-Accessor; lies ihn aus dem rohen JSON.
      @SuppressWarnings("unchecked")
      var json = (Map<String, JsonValue>) reason._json().orElseThrow().asObject().orElseThrow();
      IO.println("cache_miss_reason: " + json.get("type").asStringOrThrow());
  }
  ```

  ```php PHP
  // Turn 2: Streaming mit Verweis auf die ID der vorherigen Antwort
  $stream = $client->beta->messages->createStream(
      model: Model::CLAUDE_OPUS_5_5,
      maxTokens: 1024,
      cacheControl: new BetaCacheControlEphemeral,
      system: $system,
      messages: [
          ['role' => 'user', 'content' => 'Summarize section 1.'],
          ['role' => 'assistant', 'content' => $r1->content],
          ['role' => 'user', 'content' => 'Now summarize section 2.'],
      ],
      diagnostics: (new BetaDiagnosticsParam)->withPreviousMessageID($r1->id),
  );

  $diagnostics = null;
  foreach ($stream as $event) {
      switch (true) {
          case $event instanceof \Anthropic\Beta\Messages\BetaRawMessageStartEvent:
              // diagnostics kommt in der eingebetteten BetaMessage des message_start-Events an
              $diagnostics = $event->message->diagnostics;
              break;
          case $event instanceof \Anthropic\Beta\Messages\BetaRawContentBlockDeltaEvent:
              if ($event->delta instanceof \Anthropic\Beta\Messages\BetaTextDelta) {
                  echo $event->delta->text;
              }
              break;
      }
  }
  echo PHP_EOL;

  echo match (true) {
      $diagnostics === null => "No divergence detected.\n",
      $diagnostics->cacheMissReason === null => "Comparison still pending.\n",
      default => "cache_miss_reason: {$diagnostics->cacheMissReason->type}\n",
  };
  ```

  ```ruby Ruby
  # Turn 2: Streaming mit Verweis auf die ID der vorherigen Antwort
  stream = client.beta.messages.stream(
    model: :"claude-opus-5-5",
    max_tokens: 1024,
    cache_control: {type: "ephemeral"},
    system_: SYSTEM,
    messages: [
      {role: "user", content: "Summarize section 1."},
      {role: "assistant", content: r1.content},
      {role: "user", content: "Now summarize section 2."}
    ],
    diagnostics: {previous_message_id: r1.id}
  )

  stream.each do |event|
    print(event.text) if event.is_a?(Anthropic::Streaming::TextEvent)
  end
  puts

  # diagnostics kommt mit message_start an und bleibt in der akkumulierten Nachricht erhalten
  r2 = stream.accumulated_message

  case r2.diagnostics
  in nil
    puts "No divergence detected."
  in {cache_miss_reason: nil}
    puts "Comparison still pending."
  in {cache_miss_reason: {type:}}
    puts "cache_miss_reason: #{type}"
  end
  ```
</CodeGroup>

Das `message_start`-Event trägt das vollständige `diagnostics`-Feld; siehe [Antwortformat](https://platform.claude.com/docs/de/build-with-claude/cache-diagnostics#response-format) für die möglichen Werte.

## Diagnose durch eine Gesprächsschleife führen

In einem Gespräch mit mehreren Zügen trägst du die neueste Antwort-`id` bei jedem Zug als `previous_message_id` weiter. Die erste Iteration übergibt `null`, um sich anzumelden; jede nachfolgende Iteration übergibt die `id` aus der vorherigen Antwort.

<Tabs>
  <Tab title="cURL">
    <Info>
      Dieser Workflow lässt sich nicht gut in einen einmaligen Shell-Befehl übersetzen. Siehe die SDK-Tabs für das Schleifenmuster; die HTTP-Anfrage pro Zug ist identisch mit [Grundlegende Verwendung](https://platform.claude.com/docs/de/build-with-claude/cache-diagnostics#basic-usage).
    </Info>
  </Tab>

  <Tab title="CLI">
    <Info>
      Dieser Workflow lässt sich nicht gut in einen einmaligen Shell-Befehl übersetzen. Siehe die SDK-Tabs für das Schleifenmuster; der CLI-Aufruf pro Zug ist identisch mit [Grundlegende Verwendung](https://platform.claude.com/docs/de/build-with-claude/cache-diagnostics#basic-usage).
    </Info>
  </Tab>

  <Tab title="Python">
    ```python
    client = anthropic.Anthropic()

    SYSTEM = "You are an AI assistant analyzing a large document. <document>...</document>"

    messages = []
    prev_id = None

    for i, user_message in enumerate(
        ["Summarize section 1.", "Now section 2.", "Now section 3."]
    ):
        messages.append({"role": "user", "content": user_message})

        r = client.beta.messages.create(
            model="claude-opus-5-5",
            max_tokens=1024,
            cache_control={"type": "ephemeral"},
            system=SYSTEM,
            messages=messages,
            diagnostics={"previous_message_id": prev_id},
        )

        if r.diagnostics is not None and r.diagnostics.cache_miss_reason is not None:
            print(f"Turn {i + 1} cache_miss_reason: {r.diagnostics.cache_miss_reason.type}")

        messages.append({"role": "assistant", "content": r.content})
        prev_id = r.id
    ```
  </Tab>

  <Tab title="TypeScript">
    ```typescript
    const client = new Anthropic();

    const SYSTEM = "You are an AI assistant analyzing a large document. <document>...</document>";

    const prompts = ["Summarize section 1.", "Now section 2.", "Now section 3."];

    const messages: BetaMessageParam[] = [];
    let prevId: string | null = null;

    for (const [i, prompt] of prompts.entries()) {
      messages.push({ role: "user", content: prompt });

      const r: BetaMessage = await client.beta.messages.create({
        model: "claude-opus-5-5",
        max_tokens: 1024,
        cache_control: { type: "ephemeral" },
        system: SYSTEM,
        messages,
        diagnostics: { previous_message_id: prevId }
      });

      if (r.diagnostics?.cache_miss_reason) {
        console.log(`Turn ${i + 1} cache_miss_reason: ${r.diagnostics.cache_miss_reason.type}`);
      }

      messages.push({ role: "assistant", content: r.content });
      prevId = r.id;
    }
    ```
  </Tab>

  <Tab title="C#">
    ```csharp
    AnthropicClient client = new();

    var system = "You are an AI assistant analyzing a large document. <document>...</document>";

    List<BetaMessageParam> messages = [];
    string? prevId = null;
    string[] prompts = ["Summarize section 1.", "Now section 2.", "Now section 3."];

    for (int i = 0; i < prompts.Length; i++)
    {
        messages.Add(new() { Role = Role.User, Content = prompts[i] });

        var r = await client.Beta.Messages.Create(
            new()
            {
                Model = Messages::Model.ClaudeOpus5_5,
                MaxTokens = 1024,
                CacheControl = new(),
                System = system,
                Messages = messages,
                Diagnostics = new() { PreviousMessageID = prevId },
            }
        );

        if (r.Diagnostics?.CacheMissReason is { Type: var type })
        {
            Console.WriteLine($"Turn {i + 1} cache_miss_reason: {type.GetString()}");
        }

        messages.Add(
            new()
            {
                Role = Role.Assistant,
                Content = r.Content.Select(block => new BetaContentBlockParam(block.Json)).ToList(),
            }
        );
        prevId = r.ID;
    }
    ```
  </Tab>

  <Tab title="Go">
    ```go
    client := anthropic.NewClient()
    ctx := context.Background()

    system := []anthropic.BetaTextBlockParam{
    	{Text: "You are an AI assistant analyzing a large document. <document>...</document>"},
    }

    prompts := []string{"Summarize section 1.", "Now section 2.", "Now section 3."}

    var messages []anthropic.BetaMessageParam
    prevID := param.Null[string]()

    for turn, prompt := range prompts {
    	messages = append(messages, anthropic.NewBetaUserMessage(anthropic.NewBetaTextBlock(prompt)))

    	r, err := client.Beta.Messages.New(ctx, anthropic.BetaMessageNewParams{
    		Model:        anthropic.ModelClaudeOpus5_5,
    		MaxTokens:    1024,
    		CacheControl: anthropic.BetaCacheControlEphemeralParam{},
    		System:       system,
    		Messages:     messages,
    		Diagnostics: anthropic.BetaDiagnosticsParam{
    			PreviousMessageID: prevID,
    		},
    	})
    	if err != nil {
    		panic(err)
    	}

    	if r.JSON.Diagnostics.Valid() && r.Diagnostics.JSON.CacheMissReason.Valid() {
    		fmt.Printf("Turn %d cache_miss_reason: %s\n", turn+1, r.Diagnostics.CacheMissReason.Type)
    	}

    	messages = append(messages, r.ToParam())
    	prevID = anthropic.String(r.ID)
    }
    ```
  </Tab>

  <Tab title="Java">
    ```java
    var client = AnthropicOkHttpClient.fromEnv();

    var system = "You are an AI assistant analyzing a large document. <document>...</document>";
    var prompts = List.of("Summarize section 1.", "Now section 2.", "Now section 3.");

    var messages = new ArrayList<BetaMessageParam>();
    String prevId = null;

    for (var turn = 0; turn < prompts.size(); turn++) {
        messages.add(
            BetaMessageParam.builder()
                .role(BetaMessageParam.Role.USER)
                .content(prompts.get(turn))
                .build()
        );

        var r = client.beta().messages().create(
            MessageCreateParams.builder()
                .model(Model.CLAUDE_OPUS_5_5)
                .maxTokens(1024)
                .cacheControl(BetaCacheControlEphemeral.builder().build())
                .system(system)
                .messages(messages)
                .diagnostics(BetaDiagnosticsParam.builder().previousMessageId(prevId).build())
                .build()
        );

        if (r.diagnostics().isPresent() && r.diagnostics().get().cacheMissReason().isPresent()) {
            var reason = r.diagnostics().get().cacheMissReason().get();
            // CacheMissReason bietet keinen typisierten .type()-Accessor; lies ihn aus dem rohen JSON.
            @SuppressWarnings("unchecked")
            var json = (Map<String, JsonValue>) reason._json().orElseThrow().asObject().orElseThrow();
            IO.println("Turn " + (turn + 1) + " cache_miss_reason: " + json.get("type").asStringOrThrow());
        }

        messages.add(r.toParam());
        prevId = r.id();
    }
    ```
  </Tab>

  <Tab title="PHP">
    ```php
    $client = new Client();

    $system = 'You are an AI assistant analyzing a large document. <document>...</document>';

    $messages = [];
    $prevId = null;

    foreach (['Summarize section 1.', 'Now section 2.', 'Now section 3.'] as $i => $userMsg) {
        $turn = $i + 1;
        $messages[] = ['role' => 'user', 'content' => $userMsg];

        $r = $client->beta->messages->create(
            model: Model::CLAUDE_OPUS_5_5,
            maxTokens: 1024,
            cacheControl: new BetaCacheControlEphemeral,
            system: $system,
            messages: $messages,
            diagnostics: (new BetaDiagnosticsParam)->withPreviousMessageID($prevId),
        );

        if ($r->diagnostics?->cacheMissReason !== null) {
            echo "Turn {$turn} cache_miss_reason: {$r->diagnostics->cacheMissReason->type}\n";
        }

        $messages[] = ['role' => 'assistant', 'content' => $r->content];
        $prevId = $r->id;
    }
    ```
  </Tab>

  <Tab title="Ruby">
    ```ruby
    client = Anthropic::Client.new

    SYSTEM = "You are an AI assistant analyzing a large document. <document>...</document>"

    messages = []
    prev_id = nil

    ["Summarize section 1.", "Now section 2.", "Now section 3."].each_with_index do |user_msg, i|
      messages << {role: "user", content: user_msg}

      r = client.beta.messages.create(
        model: :"claude-opus-5-5",
        max_tokens: 1024,
        cache_control: {type: "ephemeral"},
        system_: SYSTEM,
        messages: messages,
        diagnostics: {previous_message_id: prev_id}
      )

      if (reason = r.diagnostics&.cache_miss_reason)
        puts "Turn #{i + 1} cache_miss_reason: #{reason.type}"
      end

      messages << {role: "assistant", content: r.content}
      prev_id = r.id
    end
    ```
  </Tab>
</Tabs>

## Antwortformat

Das `diagnostics`-Feld in der `Message` der Antwort hat drei mögliche Werte:

| Wert                           | Bedeutung                                                                                                                                                                                                      |
| ------------------------------ | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `null`                         | Die Anfrage enthielt das `diagnostics`-Objekt nicht, `previous_message_id` war `null` (erster Zug, nichts zu vergleichen), oder ein Vergleich wurde durchgeführt und hat keine Abweichung gefunden.            |
| `{"cache_miss_reason": null}`  | Der Vergleich lief noch, als die Antwort serialisiert wurde. Dies kann passieren, wenn die Antwort sehr schnell beginnt. Behandle es als nicht schlüssig und prüfe den nächsten Zug.                           |
| `{"cache_miss_reason": {...}}` | Ein `cache_miss_reason` ist angehängt. Für `*_changed`-Typen identifiziert dies den ersten Abweichungspunkt; `previous_message_not_found` und `unavailable` sind Fälle, in denen kein Vergleich erzeugt wurde. |

Wenn `cache_miss_reason` nicht null ist, sieht es so aus:

```json
{
  "id": "msg_01Xyz...",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "content": [{ "type": "text", "text": "..." }],
  "usage": {
    "input_tokens": 42,
    "cache_read_input_tokens": 0,
    "cache_creation_input_tokens": 41850,
    "output_tokens": 210
  },
  "diagnostics": {
    "cache_miss_reason": {
      "type": "system_changed",
      "cache_missed_input_tokens": 41850
    }
  }
}
```

## Cache-Miss-Grund-Typen

`cache_miss_reason` ist eine diskriminierte Union über `type`. Die Antwort meldet nur die früheste Abweichung, also behebe diese zuerst; spätere könnten dahinter verborgen sein.

| Typ                          | Was es bedeutet                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                          | Was zu ändern ist                                                                                                                                                                                                                                                                                                             |
| ---------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `model_changed`              | Das `model` unterscheidet sich von der vorherigen Anfrage (zum Beispiel hat ein Router, A/B-Test oder Fallback ein anderes Modell ausgewählt). Der Cache ist pro Modell.                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 | Halte das Modell innerhalb eines gecachten Gesprächs konstant.                                                                                                                                                                                                                                                                |
| `system_changed`             | Der `system`-Parameter unterscheidet sich. Typischerweise wurde ein Zeitstempel, eine Anfrage-ID oder ein anderer Wert pro Anfrage in den System-Prompt interpoliert.                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    | Mache den System-Prompt zu einer Byte-stabilen Konstante und verschiebe dynamische Daten in die erste `user`-Nachricht nach deinem Cache-Breakpoint.                                                                                                                                                                          |
| `tools_changed`              | Das `tools`-Array unterscheidet sich: Tools wurden zwischen Zügen hinzugefügt, entfernt oder umgeordnet, oder das Tool-`input_schema`-JSON wurde nicht-deterministisch serialisiert.                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     | Sende bei jedem Zug dieselbe Tool-Liste in fester Reihenfolge mit deterministisch serialisierten Schemas (zum Beispiel sortierte Schlüssel).                                                                                                                                                                                  |
| `messages_changed`           | Das Modell, das System und die Tools stimmen alle überein, aber ein früherer Eintrag in `messages` wurde geändert, umgeordnet oder entfernt, anstatt angehängt zu werden. Typischerweise wurde der Gesprächsverlauf gekürzt oder bearbeitet, oder Assistenten-Züge und `tool_result`-Blöcke wurden beim erneuten Senden anders re-serialisiert.                                                                                                                                                          | Behandle den Verlauf als nur-anhängend; gib Assistenten-`content` und Tool-Ergebnisse wortwörtlich zurück.                                                                                                                                                                                                                    |
| `previous_message_not_found` | Für die angegebene `previous_message_id` existiert kein gespeicherter Fingerabdruck. Das ist kein Beleg dafür, dass sich deine Anfrage geändert hat. Typischerweise enthielt die vorherige Anfrage das `diagnostics`-Objekt nicht, sie stammte aus einem anderen Workspace, oder seit ihrem Senden ist zu viel Zeit vergangen.                                                                                                                                                                           | Füge das `diagnostics`-Objekt bei jedem Zug ein und halte aufeinanderfolgende Züge zeitlich nah beieinander.                                                                                                                                                                                                                  |
| `unavailable`                | Für diese Anfrage waren keine Diagnoseinformationen verfügbar. Dies schließt den Fall ein, in dem `model`, `system` und `tools` übereinstimmen, aber ein anderer Prompt-beeinflussender Anfrageparameter (`tool_choice`, `thinking`, `context_management`, `output_config`, `output_format` oder die Menge der aktiven `anthropic-beta`-Header) sich unterscheidet, sowie sehr lange Gespräche, bei denen die Abweichung jenseits des Vergleichshorizonts liegt. Deine Anfrage wurde normal verarbeitet. | Halte die Prompt-beeinflussenden Anfrageparameter für die Lebensdauer eines gecachten Gesprächs konstant. Wenn es anhält, wende die manuellen Prüfungen unter [Häufige Probleme beheben](https://platform.claude.com/docs/de/build-with-claude/prompt-caching#troubleshooting-common-issues) auf der Prompt-Caching-Seite an. |

<Note>
  Die vier `*_changed`-Typen tragen auch eine `cache_missed_input_tokens`-Ganzzahl: eine Schätzung, wie viele Input-Tokens nach dem Abweichungspunkt lagen, was dir ein Gefühl dafür gibt, wie viel cachebares Präfix verloren ging. Sie wird aus Byte-Längen vor der Tokenisierung abgeleitet, also behandle sie als Größenordnungsindikator und nicht als Abrechnungszahl. Sie kann von `usage.input_tokens` abweichen (und diese gelegentlich überschreiten).
</Note>

## Diagnose zusammen mit der Nutzung lesen

`diagnostics` beantwortet „hat sich meine Anfrage geändert?“, während `usage.cache_read_input_tokens` beantwortet „hat der Cache getroffen?“. Die Kombination sagt dir, wo du suchen musst.

Diese Matrix gilt für Züge, bei denen du eine echte `previous_message_id` übergeben hast. Beim ersten Zug (`previous_message_id: null`) ist `diagnostics` immer `null` und `cache_read_input_tokens` ist normalerweise null, weil der Cache geschrieben und nicht gelesen wird; keine Fehlerbehebung ist nötig. Die Matrix gilt auch nicht, wenn `cache_miss_reason` `null` ist (der Vergleich steht noch aus; prüfe den nächsten Zug) oder wenn sein `type` `previous_message_not_found` oder `unavailable` ist (kein Vergleich wurde erzeugt).

| Diagnose-Ergebnis                           | Cache-Read-Tokens | Interpretation                                                                                                                                                                                                                                                               |
| ------------------------------------------- | ----------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `null`                                      | hoch              | Funktioniert wie erwartet. Dein Präfix ist stabil und der Cache hat getroffen.                                                                                                                                                                                               |
| `null`                                      | niedrig oder null | Deine Anfragen stimmen überein, aber der Cache-Eintrag war nicht mehr verfügbar. Erwäge, die Lücken zwischen den Zügen zu verkürzen oder die [1-Stunden-Cache-TTL](https://platform.claude.com/docs/de/build-with-claude/prompt-caching#1-hour-cache-duration) zu verwenden. |
| `cache_miss_reason` ist ein `*_changed`-Typ | niedrig oder null | Dein Bug. Die Anfrage hat sich geändert; behebe die durch `type` angegebene Ursache.                                                                                                                                                                                         |
| `cache_miss_reason` ist ein `*_changed`-Typ | hoch              | Selten. Eine Änderung trat spät im Prompt auf, aber ein früherer `cache_control`-Breakpoint hat dennoch getroffen. Wert, behoben zu werden, aber geringe Auswirkung.                                                                                                         |

## Einschränkungen

* **Nur Claude API:** Nicht verfügbar auf Amazon Bedrock oder Google Cloud.
* **Begrenzte Aufbewahrung:** Fingerabdrücke für die `previous_message_id`-Suche laufen nach einer kurzen Zeit ab. Führe Diagnosevergleiche zwischen eng beieinander liegenden Anfragen durch.
* **Gleicher Workspace:** Die vorherige Anfrage muss in derselben Organisation und demselben Workspace ausgeführt worden sein. Um dies zu prüfen, vergleiche den `anthropic-workspace-id`-[Antwort-Header](https://platform.claude.com/docs/de/api/overview#response-headers) der beiden Antworten.
* **Vergleichshorizont:** Bei sehr langen Gesprächen, bei denen die einzige Änderung tief in der Nachrichtenliste liegt, kann die Antwort `unavailable` statt eines genauen Ortes sein.
* **Best-Effort:** Die Diagnose blockiert oder lässt deine Anfrage niemals fehlschlagen. Wenn keine Diagnoseinformationen verfügbar sind, gibt die Antwort `unavailable` zurück, oder `cache_miss_reason: null`, wenn der Vergleich noch lief.

## Datenaufbewahrung

Die Cache-Diagnose ist ZDR-berechtigt (qualifiziert). Anthropic speichert für diese Funktion nicht den Rohtext deiner Prompts oder Claudes Ausgaben.

Die API speichert einen Fingerabdruck nur für Anfragen, die das `diagnostics`-Objekt enthalten. Der Fingerabdruck besteht ausschließlich aus kryptografischen Hashes und Schätzungen der Token-Anzahl, wird über die `id` der Antwort zugeordnet und ist auf deine Organisation und deinen Workspace beschränkt. Fingerabdrücke laufen nach kurzer Zeit ab und werden für keinen anderen Zweck verwendet.

Für die ZDR-Berechtigung über alle Funktionen hinweg siehe [API und Datenaufbewahrung](https://platform.claude.com/docs/de/manage-claude/api-and-data-retention).

## Siehe auch

* [Prompt-Caching](https://platform.claude.com/docs/de/build-with-claude/prompt-caching)
* [Token-Zählung](https://platform.claude.com/docs/de/build-with-claude/token-counting)