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title: キャッシュ診断
url: https://platform.claude.com/docs/ja/build-with-claude/cache-diagnostics
description: 連続するリクエストを比較し、プロンプトのプレフィックスがどこで分岐したかを正確に特定することで、予期しないプロンプトキャッシュミスを診断します。
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
---

[プロンプトキャッシング](https://platform.claude.com/docs/ja/build-with-claude/prompt-caching)（prompt caching）はレイテンシとコストを大幅に削減しますが、それはプロンプトの先頭部分が最近のリクエストとバイト単位で完全に一致している場合に限られます。ツールの順序変更、システムプロンプトに埋め込まれたタイムスタンプ、あるいは以前のメッセージへの編集によって、キャッシュが気付かないうちに無効化されることがあります。キャッシュ診断がなければ、唯一のシグナルは `usage.cache_read_input_tokens` がゼロに落ちることだけで、何が変わったのかを示す手がかりはありません。

キャッシュ診断（cache diagnostics）はそのギャップを埋めます。前回のレスポンスの `id` を渡すと、APIが2つのリクエストを比較し、どこで分岐したか（モデル、システムプロンプト、ツール、またはメッセージ履歴）を教えてくれるため、推測ではなく根本原因を修正できます。

## キャッシュ診断の仕組み

`diagnostics` オブジェクトを含む各リクエストについて、APIはレスポンスの `id` をキーとした軽量な「fingerprint」（フィンガープリント）を保存します。このオブジェクトを省略したリクエストについては何も保存しません。次のリクエストでは、前回のレスポンスの `id` を `diagnostics.previous_message_id` として含めます。APIは新しいリクエストのフィンガープリントを再構築し、保存済みのものと比較して、最初の分岐点を説明する `diagnostics` オブジェクトをレスポンスに付加します。

この比較はリクエストの構造に関するものであり、キャッシュが実際にヒットしたかどうかとは独立しています。`diagnostics` の結果と `usage.cache_read_input_tokens` を組み合わせる方法については、[usageと併せて診断結果を読む](https://platform.claude.com/docs/ja/build-with-claude/cache-diagnostics#reading-diagnostics-alongside-usage)を参照してください。

フィンガープリントにはハッシュとトークン数の推定値のみが含まれ（生のプロンプト内容は一切含まれません）、限られた期間のみ保持され、組織とワークスペースにスコープされ、他の目的には使用されません。

## 基本的な使い方

すべてのターンに `diagnostics` オブジェクトを含めてください。このオブジェクトがオプトインの役割を果たします。APIはこれを含むリクエストについてのみフィンガープリントを保存します。最初のターンでは、比較対象となる前のメッセージがない状態でオプトインするために `"previous_message_id": null` を渡します。以降のターンでは、前回のレスポンスの `id` を渡します。`cache-diagnosis-2026-04-07` ベータヘッダーは不要になりましたが、引き続きこれを送信するリクエストも従来どおり動作します。

<CodeGroup>
  ```bash cURL
  # ターン1: キャッシュを確立し、診断機能を有効にします
  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")

  # ターン2: API がプレフィックスを比較できるよう、前のターンを参照します
  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
  # ターン 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"

  # ターン 2: ターン 1 の id を previous_message_id として渡します
  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>"

  # ターン1: previous_message_id=None でオプトインします
  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},
  )

  # ターン2: 前のレスポンスの ID を参照します
  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>";

  // ターン1: previous_message_id: null を指定してオプトインします
  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 }
  });

  // ターン2: 前回のレスポンスの id を参照します
  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.")
          // 最初のターンでは null を渡すと、比較対象となる前のメッセージがなくてもオプトインできます。
          .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 には型付きの .type() アクセサーがないため、生の JSON から読み取ります。
      @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>

## ストリーミング

ストリーミング（streaming）レスポンスでは、`diagnostics` は `message_start` イベントに現れます。

<CodeGroup>
  ```bash cURL
  # ターン2: レスポンスをストリーミングします。diagnostics は message_start イベントで届きます。
  # 値が null の場合は、差異が見つからなかったことを意味します。
  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
  # ターン 2: ストリーミング。--stream を指定すると、CLI は各 SSE イベントを 1 つの JSON オブジェクトとして出力します。
  # diagnostics は message_start イベントで届くため、jq で抽出します。
  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
  # ターン2: 前のレスポンスIDを参照してストリーミングします
  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 は message_start で届き、最終メッセージまで引き継がれます
  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#
  // ターン2: 前のレスポンスIDを参照してストリーミングします
  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 は message_start イベントで届きます
          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
  // ターン2: 前のレスポンスIDを参照してストリーミングします
  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 は message_start で届き、Accumulate がそれを r2 に引き継ぎます
  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
  // ターン2: 前のレスポンスIDを参照してストリーミングします
  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 は message_start で届き、蓄積されたメッセージに引き継がれます
  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 は型付きの .type() アクセサを公開していないため、生のJSONから読み取ります。
      @SuppressWarnings("unchecked")
      var json = (Map<String, JsonValue>) reason._json().orElseThrow().asObject().orElseThrow();
      IO.println("cache_miss_reason: " + json.get("type").asStringOrThrow());
  }
  ```

  ```php PHP
  // ターン2: 前のレスポンスIDを参照してストリーミングします
  $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 は message_start イベントに埋め込まれた BetaMessage で届きます
              $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
  # ターン 2: 前のレスポンスの id を参照してストリーミングします
  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 は message_start で届き、蓄積されたメッセージに保持されます
  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>

`message_start` イベントは完全な `diagnostics` フィールドを含みます。取り得る値については[レスポンス形式](https://platform.claude.com/docs/ja/build-with-claude/cache-diagnostics#response-format)を参照してください。

## 会話ループを通じて診断を引き継ぐ

マルチターンの会話では、毎ターン最新のレスポンスの `id` を `previous_message_id` として引き継ぎます。最初のイテレーションではオプトインのために `null` を渡し、以降の各イテレーションでは前回のレスポンスの `id` を渡します。

<Tabs>
  <Tab title="cURL">
    <Info>
      このワークフローは単発のシェルコマンドにはうまく置き換えられません。ループパターンについてはSDKのタブを参照してください。ターンごとのHTTPリクエストは[基本的な使い方](https://platform.claude.com/docs/ja/build-with-claude/cache-diagnostics#basic-usage)と同一です。
    </Info>
  </Tab>

  <Tab title="CLI">
    <Info>
      このワークフローは単発のシェルコマンドにはうまく置き換えられません。ループパターンについてはSDKのタブを参照してください。ターンごとのCLI呼び出しは[基本的な使い方](https://platform.claude.com/docs/ja/build-with-claude/cache-diagnostics#basic-usage)と同一です。
    </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 には型付きの .type() アクセサーがないため、生の JSON から読み取ります。
            @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>

## レスポンス形式

レスポンスの `Message` にある `diagnostics` フィールドには、3つの値がありえます。

| 値                              | 意味                                                                                                                               |
| ------------------------------ | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `null`                         | リクエストに `diagnostics` オブジェクトが含まれていなかったか、`previous_message_id` が `null` だった（最初のターンで比較対象がない）か、比較が実行されて分岐が見つからなかったかのいずれかです。          |
| `{"cache_miss_reason": null}`  | レスポンスがシリアライズされた時点で比較がまだ実行中でした。これはレスポンスが非常に速く開始された場合に起こり得ます。結論が出ていないものとして扱い、次のターンを確認してください。                                       |
| `{"cache_miss_reason": {...}}` | `cache_miss_reason` が付加されています。`*_changed` タイプの場合、これは最初の分岐点を特定します。`previous_message_not_found` と `unavailable` は比較が生成されなかったケースです。 |

`cache_miss_reason` がnullでない場合、次のようになります。

```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
    }
  }
}
```

## キャッシュミス理由のタイプ

`cache_miss_reason` は `type` による判別共用体（discriminated union）です。レスポンスは最も早い分岐のみを報告するため、まずそれを修正してください。後続の分岐はその背後に隠れている可能性があります。

| タイプ                          | 意味                                                                                                                                                                                                                                                            | 変更すべき点                                                                                                                                                                                                               |
| ---------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `model_changed`              | `model` が前回のリクエストと異なります（例えば、ルーター、A/Bテスト、またはフォールバックが別のモデルを選択した場合）。キャッシュはモデルごとです。                                                                                                                                                                               | キャッシュされた会話内ではモデルを一定に保ってください。                                                                                                                                                                                         |
| `system_changed`             | `system` パラメータが異なります。通常、タイムスタンプ、リクエストID、またはその他のリクエストごとの値がシステムプロンプトに埋め込まれています。                                                                                                                                                                                 | システムプロンプトをバイト単位で安定した定数にし、動的なデータはキャッシュブレークポイントの後の最初の `user` メッセージに移動してください。                                                                                                                                           |
| `tools_changed`              | `tools` 配列が異なります。ターン間でツールが追加、削除、または順序変更されたか、ツールの `input_schema` JSONが非決定的にシリアライズされました。                                                                                                                                                                        | 毎ターン同じツールリストを固定の順序で、決定的にシリアライズされたスキーマ（例えばキーをソート）とともに送信してください。                                                                                                                                                        |
| `messages_changed`           | モデル、システム、ツールはすべて一致していますが、`messages` 内の以前のエントリが追記ではなく変更、順序変更、または削除されました。通常、会話履歴が切り詰められたか編集されたか、あるいはアシスタントのターンや `tool_result` ブロックが再送時に異なる形でシリアライズされています。                                                                                                       | 履歴を追記専用として扱い、アシスタントの `content` とツール結果をそのままエコーバックしてください。                                                                                                                                                              |
| `previous_message_not_found` | 指定された `previous_message_id` に対応する保存済みのフィンガープリントが存在しません。これはリクエストが変更されたことを示すものではありません。通常は、前回のリクエストに `diagnostics` オブジェクトが含まれていなかったか、別のワークスペースから送信されたか、送信から時間が経ちすぎていることが原因です。                                                                                    | すべてのターンに `diagnostics` オブジェクトを含め、連続するターンの時間間隔を短く保ってください。                                                                                                                                                             |
| `unavailable`                | このリクエストでは診断情報が利用できませんでした。これには、`model`、`system`、`tools` は一致しているが、プロンプトに影響する他のリクエストパラメータ（`tool_choice`、`thinking`、`context_management`、`output_config`、`output_format`、または有効な `anthropic-beta` ヘッダーのセット）が異なるケースや、分岐が比較範囲を超えている非常に長い会話が含まれます。リクエストは通常どおり処理されました。 | キャッシュされた会話の存続期間中、プロンプトに影響するリクエストパラメータを一定に保ってください。継続する場合は、プロンプトキャッシングのページの[一般的な問題のトラブルシューティング](https://platform.claude.com/docs/ja/build-with-claude/prompt-caching#troubleshooting-common-issues)にある手動チェックを適用してください。 |

<Note>
  4つの `*_changed` タイプには `cache_missed_input_tokens` という整数も含まれます。これは分岐点より後にあった入力トークン数の推定値で、キャッシュ可能なプレフィックスがどれだけ失われたかの目安になります。トークン化前のバイト長から導出されるため、課金上の数値ではなく規模の指標として扱ってください。`usage.input_tokens` と異なる（場合によっては上回る）ことがあります。
</Note>

## usageと併せて診断結果を読む

`diagnostics` は「リクエストは変わったか？」に答え、`usage.cache_read_input_tokens` は「キャッシュはヒットしたか？」に答えます。両者を組み合わせることで、どこを調べるべきかがわかります。

このマトリクスは、実際の `previous_message_id` を渡したターンに適用されます。最初のターン（`previous_message_id: null`）では、`diagnostics` は常に `null` であり、キャッシュは読み取りではなく書き込みが行われているため `cache_read_input_tokens` は通常ゼロです。トラブルシューティングは不要です。また、`cache_miss_reason` が `null` の場合（比較がまだ保留中。次のターンを確認してください）や、その `type` が `previous_message_not_found` または `unavailable` の場合（比較が生成されなかった）にも、このマトリクスは適用されません。

| 診断結果                                  | キャッシュ読み取りトークン | 解釈                                                                                                                                                                          |
| ------------------------------------- | ------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `null`                                | 多い            | 期待どおりに動作しています。プレフィックスは安定しており、キャッシュがヒットしました。                                                                                                                                 |
| `null`                                | 少ないまたはゼロ      | リクエストは一致していますが、キャッシュエントリがもう利用できませんでした。ターン間の間隔を短くするか、[1時間のキャッシュTTL](https://platform.claude.com/docs/ja/build-with-claude/prompt-caching#1-hour-cache-duration)の使用を検討してください。 |
| `cache_miss_reason` が `*_changed` タイプ | 少ないまたはゼロ      | あなた側のバグです。リクエストが変更されました。`type` が示す原因を修正してください。                                                                                                                              |
| `cache_miss_reason` が `*_changed` タイプ | 多い            | まれです。プロンプトの後方で変更が発生しましたが、それより前の `cache_control` ブレークポイントは依然としてヒットしました。修正する価値はありますが、影響は小さいです。                                                                                |

## 制限事項

* **Claude APIのみ：** Amazon Bedrock または Google Cloud では利用できません。
* **限定的な保持期間：** `previous_message_id` の検索用フィンガープリントは短期間で期限切れになります。診断の比較は時間的に近接したリクエスト間で実行してください。
* **同一ワークスペース：** 前回のリクエストは同じ組織とワークスペースで実行されている必要があります。確認するには、2つのレスポンスの `anthropic-workspace-id` [レスポンスヘッダー](https://platform.claude.com/docs/ja/api/overview#response-headers)を比較してください。
* **比較範囲：** 唯一の変更がメッセージリストの深い位置にある非常に長い会話では、レスポンスは正確な位置ではなく `unavailable` になる場合があります。
* **ベストエフォート：** 診断がリクエストをブロックしたり失敗させたりすることは決してありません。診断情報が利用できない場合、レスポンスは `unavailable` を返し、比較がまだ実行中だった場合は `cache_miss_reason: null` を返します。

## データ保持

キャッシュ診断はZDR対象（条件付き）です。Anthropic はこの機能のためにプロンプトの生テキストや Claude の出力を保存しません。

APIは `diagnostics` オブジェクトを含むリクエストについてのみフィンガープリントを保存します。フィンガープリントは暗号学的ハッシュとトークン数の推定値のみで構成され、レスポンスの `id` をキーとし、組織とワークスペースにスコープされます。フィンガープリントは短期間で期限切れになり、他の目的には使用されません。

すべての機能にわたるZDR対象可否については、[APIとデータ保持](https://platform.claude.com/docs/ja/manage-claude/api-and-data-retention)を参照してください。

## 関連項目

* [プロンプトキャッシング](https://platform.claude.com/docs/ja/build-with-claude/prompt-caching)
* [トークンカウント](https://platform.claude.com/docs/ja/build-with-claude/token-counting)