一些节省 TOKEN 的方法和策略
一些节省 TOKEN 的方法和策略
来源类型： 技术指南 / 配置指南
日期：
标签： token, cost-optimization, openclaw, model-routing, cache
核心论点
针对OpenClaw使用中Token消耗大的问题，提供的系统性节省策略。Token消耗主要在三个维度：模型调用、上下文管理、缓存效率。通过模型选择、上下文管理、记忆系统优化、配置调优、提示工程五大方向可节省70-80% Token。
关键结论
- 模型选择：deepseek-reasoner能力强但成本高，日常对话建议用deepseek-chat（30-40%成本）、claude-3-haiku（20-30%）、gemini-1.5-flash（15-25%），支持按任务类型智能路由
- 上下文管理：每日凌晨重启网关避免跨天"记忆税"，设置会话超时（60分钟）和上下文上限（32K tokens）
- 记忆系统优化：使用"三明治记忆法"，重要信息写入MEMORY.md，当日任务写memory/YYYY-MM-DD.md，当前对话仅保留最近10条
- 配置调优：激进缓存策略（TTL 24小时）、启用上下文压缩、自动摘要长对话、maxHistory设为20
- 提示工程优化：结构化简洁提示代替冗余描述，先提取摘要再分析长文档
- 实施路线图分三周，预期最终节省70-80% Token
- 关键洞见：最有效的节省不是"用更便宜的模型"，而是不重复造轮子——好的记忆系统、技能复用、缓存策略影响更大