OpenClaw 为什么这么费 Token？6 个原因分析与省钱攻略

作者注：深度分析 OpenClaw 高 Token 消耗的 6 大原因,提供实测有效的优化策略,帮助用户将 API 成本降低 60-80%,附 API易充值加赠省钱方案

"一个月烧掉 180 万 Token，账单 3600 美元" —— 这是科技博主 Federico Viticci 使用 OpenClaw 的真实经历。OpenClaw 虽然开源免费,但 Token 消耗速度之快 让很多用户措手不及。本文将深度分析 OpenClaw 费 Token 的 6 大原因,并提供经过实测的省钱攻略。

核心价值: 读完本文,你将理解 OpenClaw 高消耗的技术原理,掌握 6 种有效的优化方法,并了解如何通过 API易 充值加赠活动将成本降至官网 9 折以下。

OpenClaw Token 消耗核心数据

OpenClaw Token 消耗为什么这么高

OpenClaw (原名 Clawdbot/Moltbot) 是 2026 年最火的开源 AI 助理项目,GitHub 星标超过 13.5 万。它功能强大,能连接 12+ 消息平台、控制浏览器、执行 Shell 命令、自动化日常任务。但这些强大能力的背后,是惊人的 Token 消耗。

很多用户在兴奋地配置好 OpenClaw 后,第二天打开 API 账单就傻眼了——几十甚至上百美元的消费。有用户反馈"一天烧掉 200 美元",原因是自动化任务进入了死循环。

理解 Token 消耗的原因,是优化成本的第一步。

OpenClaw 费 Token 的 6 大原因

OpenClaw Token 消耗原因深度分析

原因一: 上下文窗口持续累积

这是 OpenClaw 最大的"烧钱黑洞"。每次你和 OpenClaw 对话,所有历史消息都会被保存在 .openclaw/agents.main/sessions/ 目录下的 JSONL 文件中。

问题在于: 每次新请求,OpenClaw 都会把完整的会话历史发送给 AI 模型。

一位用户反馈,他的主会话上下文已经占用了 400K 窗口的 56-58%,这意味着:

• 即使只问一个简单问题,也要处理 20+ 万 Token 的缓存上下文
• 每次对话的 cacheRead 都在数十万 Token 级别
• 会话越长,成本指数级增长

# 查看当前会话 Token 消耗
openclaw /status

# 显示结果示例:
# 🤖 Model: claude-sonnet-4
# 📊 Context: 234,567 / 400,000 tokens (58.6%)
# 💰 Estimated cost this session: $12.34

原因二: 工具输出无限存储

OpenClaw 会把所有工具调用的输出存入会话记录。当你执行以下操作时,问题就来了:

一位开发者分享: "我只是让 OpenClaw 帮我查看项目结构,它遍历了整个目录,输出了几万行文件列表,这些全部存进了会话记录。之后每次对话,这些无用信息都要重新发送给模型。"

原因三: System Prompt 每次重发

OpenClaw 有一个复杂的系统提示词,包含:

• 核心人格设定
• 可用工具列表
• 安全限制规则
• 用户偏好配置

这个 System Prompt 通常有 5000-10000 Token,每次 API 调用都要重新发送。虽然 Anthropic 提供了 Prompt Caching (缓存命中只收 10% 费用),但缓存有 TTL 限制:

如果你不是连续使用,每次冷启动都要付全价。

原因四: 复杂任务的多轮推理

OpenClaw 的强大之处在于能自主完成复杂任务,但这也意味着更多的 API 调用:

用户: 帮我整理今天的邮件并创建待办事项

OpenClaw 内部流程:
1. 调用邮件 Skill 获取邮件列表 → 消耗 Token
2. 分析每封邮件内容 → 消耗 Token
3. 判断优先级和类别 → 消耗 Token
4. 调用 Todoist Skill 创建任务 → 消耗 Token
5. 生成汇总报告 → 消耗 Token

实际消耗: 5-10 次 API 调用,每次都带着完整上下文

原因五: 模型选择不当

很多用户默认使用 Claude Opus 4.5 或 Sonnet 4.5,但不是所有任务都需要顶级模型:

价格差距高达 25 倍! 用 Opus 回答"今天天气怎么样"纯属浪费。

原因六: Heartbeat 和后台任务

OpenClaw 的 Heartbeat 功能让 AI 可以主动唤醒执行定时任务。但很多用户不知道:

• Heartbeat 每次触发都是一次完整的 API 调用
• 如果配置不当,可能每隔几分钟就触发一次
• 每次触发都带着完整的会话上下文

一位用户反馈: "我设置了每 5 分钟检查一次邮件,结果一天下来光 Heartbeat 就烧掉了 50 美元。"

OpenClaw Token 优化 6 大策略

策略一: 定期重置会话 (节省 40-60%)

这是最立竿见影的方法。当会话上下文膨胀时,果断重置:

# 方法 1: 在对话中重置
openclaw "reset session"

# 方法 2: 删除会话文件
rm -rf ~/.openclaw/agents.main/sessions/*.jsonl

# 方法 3: 使用 /compact 命令压缩
openclaw /compact

最佳实践: 每完成一个独立任务就重置会话,不要让上下文无限累积。

策略二: 隔离大输出操作 (节省 20-30%)

永远不要在主会话中执行可能产生大输出的命令:

# ❌ 错误: 在主会话执行
openclaw "显示完整的系统配置"

# ✅ 正确: 使用独立 debug 会话
openclaw --session debug "显示完整的系统配置"
# 然后只把需要的小片段复制到主会话

策略三: 配置智能模型切换 (节省 50-80%)

根据任务复杂度自动选择模型:

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "anthropic/claude-sonnet-4",
        "fallback": "anthropic/claude-haiku-4"
      }
    }
  },
  "routing": {
    "simple_queries": "haiku",
    "complex_tasks": "sonnet",
    "critical_decisions": "opus"
  }
}

🎯 省钱建议: 日常任务用 Haiku 或 Gemini Flash,只在复杂推理时切换到 Sonnet/Opus。通过 API易 apiyi.com 可以一站式接入 400+ 大模型,用统一接口灵活切换,找到性价比最优的组合。

策略四: 启用缓存优化 (节省 30-50%)

充分利用 Prompt Caching 机制:

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "cache-ttl": 3600,
      "temperature": 0.2
    }
  }
}

关键技巧:

• 设置低温度 (0.2) 可提高缓存命中率
• 配置 Heartbeat 间隔略小于缓存 TTL,保持缓存热度
• 使用 OpenRouter 等支持缓存的中转服务

策略五: 限制上下文窗口 (节省 20-40%)

主动控制上下文大小:

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "contextTokens": 50000,
      "compaction": "aggressive"
    }
  }
}

将上下文限制在 50K-100K 而不是默认的 400K,可以大幅降低每次请求的成本。

策略六: 使用本地模型兜底 (节省 60-80%)

通过 Ollama 配置本地模型处理简单任务:

{
  "models": {
    "providers": {
      "ollama": {
        "baseUrl": "http://localhost:11434",
        "models": ["llama3.3", "qwen2.5"]
      }
    }
  },
  "routing": {
    "simple_queries": "ollama/llama3.3"
  }
}

本地模型零 API 成本,适合处理简单的格式转换、信息查询等任务。

OpenClaw 成本优化实战对比

实测数据: 一位重度用户通过综合优化,将月均成本从 $150 降至 $35,节省超过 75%。

通过 API易 进一步降低成本

即使完成了上述所有优化,API 调用成本仍然是 OpenClaw 的主要支出。这时候,选择合适的 API 服务商就变得至关重要。

API易 充值加赠活动

API易 apiyi.com 提供 400+ 大模型的统一接口,价格与官网等价,但通过充值加赠活动可以做到更低:

算一笔账: 如果你每月 API 消费 $100,通过 API易 充值 $100 加赠 10%,相当于每月省下 $10。一年就是 $120,够买一个 Claude Pro 订阅了。

API易 的其他优势

配置 API易 作为 OpenClaw 后端

{
  "models": {
    "providers": {
      "apiyi": {
        "type": "openai",
        "baseUrl": "https://vip.apiyi.com/v1",
        "apiKey": "YOUR_APIYI_KEY",
        "models": [
          "claude-sonnet-4",
          "claude-haiku-4",
          "gpt-4o-mini",
          "deepseek-v3"
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": "apiyi/claude-sonnet-4"
    }
  }
}

配置完成后,OpenClaw 的所有 API 调用都会通过 API易 路由,享受充值加赠优惠。

常见问题

# 查看当前状态
openclaw /status

# 开启每次响应的用量显示
openclaw /usage full

总结

OpenClaw 费 Token 的 6 大核心原因:

1. 上下文累积: 会话历史无限膨胀,是最大的成本黑洞
2. 工具输出存储: 大型输出存入记录,每次对话重复发送
3. System Prompt: 复杂提示词每次重发,缓存过期全价计费
4. 多轮推理: 复杂任务需要多次 API 调用
5. 模型选择不当: 用 Opus 做 Haiku 能做的事
6. Heartbeat 频繁: 后台任务不断消耗 Token

省钱核心策略:

• 定期重置会话,控制上下文大小
• 智能模型切换,简单任务用便宜模型
• 通过 API易 apiyi.com 充值加赠,获得低于官网 9 折的价格

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📚 参考资料

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1. OpenClaw Token 使用文档: 官方消耗说明

   • 链接: docs.openclaw.ai/token-use
   • 说明: Token 计费规则和监控命令

2. GitHub Issue #1594: 上下文累积问题讨论

   • 链接: github.com/openclaw/openclaw/issues/1594
   • 说明: 社区对"烧 Token"问题的深度分析

3. Anthropic 定价页面: Claude API 官方价格

   • 链接: anthropic.com/pricing
   • 说明: 各模型最新价格和缓存优惠

4. Fast Company 报道: OpenClaw 成本分析

   • 链接: fastcompany.com/91484506/what-is-clawdbot-moltbot-openclaw
   • 说明: 媒体对 OpenClaw 高成本问题的报道

5. API易官网: 400+ 模型一站式接入

   • 链接: apiyi.com
   • 说明: 充值加赠活动,低于官网 9 折

作者: 技术团队
技术交流: 欢迎在评论区讨论,更多省钱攻略可访问 API易 apiyi.com 技术社区