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title: Diagnóstico de cache
url: https://platform.claude.com/docs/pt-BR/build-with-claude/cache-diagnostics
description: Diagnostique falhas inesperadas no cache de prompt comparando requisições consecutivas e identificando exatamente onde o prefixo do prompt divergiu.
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
---

O [cache de prompt](https://platform.claude.com/docs/pt-BR/build-with-claude/prompt-caching) ("prompt caching") reduz significativamente a latência e o custo, mas apenas quando o início do seu prompt é idêntico, byte a byte, a uma requisição recente. Uma ferramenta reordenada, um timestamp interpolado no seu prompt do sistema ou uma edição em uma mensagem anterior podem invalidar o cache silenciosamente. Sem o diagnóstico de cache, o único sinal é `usage.cache_read_input_tokens` caindo para zero, sem nenhuma indicação do que mudou.

O diagnóstico de cache ("cache diagnostics") preenche essa lacuna. Passe o `id` da sua resposta anterior, e a API compara as duas requisições e informa onde elas divergiram (o modelo, o prompt do sistema, as ferramentas ou o histórico de mensagens), para que você possa corrigir a causa raiz em vez de adivinhar.

## Como o diagnóstico de cache funciona

Para cada requisição que inclui o objeto `diagnostics`, a API armazena uma "fingerprint" (impressão digital) leve, indexada pelo `id` da resposta. Ela não armazena nada para requisições que omitem o objeto. Na sua próxima requisição, inclua o `id` da resposta anterior como `diagnostics.previous_message_id`. A API reconstrói a fingerprint para a nova requisição, compara-a com a armazenada e anexa à resposta um objeto `diagnostics` descrevendo o primeiro ponto de divergência.

A comparação diz respeito à estrutura da requisição, independentemente de o cache ter sido efetivamente atingido. Consulte [Lendo o diagnóstico junto com o uso](https://platform.claude.com/docs/pt-BR/build-with-claude/cache-diagnostics#reading-diagnostics-alongside-usage) para saber como combinar o resultado de `diagnostics` com `usage.cache_read_input_tokens`.

As fingerprints contêm apenas hashes e estimativas de contagem de tokens (nunca o conteúdo bruto do prompt), são retidas por um tempo limitado, têm escopo restrito à sua organização e workspace, e não são usadas para nenhuma outra finalidade.

## Uso básico

Inclua o objeto `diagnostics` em todos os turnos. O objeto é a forma de adesão: a API armazena uma fingerprint apenas para requisições que o incluem. No primeiro turno, passe `"previous_message_id": null` para aderir sem uma mensagem anterior com a qual comparar. Nos turnos seguintes, passe o `id` da resposta anterior. O "beta header" (cabeçalho beta) `cache-diagnosis-2026-04-07` não é mais necessário, e requisições que ainda o enviam funcionam como antes.

<CodeGroup>
  ```bash cURL
  # Turno 1: estabelece o cache e ativa os diagnósticos
  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: referencia o turno anterior para que a API possa comparar os prefixos
  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: passe o id do turno 1 como 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: ative com 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: referencie o id da resposta anterior
  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: ative com 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: referencie o id da resposta anterior
  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.")
          // Passe null no primeiro turno para ativar sem uma mensagem anterior para comparar.
          .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 não expõe um acessor tipado .type(); leia-o a partir do JSON bruto.
      @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

Em respostas com streaming, `diagnostics` aparece no evento `message_start`.

<CodeGroup>
  ```bash cURL
  # Turno 2: faz streaming da resposta. diagnostics chega no evento message_start;
  # um valor null significa que nenhuma divergência foi encontrada.
  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. Com --stream, a CLI emite cada evento SSE como um objeto JSON.
  # diagnostics chega no evento message_start; extraia-o com 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: faça streaming, referenciando o id da resposta anterior
  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 chega em message_start e é mantido até a mensagem final
  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: faça streaming, referenciando o id da resposta anterior
  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))
      {
          // os diagnósticos chegam no 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: faça streaming, referenciando o id da resposta anterior
  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 chega em message_start; Accumulate o leva para 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: faça streaming, referenciando o id da resposta anterior
  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 chega em message_start e é repassado para a mensagem acumulada
  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 não expõe um acessor tipado .type(); leia-o do JSON bruto.
      @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: faça streaming, referenciando o id da resposta anterior
  $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 chega no BetaMessage incorporado ao 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: faça streaming, referenciando o id da resposta anterior
  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 chega em message_start e é mantido na mensagem acumulada
  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>

O evento `message_start` carrega o campo `diagnostics` completo; consulte [Formato da resposta](https://platform.claude.com/docs/pt-BR/build-with-claude/cache-diagnostics#response-format) para ver os valores possíveis.

## Encadeando o diagnóstico em um loop de conversa

Em uma conversa de múltiplos turnos, leve adiante o `id` da resposta mais recente como `previous_message_id` em cada turno. A primeira iteração passa `null` para aderir; cada iteração subsequente passa o `id` da resposta anterior.

<Tabs>
  <Tab title="cURL">
    <Info>
      Este fluxo de trabalho não se traduz bem em um comando de shell avulso. Consulte as abas dos SDKs para ver o padrão de loop; a requisição HTTP por turno é idêntica à de [Uso básico](https://platform.claude.com/docs/pt-BR/build-with-claude/cache-diagnostics#basic-usage).
    </Info>
  </Tab>

  <Tab title="CLI">
    <Info>
      Este fluxo de trabalho não se traduz bem em um comando de shell avulso. Consulte as abas dos SDKs para ver o padrão de loop; a invocação da CLI por turno é idêntica à de [Uso básico](https://platform.claude.com/docs/pt-BR/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 não expõe um acessor tipado .type(); leia-o a partir do JSON bruto.
            @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 da resposta

O campo `diagnostics` no `Message` da resposta tem três valores possíveis:

| Valor                          | Significado                                                                                                                                                                                                      |
| ------------------------------ | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `null`                         | A requisição não incluiu o objeto `diagnostics`, `previous_message_id` era `null` (primeiro turno, nada a comparar) ou uma comparação foi executada e não encontrou divergência.                                 |
| `{"cache_miss_reason": null}`  | A comparação ainda estava em execução quando a resposta foi serializada. Isso pode acontecer quando a resposta começa muito rapidamente. Trate como inconclusivo e verifique o próximo turno.                    |
| `{"cache_miss_reason": {...}}` | Um `cache_miss_reason` está anexado. Para os tipos `*_changed`, isso identifica o primeiro ponto de divergência; `previous_message_not_found` e `unavailable` são casos em que nenhuma comparação foi produzida. |

Quando `cache_miss_reason` não é nulo, ele tem esta aparência:

```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
    }
  }
}
```

## Tipos de motivo de falha de cache

`cache_miss_reason` é uma união discriminada por `type`. A resposta informa apenas a divergência mais antecipada, então corrija-a primeiro; divergências posteriores podem estar ocultas atrás dela.

| Tipo                         | O que significa                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  | O que mudar                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           |
| ---------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `model_changed`              | O `model` difere da requisição anterior (por exemplo, um roteador, teste A/B ou fallback selecionou um modelo diferente). O cache é por modelo.                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  | Mantenha o modelo constante dentro de uma conversa em cache.                                                                                                                                                                                                                                                                          |
| `system_changed`             | O parâmetro `system` difere. Normalmente um timestamp, ID de requisição ou outro valor por requisição foi interpolado no prompt do sistema.                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      | Torne o prompt do sistema uma constante estável em bytes e mova os dados dinâmicos para a primeira mensagem `user` após o seu ponto de interrupção de cache.                                                                                                                                                                          |
| `tools_changed`              | O array `tools` difere: ferramentas foram adicionadas, removidas ou reordenadas entre turnos, ou o JSON de `input_schema` das ferramentas foi serializado de forma não determinística.                                                                                                                                                                                                                                                                                           | Envie a mesma lista de ferramentas em cada turno, em uma ordem fixa, com schemas serializados de forma determinística (por exemplo, ordene as chaves).                                                                                                                                                                                |
| `messages_changed`           | O modelo, o system e as tools coincidem, mas uma entrada anterior em `messages` foi alterada, reordenada ou removida em vez de apenas receber acréscimos. Normalmente o histórico da conversa foi truncado ou editado, ou turnos do assistente e blocos `tool_result` foram re-serializados de forma diferente no reenvio.                                                                                                                                                       | Trate o histórico como somente de acréscimo (append-only); devolva o `content` do assistente e os resultados de ferramentas literalmente.                                                                                                                                                                                             |
| `previous_message_not_found` | Não existe fingerprint armazenada para o `previous_message_id` fornecido. Isso não é evidência de que sua requisição mudou. Normalmente, a requisição anterior não incluiu o objeto `diagnostics`, veio de um workspace diferente ou passou tempo demais desde que foi enviada.                                                                                                                                                                                                  | Inclua o objeto `diagnostics` em todos os turnos e mantenha os turnos consecutivos próximos no tempo.                                                                                                                                                                                                                                 |
| `unavailable`                | As informações de diagnóstico não estavam disponíveis para esta requisição. Isso inclui o caso em que `model`, `system` e `tools` coincidem, mas outro parâmetro de requisição que afeta o prompt (`tool_choice`, `thinking`, `context_management`, `output_config`, `output_format` ou o conjunto de cabeçalhos `anthropic-beta` ativos) difere, e conversas muito longas em que a divergência está além do horizonte de comparação. Sua requisição foi processada normalmente. | Mantenha constantes os parâmetros de requisição que afetam o prompt durante toda a vida de uma conversa em cache. Se persistir, aplique as verificações manuais em [Solução de problemas comuns](https://platform.claude.com/docs/pt-BR/build-with-claude/prompt-caching#troubleshooting-common-issues) na página de cache de prompt. |

<Note>
  Os quatro tipos `*_changed` também carregam um inteiro `cache_missed_input_tokens`: uma estimativa de quantos tokens de entrada ficaram após o ponto de divergência, dando a você uma noção de quanto prefixo armazenável em cache foi perdido. Ele é derivado de comprimentos em bytes antes da tokenização, então trate-o como um indicador de magnitude e não como um número de cobrança. Ele pode diferir de (e ocasionalmente exceder) `usage.input_tokens`.
</Note>

## Lendo o diagnóstico junto com o uso

`diagnostics` responde "minha requisição mudou?", enquanto `usage.cache_read_input_tokens` responde "o cache foi atingido?". Combiná-los indica onde procurar.

Esta matriz se aplica a turnos em que você passou um `previous_message_id` real. No primeiro turno (`previous_message_id: null`), `diagnostics` é sempre `null` e `cache_read_input_tokens` normalmente é zero porque o cache está sendo gravado, não lido; nenhuma solução de problemas é necessária. A matriz também não se aplica quando `cache_miss_reason` é `null` (a comparação ainda está pendente; verifique o próximo turno) ou quando seu `type` é `previous_message_not_found` ou `unavailable` (nenhuma comparação foi produzida).

| Resultado do diagnóstico                  | Tokens lidos do cache | Interpretação                                                                                                                                                                                                                                                  |
| ----------------------------------------- | --------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `null`                                    | alto                  | Funcionando como esperado. Seu prefixo é estável e o cache foi atingido.                                                                                                                                                                                       |
| `null`                                    | baixo ou zero         | Suas requisições coincidem, mas a entrada de cache não estava mais disponível. Considere reduzir os intervalos entre turnos ou usar o [TTL de cache de 1 hora](https://platform.claude.com/docs/pt-BR/build-with-claude/prompt-caching#1-hour-cache-duration). |
| `cache_miss_reason` é um tipo `*_changed` | baixo ou zero         | Bug seu. A requisição mudou; corrija a causa indicada por `type`.                                                                                                                                                                                              |
| `cache_miss_reason` é um tipo `*_changed` | alto                  | Raro. Uma mudança ocorreu no final do prompt, mas um ponto de interrupção `cache_control` anterior ainda foi atingido. Vale corrigir, mas o impacto é baixo.                                                                                                   |

## Limitações

* **Somente Claude API:** Não disponível no Amazon Bedrock nem no Google Cloud.
* **Retenção limitada:** As fingerprints para consulta de `previous_message_id` expiram após um curto período. Execute comparações de diagnóstico entre requisições próximas no tempo.
* **Mesmo workspace:** A requisição anterior deve ter sido executada na mesma organização e workspace. Para verificar, compare o [cabeçalho de resposta](https://platform.claude.com/docs/pt-BR/api/overview#response-headers) `anthropic-workspace-id` nas duas respostas.
* **Horizonte de comparação:** Para conversas muito longas em que a única mudança está profundamente na lista de mensagens, a resposta pode ser `unavailable` em vez de uma localização precisa.
* **Melhor esforço:** O diagnóstico nunca bloqueia nem faz sua requisição falhar. Se as informações de diagnóstico não estiverem disponíveis, a resposta retorna `unavailable`, ou `cache_miss_reason: null` quando a comparação ainda estava em execução.

## Retenção de dados

O diagnóstico de cache é elegível para ZDR (qualificado). A Anthropic não armazena o texto bruto dos seus prompts nem as saídas do Claude para este recurso.

A API armazena uma fingerprint apenas para requisições que incluem o objeto `diagnostics`. A fingerprint consiste apenas em hashes criptográficos e estimativas de contagem de tokens, indexados pelo `id` da resposta e com escopo restrito à sua organização e ao seu workspace. As fingerprints expiram após um curto período e não são usadas para nenhuma outra finalidade.

Para a elegibilidade ZDR em todos os recursos, consulte [API e retenção de dados](https://platform.claude.com/docs/pt-BR/manage-claude/api-and-data-retention).

## Veja também

* [Cache de prompt](https://platform.claude.com/docs/pt-BR/build-with-claude/prompt-caching)
* [Contagem de tokens](https://platform.claude.com/docs/pt-BR/build-with-claude/token-counting)