OpenClaw 每月 Token 开销太高？这 5 个优化帮你省一半

2026-03-15 2 飞机号购买网站

每月月底查看账单之际，才发觉自建AI助手令人头疼之处，竟是Token消耗比自己预先设想的多出了两倍，并非是你使用量过多，而是默认配置根本就未曾将成本纳入考量范围。

模型分级

把不同复杂度的任务分给不同规格的模型去处理，这是成本优化的核心策略，日常70%到80%的对话，像查询信息、文本格式转换、简单问答，完全能够用轻量级模型完成，以OpenClaw为例，日常模型处理常规交互，高端模型只在需要深度推理或复杂代码生成时启用，实测表明，让两个模型分别处理YAML转JSON的简单任务，轻量模型的输出质量完全足够用，而成本却大幅下降。

模型分级所带来的节省比例是由个人使用模式来决定的，要是你的交互主要是简单任务，那么节省的Token有可能超过50%，与之相反，要是复杂任务所占比例较高，节省的幅度就会相对小一些，关键在于依据任务类型动态地切换模型，而不是使所有请求都采用高端路线。

关闭默认思考

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "amazon-bedrock/amazon.nova-lite-v1:0",
        "fallbacks": ["amazon-bedrock/anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0"]
      }
    }
  }
}

AI框架有不少默认开启extended thinking模式，可不是嘛，这就代表着每次请求都会生成内部推理链，不管任务怎样简单都会出现额外Token消耗。有人错误地认为模型会自动判定是否需要深度推理，事实上只要thinking模式开启，推理过程就会被执行。就拿Claude来说，extended thinking确实能够提升复杂任务的质量，然而对于日常简单查询，这些推理Token纯粹是浪费。

配合模型分级策略一起来运用，效果会更为出色。要是平常模型自身没法支持extended thinking，那么日常的交互自然而然不会产生额外的推理Token。只有在需要高端模型去处理复杂任务之际，才会思量开启thinking模式。这样一个小小的配置调整，对于总消耗所造成的影响常常会被低估。

精简系统提示

{
  "thinking": "off"
}

/reasoning on

作为每次请求都有的固定开销，系统提示词（system prompt），随着时间的慢慢流逝，极易不断地膨胀起来。倘若你的提示词文件含有5000字，大概是2500个Token，那么在每次对话尚未能开始着手处理用户问题的时候，这2500个Token便已然被消耗殆尽了。将其精简至2000字以内，是成本跟功能之间较为理想的平衡点。

/reasoning off

核心原则有多个呢，其中包括，把如同AI助手不必被告知”你是一个助手“这样多余的描述给删除掉，将多个文件里出现的相同规则合并起来，只留下一处即可而且要求，用简洁句子替换长篇段落。定期审查提示词文件也是相当重要的，因为随着使用习惯发生变化，提示词都会慢慢膨胀，所以每隔两三个月就要回顾一回，把过时或者重复的内容给筛除。

降低心跳频率

有一种机制名为心跳机制，它的作用是用来保持连接或者用以检查新任务，然而其默认频率常常过高。在OpenClaw这个环境里，心跳间隔从原本默认的15秒被调整到了60秒，空闲时的Token消耗因此大幅降低。要是对实时性有着较高要求，比如说依赖心跳来进行邮件提醒，那种状况下可以设置为30秒；要是仅仅是普通对话场景，那么60秒甚至于再长一些也都是能够被接受的。

优化前：~5000 字 → ~2500 tokens/次
优化后：~1800 字 → ~900 tokens/次
每次节省：~1600 tokens
月度节省（50 次/天）：~240 万 tokens

关乎这个优化的关键之处在于依据实际需求去进行调整，并非盲目地采用默认值。对于个人开发者而言，假定使用时间集中于工作日，在周末的时候几乎不使用，适当地拉长心跳间隔能够显著地减少无效Token支出。单次节省看起来似乎微小，然而在长期运行期间会持续有着复利。

启用按需模式

按需收钱的模式表明，仅仅是为实际用到的Token去付款，并非是为提前留出的资源去掏钱。在OpenClaw里开启按需的模式之后，API调用仅仅是在确实有需求的时候才会出现，防止了后台任务做无用的耗费，对于使用量起伏特别明显的用户，像是工作日的时候频繁使用、周末之时处于闲置状态，这样的模式达成的节省成效格外显著。

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "heartbeat": {
        "every": "45m"
      }
    }
  }
}

针对那些仍在对AI助手价值予以评估的用户而言，按需模式切实降低了试用的门槛。试用成本乃是实际所消耗的Token，既不多也不少。然而需要留意的是，按需模式更适宜于个人开发者以及小型项目，企业级应用或许得结合其他计费方式展开综合评估。

在Token方面，你所拥有的自建AI助手，每个月究竟花费了多少钱呢？欢迎于评论区之中，将你的消耗数据予以分享，抑或是讲一讲，你曾经尝试过哪些优化方案，通过点赞以及转发，使得更多的人能够看到这些省钱的技巧。


- 检查待处理的提醒
- 按需添加其他项目，不要贪多

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "amazon-bedrock/amazon.nova-lite-v1:0",
        "fallbacks": ["amazon-bedrock/anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0"]
      },
      "heartbeat": {
        "every": "45m"
      }
    }
  }
}