<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" style="display: none;"> <path stroke-linecap="round" d="M5,0 0,2.5 5,5z" id="raphael-marker-block" style="-webkit-tap-highlight-color: rgba(0, 0, 0, 0);"></path> </svg> 用过 OpenClaw 的朋友大概都有一个共同的痛点——每次对话都会把完整的历史回答塞进上下文，聊着聊着 token 就飙上去了。一个稍微复杂点的任务，十几轮对话下来，单次请求可能就要吃掉数万 token，钱包和速度都遭不住。
这背后的原因其实不难理解：LLM API 本质上是无状态的。无论是 Anthropic 的 Messages API 还是 OpenAI 的 Chat Completions API，每次请求都需要发送完整的对话历史。OpenClaw 作为 Agent 框架，一个任务往往需要 5-10 次甚至更多的 API 调用，每次都携带完整上下文，消耗自然成倍增长。
本文将从配置优化和使用习惯两个维度，系统梳理降低 OpenClaw token 消耗的可行方案，并给出一份可直接落地的配置模板。
在动手优化之前，先搞清楚 token 的主要消耗来源：
理解了消耗结构，下面逐个击破。
2.1 Compaction（上下文压缩）
Compaction 是 OpenClaw 内置的上下文管理机制，它会将旧的对话历史重写为紧凑的摘要条目，同时保持近期消息完整。
OpenClaw 提供两种压缩模式：
如果你当前使用的是 模式，这很可能就是“完整回答始终留在上下文里”的直接原因——系统会尽可能保留原始历史，直到窗口快溢出才不得不压缩。
配置方式：
GPT plus 代充 只需 145
2.2 Context Pruning（上下文修剪）
这是很多用户容易忽略、但收益非常明显的一项配置。
Pruning 与 Compaction 的区别在于：
- Compaction 是永久性操作，会将对话重写为摘要并保存到 JSONL 文件；
- Pruning 是临时性操作，在每次请求构建时在内存中修剪工具结果和冗余输出，不修改存储记录。
两者并不冲突，建议同时启用。
配置方式：
参数说明：
小贴士： 没有配置 Pruning 的话，几个小时前读取的大文件内容会一直原样躺在上下文里，这笔开销其实完全没必要。
2.3 Memory Flush（记忆刷新）
积极压缩能省 token，但也带来一个隐患：压缩可能丢失重要信息。
Memory Flush 机制解决的就是这个矛盾——在 Compaction 触发前，先将关键信息持久化到本地记忆文件中。
触发流程如下：
GPT plus 代充 只需 145
配置方式：
建议设置为上下文窗口的 30%-50%，给后续对话留出足够空间。对于 128K 窗口的模型，30000-40000 是比较合理的值。
2.4 子代理并发控制
子代理（Subagent）的每个实例都维护独立的上下文窗口。并发数越高，同一时刻消耗的 token 总量越大。
GPT plus 代充 只需 145
除非任务确实需要高并发（如批量文件处理），否则建议将 控制在 4 以内。
3.1 工具延迟加载（Tool Discovery）
默认情况下，OpenClaw 采用静态注入策略：每次请求都在 数组中携带全部可用工具的 JSON Schema，50+ 个工具的描述可能就要占用数千 token。
Tool Discovery 模式的思路是：只在基础 数组中保留一个元工具 ，Agent 需要特定能力时再按需加载对应工具的 Schema。
这种“懒加载”方式可以显著减少每次请求的固定开销。
3.2 Prompt Caching（提示缓存）
如果你使用的是 Anthropic 的 Claude 模型，可以利用其 Prompt Caching 机制：
- 将系统提示等静态内容始终放在消息数组的开头；
- 通过 标记让 API 侧缓存这些内容（缓存生存期约 5 分钟）；
- 命中缓存时， token 的费用比正常输入 token 便宜约 90%。
对于系统提示较长、调用频率较高的场景，这项优化的成本收益非常可观。
3.3 按需切换模型
并非所有任务都需要最强的模型。一个务实的策略是：
在 OpenClaw 中可以通过 命令随时切换。
3.4 禁用 Thinking 模式
部分模型的 Thinking/Reasoning 模式会产生大量思维链输出，token 消耗可能膨胀 10-50 倍。如果任务不需要深度推理，建议显式关闭：
综合以上优化项，下面给出一份可直接使用的完整配置。已在原始配置基础上标注了所有变更点：
GPT plus 代充 只需 145
配置只是一半，日常使用习惯同样重要：
- 定期手动压缩：每 10-15 轮对话执行一次 ，不要完全依赖自动触发。
- 任务切换时重置：开始新任务前执行 ，避免无关上下文污染新会话。
- 善用子代理隔离：独立的子任务通过 分发，避免主会话上下文膨胀。
- 监控上下文用量：养成查看 的习惯，了解当前 token 消耗情况。
- 按需选择模型：简单任务用轻量模型，复杂任务再切换到高端模型。
基于上述优化项的组合，预期 token 节省效果如下：
建议分步实施：先加上 和 这两项，这是收益最大、风险最低的组合。观察几天运行效果后，再逐步调优 和 的具体数值。
OpenClaw 的 token 消耗问题本质上是 LLM 无状态架构的固有代价。好在框架本身提供了 Compaction、Pruning、Memory Flush 等完善的上下文管理机制——只是默认配置偏保守，需要根据实际使用场景主动调优。
核心思路就一句话：让 Agent 记住该记住的，忘掉该忘掉的。
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