近期OpenClaw特别火，我自己也尝试使用了半个月，最直观的感受就是Token消耗太快，随着安装的技能越来越多，AI变得又贵又卡顿。OpenClaw作为一个功能强大的自主AI Agent，由于其高频的上下文载入、Heartbeat以及对复杂任务的多轮调用，往往会产生高昂的API费用。这就好比开公司一样，注册一个营业执照容易，但想经营好一个公司要产生高额的投入。我用自己的实战经验和踩坑经历，整理出这套OpenClaw优化方案，能让你的Token消耗降低60%-90%以上。
1. 实施多模型分层路由
OpenClaw默认配置通常指向高单价的旗舰模型，你可以通过修改配置文件，将任务按复杂度分发给不同模型。对于需要高逻辑推理的核心决策，保留Claude 3.5 Sonnet或GPT-4o；而对于Heartbeat、状态维持或定时任务，应强制指定给Gemini 1.5 Flash、DeepSeek或GPT-4o-mini。这些轻量化模型的Token单价通常仅为旗舰模型的十分之一。
2. 物理截断与清理上下文文件
OpenClaw的工作原理是实时读取.clawdbot目录下的状态文件。随着运行时间增加，MEMORY.md、SOUL.md和PLAN.md会包含大量陈旧信息。你需要手动或脚本定期删除这些文件中已完成的任务记录。只保留当前的活跃任务和核心指令，防止 Agent 在每次请求时将数百行无用文本重复发送给API。
3. 切换读取模式为局部检索
默认情况下，Agent在处理文件时倾向于读取全文，这在处理大型代码库或长文档时会瞬间耗尽配额。你应在config中限制Agent使用read_file的频率，强制其使用带有行号范围的读取指令，或配置基于Embedding的向量搜索功能。这样 Agent 仅会检索与当前问题相关的文本片段，而不是将整个文件注入上下文。
4. 配置服务端Prompt Caching
在接入Anthropic或支持缓存的API中转站时，必须在Header中启用Prompt Caching。由于OpenClaw的System Prompt和基础背景信息在短时间内是高度重复的，开启此功能后，API供应商会对重复的输入Token给予大幅折扣。为了提高命中率，请避免在System Prompt中加入动态的时间戳或频繁变动的变量。
5. 调整心跳频率与任务合并逻辑
在config.toml或相关的环境配置文件中，增加heartbeat_interval的秒数。高频心跳会导致Agent在无任务状态下依然产生持续的API调用。同时，在SOUL.md中写入明确指令，要求Agent在单次动作中尽可能批量处理多个子任务，减少为了确认状态而产生的往返握手次数。
6. 管理Session会话历史
OpenClaw会将对话历史记录在sessions/文件夹下的.jsonl文件中。随着对话轮数增加，历史记录会占据上下文的大部分比例。你应该养成定期执行/new命令的习惯以重置会话。对于长期运行的Agent，需定期物理删除过大的历史JSONL文件，迫使Agent从精简后的MEMORY.md中重新获取状态，而非从冗长的历史对话中回溯。
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