DeepSeek prefix-cache misses on every new session — first turn wastes ~19.5k tokens

[daofazhiran]

What version of Kimi Code is running?

0.31.1（复现于 0.31.0 和 0.31.1）

Which open platform/subscription were you using?

DeepSeek API via custom provider (OpenAI-compatible)（config.toml 配的api.deepseek.com，非 Kimi 订阅）

Which model were you using?

deepseek-v4-pro

What platform is your computer?

Darwin 25.5.0 arm64 arm

What issue are you seeing?

每个新 session 首轮 LLM 调用几乎全 cache miss（inputOther≈19.5k，cacheRead 仅 2,432）。system prompt 注入的 ISO 时间戳每次 session 变化，成为 DeepSeek 前缀缓存的分歧点，连带其后 ~16.8k token 的 tools 定义全部 miss。

What steps can reproduce the bug?

1. config.toml 配 DeepSeek provider；
2. 连续跑两个新 session（如 kimi -p "hi" × 2）；
3. 查第二个 session wire.jsonl 的 usage.record——首轮 inputCacheRead 只有 2,432，inputOther≈19.5k。

What is the expected behavior?

system prompt 前缀稳定时，新 session 首轮应命中缓存：实测删掉时间戳段后 cacheRead=20,608（99.6%），inputOther 从 ~19.5k 降到 88。

Additional information

验证数据：curl 用固定 system + 全部 24 个工具请求，第 2 次起命中 22,784/22,793（100%）；
方案权衡（删除/后置/注入 user 消息，后置无效）；

已有实现分支 daofazhiran/kimi-code 的 perf/system-prompt-prefix-cache。