如何将 OpenClaw 代币成本降低 80%：内存、缓存和模型技巧

高级用户报告称，OpenClaw 支出从 ~300 美元/月降至 80 美元以下，但并未影响自动化质量。杠杆不是“少用人工智能”——而是停止付费重新阅读相同的上下文。

1.修复内存膨胀

如果您让线程永远增长，代理默认会重新发送大量历史记录。

• 将已完成的任务总结为简短的系统注释
• 存档不再活跃的频道
• 将“研究”和“执行”分成单独的任务

2. 按任务类型路由模型

One Claw 的 信用池 使这比处理五个 API 仪表板更容易推理。

3. 缓存稳定上下文

将静态指令放入技能（SKILL.md）中，而不是重复的聊天序言。

• 品牌声音→技能
• 支持宏→技能
• API 形状 → 技能

代理按需加载技能，而不是每条消息重新摄取 2k 令牌。

4. 缩小工具负载（MCP 与 CLI 课程）

工具定义可以主导上下文。更喜欢：

• 具有清晰架构的狭窄工具
• 用于大量操作的 CLI 包装器
• 在重新进入聊天之前对结果进行后处理

5. 当可预测性很重要时使用托管积分

原始 API 计费奖励激增。 管理 OpenClaw 计划捆绑每月信用，以便财务可以预测。

快速审核清单

每月运行一次：

1. 最长的 10 个话题——可以总结一下吗？ 2.聊天中重复的技能——迁移到库
2. 每种任务类型使用的模型——是否有过度杀伤力？
3. 工具循环失败——重试时会销毁代币？
4. 没有所有者的频道——静音或存档

本周推出更便宜的自动化产品

从 One Claw pricing 开始，在真实的工作空间上应用审核，并阅读 best models for OpenClaw 了解路由想法。