模型从 gpt-4o 切到 gpt-4o-mini 后，同一个问题仍返回旧模型的答案，缓存 key 里只有 prompt 的 md5。乍看像缓存或者权限的锅，追下去往往不是。
python -c "import hashlib;print(hashlib.md5(('gpt-4o-mini|'+p).encode()).hexdigest())"
追下去是这么回事：缓存 key 只算了提示词内容，模型名、温度、system 提示都没进 key。换模型后命中旧结果，看起来像配置没生效。
「缓存键缺模型版本」这个问题文档写得含糊，实际行为以当前版本为准，别照旧版本的结论套。测试环境和线上的差别，往往就在版本号和那几行被忽略的配置上。
线上出问题先对时间点，跟发布、备份、任务执行的时刻排一排，能省掉一半功夫。日志级别临时调高可以，记得改回去，长期开着既占磁盘又掩盖真问题。
权限不要一口气开到最大，先加到够用再往上试，范围小才好收。
具体做法是，key 里加入模型名和版本号；温度 max_tokens 也拼进 key；切换模型时清一次相关缓存；用两个模型问同一问题验证结果不同。
验收就看一点，切换模型后首次请求返回新模型答案 缓存命中率正常回升。