你在用 OpenClaw 处理日常工作流，但每个月看到 API 账单时却心头一紧——$300、$500、甚至 $600 以上？
这不是你的问题，这是 OpenClaw 的架构设计使然。未经优化的 OpenClaw 实例，在执行每一个任务时都会把大量"不必要的内容"发给 AI 模型，白白消耗 Token。
好消息是：几个关键设置可以让账单下降 80-90%，而且大多数人并不知道其中最有效的一招——用 Claude 原生格式接口，而不是 OpenAI 兼容模式。
本文深度解析 OpenClaw Token 高消耗的根本原因，手把手教你用对接口、配置缓存、选择正确的 API 渠道，把每月账单从 $600 降到 $60。
一、OpenClaw 为什么这么费 Token：3 个核心原因
原因 1：每次请求都重发整个对话历史
这是最容易被忽视、但影响最大的原因。
OpenClaw 在设计上遵循"完整上下文"原则：每次向 AI 模型发请求时，会把从对话开始以来的所有历史消息一并发送。这样模型才能"记住"之前做了什么、说了什么。
举个例子：
第 1 轮：用户发 50 tokens，AI 回复 200 tokens → 本次发送 250 tokens
第 2 轮：用户发 50 tokens，AI 回复 200 tokens → 本次发送 500 tokens（含第1轮）
第 3 轮：用户发 50 tokens，AI 回复 200 tokens → 本次发送 750 tokens（含第1+2轮）
...
第 10 轮：本次实际只新增 250 tokens，但发送量已是 2,500 tokens
在一个处理复杂任务的 OpenClaw 工作流中，这种"雪球效应"会让 Token 消耗以几何级数增长。上下文历史通常占总 Token 消耗的 40-50%。
原因 2：系统提示词每次都重新发送
OpenClaw 的系统提示词（System Prompt）定义了 Agent 的身份、能力边界、可用工具列表、行为规范等核心内容，通常在 5,000-10,000 tokens 之间。
关键问题：这个巨大的 System Prompt 在每一次 API 调用中都会被完整发送一遍。
假设你每天用 OpenClaw 处理 50 次任务，每次 System Prompt 是 8,000 tokens：
每日 System Prompt 消耗 = 50 × 8,000 = 400,000 tokens
每月消耗 ≈ 12,000,000 tokens（仅 System Prompt！）
以 Claude Sonnet 4.6 的输入价格（$3/百万 tokens）计算，仅 System Prompt 一项每月就要 $36。这还不算对话内容和输出。
原因 3：推理模式让 Token 暴增 10-50 倍
当 OpenClaw 遇到复杂任务时，它会启用"思维链"或"推理模式"（Thinking/Reasoning）。这种模式让 AI 先"想清楚再说"，输出质量更高——但代价是 Token 消耗暴增。
推理 Token 的消耗特点：
- 思维过程产生大量中间 Token（通常不可见，但计费）
- 复杂任务的推理过程可能产生 10,000-50,000 tokens
- 如果不加以控制，几个复杂任务就能耗光一天的预算
| Token 消耗场景 | 普通模式 | 推理模式 | 倍数差距 |
|---|---|---|---|
| 简单问答任务 | ~500 tokens | ~2,000 tokens | 4倍 |
| 邮件处理流程 | ~2,000 tokens | ~15,000 tokens | 7.5倍 |
| 代码分析任务 | ~5,000 tokens | ~80,000 tokens | 16倍 |
| 复杂多步研究 | ~10,000 tokens | ~200,000 tokens | 20倍+ |
🎯 快速诊断: 如果你的 OpenClaw 账单异常高，先检查 Token 日志中的推理模式使用情况。
关闭非必要任务的推理模式，是最立竿见影的节省手段之一。
切换到更合适的模型也能大幅降低成本——通过 API易 apiyi.com 可以快速在不同模型之间切换测试。
三大原因的消耗占比
理解三大消耗来源，是制定省钱策略的前提：
| 消耗来源 | 占总消耗比例 | 是否可优化 | 主要优化手段 |
|---|---|---|---|
| 对话历史（上下文累积） | 40-50% | ✅ 高度可优化 | 缓存、定期清理、QMD |
| 系统提示词重复发送 | 25-30% | ✅ 高度可优化 | 缓存计费（节省 90%） |
| 推理/思维链模式 | 20-25% | ✅ 按需开启 | 只对复杂任务启用 |
| 工具调用和输出 | 5-15% | ⚡ 有限优化 | 精简工具描述 |
二、最被忽视的省钱神器：Claude 缓存计费
什么是 Claude 缓存计费
Claude 的 Prompt Caching（提示词缓存）是 Anthropic 于 2024 年底推出的原生功能，核心逻辑是：把频繁重复发送的内容在服务器端缓存起来，后续调用直接读取缓存，而非重新处理。
缓存读取的价格：仅为正常输入价格的 10%（省 90%）
这意味着：每次发送 8,000 tokens 的 System Prompt，开启缓存后，重复命中时只需按 800 tokens 计费。对于每天发送数十次请求的 OpenClaw 用户，这一项优化就能节省 数百美元/月。
缓存计费的完整价格体系
| 缓存类型 | 费用倍数 | 有效时长 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 正常输入 Token | 1× 基础价格 | 不缓存 | 每次重新处理 |
| 缓存写入（首次） | 1.25× | 5 分钟 TTL | 建立缓存 |
| 缓存写入（长效） | 2× | 1 小时 TTL | 频繁调用场景 |
| 缓存读取（命中） | 0.1×（省90%） | 有效期内 | 重复请求 |
实际节省计算示例：
场景：OpenClaw 系统提示词 8,000 tokens
每天调用 50 次，其中 48 次命中缓存
不使用缓存：50 × 8,000 = 400,000 tokens
费用 = 400,000 × $3/1M = $1.20/天 = $36/月
使用缓存： 2 次写入：2 × 8,000 × 1.25 = 20,000 tokens = $0.06
48 次命中：48 × 8,000 × 0.1 = 38,400 tokens = $0.12
每天费用 ≈ $0.18 → 每月 ≈ $5.40
节省：$36 - $5.40 = $30.60/月（仅 System Prompt 一项）
节省比例：85%
如何在 OpenClaw 中启用缓存计费
缓存计费的启用有一个必要前提：必须使用 Anthropic 原生格式接口（/v1/messages），而不是 OpenAI 兼容模式（/v1/chat/completions）。
正确配置方式（Python SDK 示例）：
import anthropic
# 必须使用 Anthropic 原生 SDK，不能用 OpenAI SDK
client = anthropic.Anthropic(
api_key="your-api-key",
base_url="https://api.apiyi.com/v1" # API易 支持 Anthropic 原生格式
)
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-6",
max_tokens=4096,
system=[
{
"type": "text",
"text": "你是一个专业的 AI 助理...[8000 tokens 的系统提示词]",
"cache_control": {"type": "ephemeral"} # ← 关键：标记此内容为缓存候选
}
],
messages=[
{"role": "user", "content": "帮我整理今天的邮件"}
]
)
缓存的技术约束：
- 最多设置 4 个缓存断点（
cache_control标记） - Sonnet 系列：最小可缓存内容 ≥ 1,024 tokens
- Opus / Haiku 4.5：最小可缓存内容 ≥ 4,096 tokens
- 支持缓存的模型：Claude Opus 4、Sonnet 4.6、Sonnet 4.5、Sonnet 4、Sonnet 3.7、Haiku 4.5、Haiku 3.5、Haiku 3 等
🎯 重要提示: API易 apiyi.com 完整支持 Anthropic 原生格式调用，
包括cache_control参数。在 API易 用原生格式调用 Claude 模型，
可以同时享受缓存计费（省最高 90%）+ API易 八折优惠，双重叠加效果显著。
三、关键认知：为什么 OpenAI 兼容模式无法节省 Token
这是大多数 OpenClaw 用户最容易踩坑的地方。
两种接口格式的本质差异
很多第三方 AI 工具和中转站为了方便用户，提供了 OpenAI 兼容模式——即用 OpenAI 的 /v1/chat/completions 接口格式来调用 Claude 等非 OpenAI 模型。
表面上，这样做让用户可以"一套代码调所有模型"。但有一个致命缺陷：
/v1/chat/completions 接口格式中没有 cache_control 参数的位置——因为这是 Anthropic 专有的原生功能。
当你通过 OpenAI 兼容格式调用 Claude 时：
- 你的请求被转换为 OpenAI 格式
- 中转站/代理再把它转为 Anthropic 原生格式
- 但
cache_control信息在第一步就已丢失 - Claude 服务器收到的请求没有缓存标记，每次都按完整 Token 计费
OpenAI 兼容模式 vs Anthropic 原生格式对比
| 对比维度 | OpenAI 兼容模式 | Anthropic 原生格式 |
|---|---|---|
| 接口路径 | /v1/chat/completions |
/v1/messages |
| Claude 缓存支持 | ❌ 不支持 | ✅ 完整支持 |
cache_control 参数 |
❌ 无此字段 | ✅ 支持 4 个断点 |
| System Prompt 每次计费 | 💸 全额（1× 价格） | 💰 缓存读取（0.1× 价格） |
| 代码复杂度 | 低（通用代码） | 中（需用 Anthropic SDK） |
| 省钱效果（高频场景） | 0% | 最高 90% |
非原厂 API 部署的额外问题
除了接口格式的问题，还有一个容易混淆的情况：云厂商部署的"同名"模型，不等于原厂。
以 GLM-5（智谱 AI）为例：
- z.ai 官网原厂 API：支持智谱自研的缓存计费功能
- 阿里云 / 腾讯云等部署的 GLM-5：使用云厂商的 API 网关，不具备原厂缓存计费功能
这不是 GLM-5 的问题，而是非原厂部署的通病：云厂商在托管模型时，通常只对外暴露标准的对话 API，不透传模型原厂的私有特性（如缓存计费等）。
类比：就像通过代理购买的商品，享受不到厂商官方的专项售后服务。
实际影响：
场景：每天 50 次调用，System Prompt 6,000 tokens
原厂 API（支持缓存）：
写入：2 次 × 6,000 × 1.25 = 15,000 tokens
读取：48 次 × 6,000 × 0.1 = 28,800 tokens
等效消耗 ≈ 43,800 tokens/天
非原厂 API（无缓存）：
全额：50 次 × 6,000 = 300,000 tokens/天
差距：无缓存消耗是有缓存的 6.85 倍
四、原厂 API 对比：如何选择最适合 OpenClaw 的接入方案
四种接入方案对比
| 接入方案 | 价格（相对原价） | 缓存支持 | 多模型支持 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic 官方 API | 100%（原价） | ✅ 完整 | ❌ 仅 Claude | 预算充足、纯 Claude 用户 |
| API易（Anthropic 原生格式） | 80%（八折） | ✅ 完整 | ✅ 多模型 | 推荐：省钱 + 灵活切换 |
| 通用中转站（OpenAI 兼容） | 85-95%不等 | ❌ 不支持 | ✅ 多模型 | 不使用 Claude 缓存时 |
| 云厂商非原厂部署 | 90-110%不等 | ❌ 不支持 | ❌ 单一模型 | 企业合规要求场景 |
API易 的双重省钱逻辑
API易 在 Claude 模型上的优势在于：同时支持 Anthropic 原生格式和八折价格。
这两点叠加起来，意味着：
普通用户（原价 + OpenAI 兼容，无缓存）：
每月 System Prompt Token 消耗：12,000,000 tokens
费用 = 12,000,000 × $3/1M = $36
API易 用户（八折 + 原生格式 + 缓存）：
实际计费 Token ≈ 1,440,000 tokens（缓存后）
费用 = 1,440,000 × $3×0.8/1M = $3.46
综合节省 = ($36 - $3.46) / $36 ≈ 90%
🎯 选型建议: 如果你在用 OpenClaw 且模型主要选择 Claude，
强烈建议通过 API易 apiyi.com 用 Anthropic 原生格式接入。
八折基础价 + 缓存节省的 90%，双重叠加可让账单降低 85-90%。
同时 API易 还支持 GLM-5、GPT 等多模型，方便你随时切换对比效果。
五、OpenClaw 省钱全攻略：5 个可立即执行的步骤
步骤 1：切换到 Anthropic 原生格式接口
这是最重要的一步，直接决定你能否享受缓存计费。
OpenClaw 配置方法：
在 OpenClaw 的模型配置（config.json）中，找到 models.providers 字段，按以下格式添加 API易 作为提供商，关键是将 api 字段设为 "anthropic-messages"，这样才能使用 Anthropic 原生格式并支持缓存计费：
{
"models": {
"providers": {
"apiyi": {
"baseUrl": "https://api.apiyi.com",
"apiKey": "sk-令牌填这里",
"api": "anthropic-messages",
"headers": {
"anthropic-version": "2023-06-01",
"anthropic-beta": ""
},
"models": [
{
"id": "claude-sonnet-4-6",
"name": "claude-sonnet-4-6",
"reasoning": false,
"input": ["text"],
"contextWindow": 200000,
"maxTokens": 16384
},
{
"id": "claude-sonnet-4-6-thinking",
"name": "claude-sonnet-4-6-thinking",
"reasoning": false,
"input": ["text"],
"contextWindow": 200000,
"maxTokens": 16384
}
]
}
}
}
}
配置要点说明：
"api": "anthropic-messages"← 最关键，指定使用/v1/messages原生格式，而非/v1/chat/completions兼容格式"baseUrl": "https://api.apiyi.com"← API易 的 base URL（无需加/v1，OpenClaw 会自动拼接）"anthropic-version": "2023-06-01"← Anthropic API 版本头，缺少此头会导致请求失败contextWindow: 200000← Claude Sonnet 4.6 支持 200K 上下文窗口
验证缓存是否生效：
查看 API 响应头或日志中的 cache_read_input_tokens 和 cache_creation_input_tokens 字段。如果有值，说明缓存已生效：
# 验证缓存响应
response = client.messages.create(...)
# 检查 usage 字段
print(response.usage)
# 输出示例：
# Usage(
# input_tokens=150, # 当次新增 token
# cache_creation_input_tokens=8000, # 首次写入缓存（按 1.25× 计费）
# cache_read_input_tokens=0, # 后续命中缓存（按 0.1× 计费）
# output_tokens=300
# )
🎯 接入方式: 通过 API易 apiyi.com 注册并获取 API Key 后，
将base_url设为https://api.apiyi.com/v1即可使用 Anthropic 原生格式，
无需修改其他代码，Claude 缓存计费立即生效。
步骤 2：合理放置缓存断点
缓存断点（cache_control）的位置至关重要。应该缓存那些"大而固定"的内容：
# 最佳实践：缓存系统提示词 + 工具定义
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-6",
system=[
{
"type": "text",
"text": SYSTEM_PROMPT, # 5,000-10,000 tokens 的主系统提示
"cache_control": {"type": "ephemeral"} # 断点1
},
{
"type": "text",
"text": TOOL_DEFINITIONS, # 工具列表（通常也很大）
"cache_control": {"type": "ephemeral"} # 断点2
}
],
messages=conversation_history, # 对话历史（不缓存，每次变化）
...
)
缓存策略要点：
- ✅ 适合缓存：系统提示词、工具定义、大块静态文档、RAG 检索的文档内容
- ❌ 不适合缓存：当前用户消息、动态生成的内容、每次变化的数据
- ⚠️ 注意顺序：缓存是前缀匹配的，静态内容必须放在消息序列的靠前位置
步骤 3：启用 QMD 减少上下文长度
QMD（Quick Memory Database，快速记忆数据库）是 OpenClaw 的本地语义搜索功能。它的工作原理：
传统方式：
每次发送 [全部历史对话] → 消耗大量 Token
QMD 方式：
本地建立向量数据库 → 搜索最相关的历史片段
每次只发送 [最相关的 3-5 条历史记录] → 节省 60-97% Token
QMD 的实际节省效果：根据 OpenClaw 官方文档，QMD 可实现 60-97% 的 Token 节省，具体比例取决于对话历史的体量和任务类型。
启用方式（OpenClaw 设置界面）：
- Settings → Memory → Enable QMD
- 设置 QMD 存储路径（本地，数据不上传）
- 设置相关性阈值（推荐 0.7 以上，避免噪音历史记录）
步骤 4：按任务类型选择合适的模型
不是所有任务都需要最强的模型。正确的模型分配是成本控制的关键：
任务分级策略：
简单任务（日程提醒、格式转换、简单搜索）
→ 使用 Claude Haiku 4.5（最快，最便宜）
→ 约为 Sonnet 价格的 1/5
中等任务（邮件处理、文件整理、代码 review）
→ 使用 Claude Sonnet 4.6（均衡）
→ 成功率 86.9%（PinchBench 第一）
复杂任务（架构分析、多步研究、复杂推理）
→ 使用 Claude Opus 4.6（最强推理）
→ 只在确实需要时启用推理模式
步骤 5：周期性清理上下文
对话历史是 Token 消耗的最大来源之一（40-50%）。建议：
- 设置最大上下文轮数：超过 15-20 轮后自动总结并清理历史
- 任务完成后手动清理：开启新任务前重置上下文
- 启用 OpenClaw 的会话压缩功能：用 AI 将长历史压缩为摘要
五步优化的综合效果预估
以一个中度使用 OpenClaw 的用户为基准（未优化月费约 $300-600），执行上述五步后的预期效果：
| 优化步骤 | 针对消耗来源 | 预期节省比例 | 执行难度 |
|---|---|---|---|
| 1. 切换 Anthropic 原生格式 | System Prompt 重复计费 | 节省 85-90% (SP 部分) | ⭐ 低（改 base_url） |
| 2. 设置缓存断点 | 工具定义 + 静态文档 | 节省 80-90% (工具部分) | ⭐⭐ 低中 |
| 3. 启用 QMD | 对话历史 Token | 节省 60-97% (历史部分) | ⭐⭐ 低中 |
| 4. 模型按任务分级 | 全部 Token 成本 | 节省 30-70% (模型差价) | ⭐⭐⭐ 中 |
| 5. 周期性清理上下文 | 历史累积雪球效应 | 节省 20-40% (长期收益) | ⭐ 低 |
🎯 执行优先级建议: 步骤 1（切换原生格式）和步骤 3（启用 QMD）是收益最高、操作最简单的两步，
建议优先完成这两步，通常可让账单立降 60-80%。
通过 API易 apiyi.com 接入 Claude，步骤 1 只需修改base_url一行配置，5 分钟内完成。
六、实战配置：OpenClaw + API易 + Claude 缓存的完整示例
以下是一个完整的、已优化的 OpenClaw 配置示例，适合大多数用户直接复用：
import anthropic
# 通过 API易 使用 Anthropic 原生格式
client = anthropic.Anthropic(
api_key="sk-your-apiyi-key", # API易 Key（apiyi.com 注册获取）
base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)
# 定义系统提示词（大块内容，适合缓存）
SYSTEM_PROMPT = """
你是一个专业的 AI 智能助理，运行在 OpenClaw 平台上。
你的职责包括：管理日程、处理邮件、整理文件、协助代码开发...
[通常有 5,000-10,000 tokens 的详细说明]
"""
# 定义工具列表（也是大块固定内容，适合缓存）
TOOL_DEFINITIONS = """
可用工具：calendar_api, email_api, file_system, code_runner...
[工具详细说明，通常 2,000-5,000 tokens]
"""
def call_openclaw_with_cache(conversation_history: list, user_message: str):
"""优化后的 OpenClaw API 调用，启用缓存"""
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-6", # PinchBench 排名第一
max_tokens=4096,
# 系统提示词：标记缓存断点
system=[
{
"type": "text",
"text": SYSTEM_PROMPT,
"cache_control": {"type": "ephemeral"} # 缓存断点1
},
{
"type": "text",
"text": TOOL_DEFINITIONS,
"cache_control": {"type": "ephemeral"} # 缓存断点2
}
],
# 对话历史 + 新消息
messages=[
*conversation_history, # 历史消息（不缓存，每次变化）
{"role": "user", "content": user_message}
]
)
# 打印 Token 使用情况（用于监控优化效果）
usage = response.usage
print(f"输入 Token: {usage.input_tokens}")
print(f"缓存写入: {usage.cache_creation_input_tokens}")
print(f"缓存读取: {usage.cache_read_input_tokens}")
print(f"输出 Token: {usage.output_tokens}")
return response.content[0].text
🎯 快速上手: 将上述代码中的
api_key替换为你在 API易 apiyi.com 注册后获得的 Key，
无需其他修改，即可立即使用 Anthropic 原生格式 + 缓存计费 + API易 八折优惠的组合。
常见问题解答
Q: API易 是否真的支持 Anthropic 原生格式（/v1/messages）？
是的，API易 apiyi.com 同时支持两种接口格式：
- Anthropic 原生格式：
/v1/messages（支持缓存计费） - OpenAI 兼容格式：
/v1/chat/completions（方便通用代码）
对于 Claude 模型，强烈建议使用 Anthropic 原生格式，这样才能享受缓存计费。使用 anthropic Python SDK 并将 base_url 指向 API易 即可。
🎯 访问 API易 apiyi.com 注册账号，控制台中可以看到两种格式的接入示例代码。
Q: 缓存 5 分钟 TTL 够用吗？如何判断是否需要 1 小时 TTL？
这取决于你的调用频率：
- 如果你的 OpenClaw 调用间隔 < 5 分钟（如持续处理任务流），使用默认 5 分钟 TTL 即可
- 如果调用间隔在 5 分钟到 1 小时之间（如处理完一批任务后停顿），考虑 1 小时 TTL（费用为 2× 写入价格，但缓存命中率更高）
- 如果调用间隔 > 1 小时，缓存意义有限，每次重新写入即可
Q: 使用 GLM-5 等国产模型时，有什么省钱建议？
GLM-5 的缓存功能需要通过智谱 AI 官网（z.ai）的原生 API 调用，阿里云等第三方部署无法使用。
API易 同样支持 GLM-5 等国产模型，价格在八折以下，方便你在测试阶段用统一接口对比各模型效果。在确定适合场景的模型后，再决定是继续用 API易 还是直连原厂。
Q: 我已经在用第三方中转站，迁移到支持原生格式的平台有多难？
迁移成本非常低。唯一需要修改的是代码中的两个参数：
# 迁移前（OpenAI 兼容格式）
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="sk-xxx", base_url="旧中转站地址")
response = client.chat.completions.create(model="claude-sonnet-4-6", ...)
# 迁移后（Anthropic 原生格式，支持缓存）
import anthropic
client = anthropic.Anthropic(
api_key="sk-新API易Key", # ← 换成 API易 的 Key
base_url="https://api.apiyi.com/v1" # ← 换成 API易 的地址
)
response = client.messages.create(model="claude-sonnet-4-6", ...)
# 然后在 system 参数中加 cache_control 即可启用缓存
主要工作量在于将 chat.completions.create 改为 messages.create，消息格式有细微差异（role/content 结构一致，但 system 从字符串改为对象列表）。通常半天内可以完成迁移。
Q: 如何验证我的 OpenClaw 实例是否已成功启用缓存？
最直接的方法：在连续调用两次时，观察 API 响应中的 usage 对象：
- 第一次调用：
cache_creation_input_tokens有值（缓存写入） - 第二次调用：
cache_read_input_tokens有值（缓存命中）
如果第二次调用的 cache_read_input_tokens 等于 System Prompt 的 Token 数，说明缓存完全生效。
Q: 推理/思维模式（Extended Thinking）一定要关吗？
不一定要完全关闭，但应该按需使用。建议策略：
- 简单任务（邮件分类、日程安排）：关闭推理模式
- 中等任务（代码 review、信息汇总）：默认关闭，遇到困难时开启
- 复杂任务（架构决策、多步骤研究）：开启，但设置合理的
budget_tokens上限
在 Claude API 中，可以通过 thinking: {"type": "enabled", "budget_tokens": 5000} 限制推理模式的最大 Token 消耗。
总结：OpenClaw 省钱的核心逻辑
让我们把所有节省手段用一张图总结：
回顾本文的核心要点：
三大高消耗根因：
- 对话历史每次重发（占 40-50% 消耗）
- System Prompt 每次重发（占 25-30%）
- 推理模式无节制使用（占 20-25%）
最高效的省钱手段：
- 🥇 Claude 缓存计费：省最高 90%（必须用 Anthropic 原生格式）
- 🥈 QMD 本地语义搜索：省 60-97% 的历史上下文 Token
- 🥉 模型按任务分级：轻任务用 Haiku，重任务用 Sonnet/Opus
- API 渠道选 API易：八折基础价 + 原生格式支持
最关键的一个认知：
OpenAI 兼容格式（/v1/chat/completions）无法传递
cache_control，
即便通过中转站调用 Claude，也享受不到缓存折扣。
要省钱，必须用 Anthropic 原生格式（/v1/messages）。
🎯 立即行动: 访问 API易 apiyi.com 注册，获取支持 Anthropic 原生格式的 API Key。
把 base_url 换成https://api.apiyi.com/v1，3 分钟内完成切换，
当天就能看到 Token 账单的显著下降。Claude 模型八折，多模型统一接口，
是 OpenClaw 用户降本提效的最优选择。
本文所有 API 价格数据基于 2026 年 3 月公开资料，实际价格请以各平台官方公告为准。
作者：APIYI Team | 更多 OpenClaw 使用技巧，欢迎访问 API易 apiyi.com 帮助中心
