OpenClaw 节省 TOKEN 全攻略：模型选择 + 上下文 + 缓存（mr123）

来源类型： 实战攻略
日期： 2026
标签： #OpenClaw #TOKEN节省 #模型选择 #上下文管理 #mr123

核心金句

"最近在用 OpenClaw，感觉 TOKEN 的使用比较厉害。现在我想请你总结一下怎样省 TOKEN 的攻略。"

3 大消耗方向

"TOKEN 消耗主要在三个方面：模型调用、上下文管理、缓存效率。"

4 大策略

策略 1：模型选择（经济型 vs 性能型）

"您当前使用：deepseek/deepseek-reasoner。这是推理优化型模型，能力强但成本较高。适合：复杂分析、数学问题、代码调试。不经济：日常对话、简单任务。"

策略 2：使用 Open Cloud

"怎样去节省 TOKEN，比如每天截止到凌晨的时候截止，将当天的所有任务终结，然后第二天开始重新去使用，避免第二天调用前一天的上下文，以增加 TOKEN 的使用量。"

策略 3：上下文管理

"定期清理历史消息、压缩对话、删除冗余内容。"

策略 4：缓存效率

"复用 API 响应、避免重复调用、启用 provider 缓存。"

关键洞察

1. 3 大消耗

• 模型调用
• 上下文 / 缓存

2. 4 策略

• 模型选择
• Open Cloud
• 上下文 / 缓存

3. 20-40%

• 成本节省
• 是亮点

4. 凌晨清空

• 上下文
• 是技巧

5. 缓存复用

• 减少调用
• 是优化

与已有知识的关联

• wiki/entities/openclaw — OpenClaw
• wiki/entities/deepseek — DeepSeek
• wiki/entities/claude-3-haiku — Claude 3 Haiku
• wiki/entities/gemini-1-5-flash — Gemini 1.5 Flash
• wiki/entities/qwen-max — Qwen Max
• wiki/concepts/token-saving — TOKEN 节省
• wiki/concepts/context-management — 上下文管理
• wiki/concepts/api-cache — API 缓存
• wiki/entities/fangxia — fangxia / mr123（作者）

资料来源

• 原始文件：raw/articles/微信文章3/一些节省 TOKEN 的方法和策略.md
• 作者：fangxia / mr123

我的判断（高置信度）

这是 2026 年 OpenClaw 节省 TOKEN 最实战的中文攻略——4 策略 + 4 模型 + 3 大消耗。

关键洞察：
1. "3 大消耗" —— 是核心
2. "4 策略" —— 是覆盖
3. "20-40% 成本" —— 是亮点
4. "凌晨清空" —— 是技巧
5. "缓存复用" —— 是优化

预测：
- 2026 H2：可能形成"TOKEN 经济"标准
- 2027：可能立法"AI 计费"规范
- 2028：可能涌现"AI 成本"新格局

对 OpenClaw 用户的建议：
"4 策略" 是必读
- 模型选择
- 上下文
- 长期价值

对 AI 成本管理的启示：
"经济型 vs 性能型" 是新基线
- 20-40%
- 是新基线
- 长期演进

对模型提供商的启示：
"分层定价" 是新趋势
- 推理型
- 经济型
- 长期价值