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title: Diagnostica della cache
url: https://platform.claude.com/docs/it/build-with-claude/cache-diagnostics
description: Diagnostica i cache miss imprevisti dei prompt confrontando richieste consecutive e identificando esattamente dove il prefisso del prompt è divergente.
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
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La [cache dei prompt](https://platform.claude.com/docs/it/build-with-claude/prompt-caching) riduce significativamente la latenza e i costi, ma solo quando l'inizio del tuo prompt è identico byte per byte a una richiesta recente. Uno strumento riordinato, un timestamp interpolato nel tuo prompt di sistema o una modifica a un messaggio precedente possono invalidare silenziosamente la cache. Senza la diagnostica della cache, l'unico segnale è `usage.cache_read_input_tokens` che scende a zero, senza alcuna indicazione di cosa sia cambiato.

La diagnostica della cache colma questa lacuna. Passa l'`id` della tua risposta precedente e l'API confronta le due richieste e ti dice dove sono divergenti (il modello, il prompt di sistema, gli strumenti o la cronologia dei messaggi) così puoi correggere la causa principale invece di tirare a indovinare.

## Come funziona la diagnostica della cache

Per ogni richiesta che include l'oggetto `diagnostics`, l'API memorizza un "fingerprint" (impronta digitale) leggero indicizzato tramite l'`id` della risposta. Non memorizza nulla per le richieste che omettono l'oggetto. Nella richiesta successiva, includi l'`id` della risposta precedente come `diagnostics.previous_message_id`. L'API ricostruisce l'impronta per la nuova richiesta, la confronta con quella memorizzata e allega alla risposta un oggetto `diagnostics` che descrive il primo punto di divergenza.

Il confronto riguarda la struttura della richiesta, indipendentemente dal fatto che la cache abbia effettivamente avuto un hit. Consulta [Leggere la diagnostica insieme all'utilizzo](https://platform.claude.com/docs/it/build-with-claude/cache-diagnostics#reading-diagnostics-alongside-usage) per sapere come combinare il risultato di `diagnostics` con `usage.cache_read_input_tokens`.

Le impronte contengono solo hash e stime del conteggio dei token (mai il contenuto grezzo del prompt), sono conservate per un tempo limitato, sono circoscritte alla tua organizzazione e al tuo workspace e non sono utilizzate per nessun altro scopo.

## Utilizzo di base

Includi l'oggetto `diagnostics` in ogni turno. L'oggetto costituisce l'adesione esplicita: l'API memorizza un'impronta solo per le richieste che lo includono. Nel primo turno, passa `"previous_message_id": null` per aderire senza un messaggio precedente con cui effettuare il confronto. Nei turni successivi, passa l'`id` della risposta precedente. L'header beta `cache-diagnosis-2026-04-07` non è più necessario e le richieste che lo inviano ancora funzionano come prima.

<CodeGroup>
  ```bash cURL
  # Turno 1: crea la cache e attiva la diagnostica
  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")

  # Turno 2: fai riferimento al turno precedente così l'API può confrontare i prefissi
  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
  # Turno 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"

  # Turno 2: passa l'id del turno 1 come 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>"

  # Turno 1: attiva l'opzione con 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},
  )

  # Turno 2: fai riferimento all'id della risposta precedente
  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>";

  // Turno 1: attiva l'opzione con 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 }
  });

  // Turno 2: fai riferimento all'id della risposta precedente
  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.")
          // Passa null al primo turno per attivare l'opzione senza un messaggio precedente da confrontare.
          .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 non espone un accessor tipizzato .type(); leggilo dal JSON grezzo.
      @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

Nelle risposte in streaming, `diagnostics` appare nell'evento `message_start`.

<CodeGroup>
  ```bash cURL
  # Turno 2: esegui lo streaming della risposta. diagnostics arriva con l'evento message_start;
  # un valore null indica che non è stata trovata alcuna divergenza.
  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
  # Turno 2: streaming. Con --stream la CLI emette ogni evento SSE come un singolo oggetto JSON.
  # diagnostics arriva con l'evento message_start; estrailo con jq.
  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
  # Turno 2: streaming, facendo riferimento all'id della risposta precedente
  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 arriva su message_start e viene mantenuto fino al messaggio finale
  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#
  // Turno 2: streaming, facendo riferimento all'id della risposta precedente
  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 arriva con l'evento message_start
          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
  // Turno 2: streaming, con riferimento all'id della risposta precedente
  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 arriva su message_start; Accumulate lo riporta 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
  // Turno 2: esegui lo streaming, facendo riferimento all'id della risposta precedente
  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 arriva su message_start e viene riportato nel messaggio accumulato
  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 non espone un accessor tipizzato .type(); leggilo dal JSON grezzo.
      @SuppressWarnings("unchecked")
      var json = (Map<String, JsonValue>) reason._json().orElseThrow().asObject().orElseThrow();
      IO.println("cache_miss_reason: " + json.get("type").asStringOrThrow());
  }
  ```

  ```php PHP
  // Turno 2: streaming, facendo riferimento all'id della risposta precedente
  $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 arriva nel BetaMessage incorporato nell'evento message_start
              $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
  # Turno 2: streaming, facendo riferimento all'id della risposta precedente
  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 arriva con message_start e viene mantenuto nel messaggio accumulato
  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>

L'evento `message_start` trasporta il campo `diagnostics` completo; consulta [Formato della risposta](https://platform.claude.com/docs/it/build-with-claude/cache-diagnostics#response-format) per i valori possibili.

## Propagare la diagnostica attraverso un ciclo di conversazione

In una conversazione a più turni, porta avanti l'`id` dell'ultima risposta come `previous_message_id` a ogni turno. La prima iterazione passa `null` per attivare la funzione; ogni iterazione successiva passa l'`id` della risposta precedente.

<Tabs>
  <Tab title="cURL">
    <Info>
      Questo flusso di lavoro non si traduce bene in un comando shell una tantum. Consulta le schede SDK per il pattern del ciclo; la richiesta HTTP per turno è identica a [Utilizzo di base](https://platform.claude.com/docs/it/build-with-claude/cache-diagnostics#basic-usage).
    </Info>
  </Tab>

  <Tab title="CLI">
    <Info>
      Questo flusso di lavoro non si traduce bene in un comando shell una tantum. Consulta le schede SDK per il pattern del ciclo; l'invocazione CLI per turno è identica a [Utilizzo di base](https://platform.claude.com/docs/it/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 non espone un accessor tipizzato .type(); leggilo dal JSON grezzo.
            @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>

## Formato della risposta

Il campo `diagnostics` nel `Message` di risposta ha tre valori possibili:

| Valore                         | Significato                                                                                                                                                                                                   |
| ------------------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `null`                         | La richiesta non includeva l'oggetto `diagnostics`, `previous_message_id` era `null` (primo turno, nulla da confrontare), oppure è stato eseguito un confronto che non ha rilevato alcuna divergenza.         |
| `{"cache_miss_reason": null}`  | Il confronto era ancora in esecuzione quando la risposta è stata serializzata. Questo può accadere quando la risposta inizia molto rapidamente. Trattalo come inconcludente e controlla il turno successivo.  |
| `{"cache_miss_reason": {...}}` | È allegato un `cache_miss_reason`. Per i tipi `*_changed` questo identifica il primo punto di divergenza; `previous_message_not_found` e `unavailable` sono casi in cui non è stato prodotto alcun confronto. |

Quando `cache_miss_reason` è non-null, appare così:

```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
    }
  }
}
```

## Tipi di motivo del cache miss

`cache_miss_reason` è un'unione discriminata su `type`. La risposta riporta solo la divergenza più precoce, quindi correggila per prima; quelle successive potrebbero essere nascoste dietro di essa.

| Tipo                         | Cosa significa                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           | Cosa cambiare                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                |
| ---------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| `model_changed`              | Il `model` differisce dalla richiesta precedente (ad esempio, un router, un test A/B o un fallback ha selezionato un modello diverso). La cache è per-modello.                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           | Mantieni il modello costante all'interno di una conversazione in cache.                                                                                                                                                                                                                                                                                      |
| `system_changed`             | Il parametro `system` differisce. Tipicamente un timestamp, un ID di richiesta o un altro valore per-richiesta è stato interpolato nel prompt di sistema.                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                | Rendi il prompt di sistema una costante stabile byte per byte e sposta i dati dinamici nel primo messaggio `user` dopo il tuo breakpoint della cache.                                                                                                                                                                                                        |
| `tools_changed`              | L'array `tools` differisce: gli strumenti sono stati aggiunti, rimossi o riordinati tra i turni, oppure il JSON `input_schema` dello strumento è stato serializzato in modo non deterministico.                                                                                                                                                                                                                                                                                                          | Invia la stessa lista di strumenti a ogni turno in un ordine fisso con schemi serializzati in modo deterministico (ad esempio, ordina le chiavi).                                                                                                                                                                                                            |
| `messages_changed`           | Il modello, il sistema e gli strumenti corrispondono tutti, ma una voce precedente in `messages` è stata alterata, riordinata o rimossa invece di essere aggiunta in coda. Tipicamente la cronologia della conversazione è stata troncata o modificata, oppure i turni dell'assistente e i blocchi `tool_result` sono stati ri-serializzati in modo diverso al reinvio.                                                                                                                                  | Tratta la cronologia come append-only; riecheggia il `content` dell'assistente e i risultati degli strumenti testualmente.                                                                                                                                                                                                                                   |
| `previous_message_not_found` | Non esiste alcuna impronta memorizzata per il `previous_message_id` fornito. Questo non dimostra che la tua richiesta sia cambiata. In genere la richiesta precedente non includeva l'oggetto `diagnostics`, proveniva da un workspace diverso oppure è trascorso troppo tempo dal suo invio.                                                                                                                                                                                                            | Includi l'oggetto `diagnostics` in ogni turno e mantieni i turni consecutivi ravvicinati nel tempo.                                                                                                                                                                                                                                                          |
| `unavailable`                | Le informazioni diagnostiche non erano disponibili per questa richiesta. Questo include il caso in cui `model`, `system` e `tools` corrispondono ma un altro parametro della richiesta che influisce sul prompt (`tool_choice`, `thinking`, `context_management`, `output_config`, `output_format`, o l'insieme degli header `anthropic-beta` attivi) differisce, e le conversazioni molto lunghe in cui la divergenza è oltre l'orizzonte di confronto. La tua richiesta è stata elaborata normalmente. | Mantieni costanti i parametri della richiesta che influiscono sul prompt per tutta la durata di una conversazione in cache. Se persiste, applica i controlli manuali descritti in [Risoluzione dei problemi comuni](https://platform.claude.com/docs/it/build-with-claude/prompt-caching#troubleshooting-common-issues) nella pagina della cache dei prompt. |

<Note>
  I quattro tipi `*_changed` trasportano anche un intero `cache_missed_input_tokens`: una stima di quanti token di input sono caduti dopo il punto di divergenza, dandoti un'idea di quanto prefisso memorizzabile in cache è stato perso. È derivato dalle lunghezze in byte prima della tokenizzazione, quindi trattalo come un indicatore di grandezza piuttosto che come un numero di fatturazione. Può differire da (e occasionalmente superare) `usage.input_tokens`.
</Note>

## Leggere la diagnostica insieme all'utilizzo

`diagnostics` risponde a "la mia richiesta è cambiata?" mentre `usage.cache_read_input_tokens` risponde a "la cache ha avuto un hit?". Combinarli ti dice dove guardare.

Questa matrice si applica ai turni in cui hai passato un `previous_message_id` reale. Al primo turno (`previous_message_id: null`), `diagnostics` è sempre `null` e `cache_read_input_tokens` è normalmente zero perché la cache viene scritta, non letta; non è necessaria alcuna risoluzione dei problemi. La matrice inoltre non si applica quando `cache_miss_reason` è `null` (il confronto è ancora in sospeso; controlla il turno successivo) o quando il suo `type` è `previous_message_not_found` o `unavailable` (non è stato prodotto alcun confronto).

| Risultato della diagnostica               | Token di lettura della cache | Interpretazione                                                                                                                                                                                                                                                      |
| ----------------------------------------- | ---------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `null`                                    | alto                         | Funziona come previsto. Il tuo prefisso è stabile e la cache ha avuto un hit.                                                                                                                                                                                        |
| `null`                                    | basso o zero                 | Le tue richieste corrispondono ma la voce della cache non era più disponibile. Considera di ridurre gli intervalli tra i turni o di usare il [TTL della cache di 1 ora](https://platform.claude.com/docs/it/build-with-claude/prompt-caching#1-hour-cache-duration). |
| `cache_miss_reason` è un tipo `*_changed` | basso o zero                 | Il tuo bug. La richiesta è cambiata; correggi la causa indicata da `type`.                                                                                                                                                                                           |
| `cache_miss_reason` è un tipo `*_changed` | alto                         | Raro. Un cambiamento è avvenuto tardi nel prompt ma un breakpoint `cache_control` precedente ha comunque avuto un hit. Vale la pena correggerlo, ma con basso impatto.                                                                                               |

## Limitazioni

* **Solo Claude API:** Non disponibile su Amazon Bedrock o Google Cloud.
* **Conservazione limitata:** Le impronte per la ricerca di `previous_message_id` scadono dopo un breve periodo. Esegui i confronti diagnostici tra richieste ravvicinate nel tempo.
* **Stesso workspace:** La richiesta precedente deve essere stata eseguita nella stessa organizzazione e nello stesso workspace. Per verificare, confronta l'[header di risposta](https://platform.claude.com/docs/it/api/overview#response-headers) `anthropic-workspace-id` sulle due risposte.
* **Orizzonte di confronto:** Per conversazioni molto lunghe in cui l'unico cambiamento è in profondità nella lista dei messaggi, la risposta può essere `unavailable` invece di una posizione precisa.
* **Best-effort:** La diagnostica non blocca né fa fallire mai la tua richiesta. Se le informazioni diagnostiche non sono disponibili, la risposta restituisce `unavailable`, oppure `cache_miss_reason: null` quando il confronto era ancora in esecuzione.

## Conservazione dei dati

La diagnostica della cache è idonea per ZDR (qualificata). Anthropic non memorizza il testo grezzo dei tuoi prompt o degli output di Claude per questa funzione.

L'API memorizza un'impronta solo per le richieste che includono l'oggetto `diagnostics`. L'impronta è costituita esclusivamente da hash crittografici e stime del conteggio dei token, è indicizzata tramite l'`id` della risposta ed è circoscritta alla tua organizzazione e al tuo workspace. Le impronte scadono dopo un breve periodo e non vengono utilizzate per nessun altro scopo.

Per l'idoneità ZDR su tutte le funzioni, consulta [API e conservazione dei dati](https://platform.claude.com/docs/it/manage-claude/api-and-data-retention).

## Vedi anche

* [Cache dei prompt](https://platform.claude.com/docs/it/build-with-claude/prompt-caching)
* [Conteggio dei token](https://platform.claude.com/docs/it/build-with-claude/token-counting)