<p class="text-slate-700 mb-4 leading-relaxed">普通 ChatGPT 对话的 token 消耗相对好预测——你发一条消息，AI 回复一条，费用大体成比例。但 OpenClaw 的工作方式完全不同，它是一个能自主执行多步骤任务的 AI 代理（Agent），每一次"对话"背后可能包含了几十次工具调用、数轮内部推理和多次 API 调用。</p> <p class="text-slate-700 mb-4 leading-relaxed">具体来说，以下因素都会大幅增加 token 消耗：soul.md 配置文件（每次调用都会包含）、所有激活的 Skills 定义（每次调用都要传入）、完整的对话历史（随时间线性增长）、/think 档位设置（high/xhigh 会产生大量内部推理 token）、工具调用的输入输出（每次 API 调用结果）。</p> <p class="text-slate-700 mb-4 leading-relaxed">一个看似简单的"帮我整理今天的邮件"请求，在后台可能触发了：读取邮件列表（工具调用）→ 对每封邮件进行分类（多次推理）→ 生成摘要（API 调用）→ 写入 memory（工具调用）……最终消耗的 token 是用户发送那条消息本身的几十倍。</p> <p class="text-slate-700 mb-4 leading-relaxed"> 是一个持久性指令，设置后在整个会话中持续生效，每条 AI 回复结尾都会附上对应的统计信息。共有四个参数：</p> <p class="text-slate-700 mb-4 leading-relaxed">很多用户开启 后看到 input token 数量比预期高很多，感到困惑。这是正常现象。以下是 input tokens 组成的完整拆解：</p> <p class="text-slate-700 mb-4 leading-relaxed">了解各模型的定价有助于你在开启 后正确判断数字是否合理：</p> <p class="text-slate-700 mb-4 leading-relaxed">从上表可以看出，Claude Haiku 和 DeepSeek 的费用只有 Sonnet 的 1/10 甚至更低。对于不需要复杂推理的任务（发送通知、简单问答、格式转换），切换到轻量模型可以显著降低成本。用 实测不同模型的费用差异，是找到个人最优配置的最科学方法。</p> <p class="text-slate-700 mb-4 leading-relaxed">这是很多人忽视的隐性成本来源。当网络不稳定导致 API 请求超时，OpenClaw 会自动重试——每次重试都需要重新发送完整的上下文，这些重复的 input tokens 全部计入账单。网络越差，重试越多，同一个任务的实际费用就越高。</p> <p class="text-slate-700 mb-4 leading-relaxed">用 持续监控时，如果你发现某些时段同类任务的 input tokens 数量异常偏高，可能不是任务本身变重了，而是网络不稳定触发了多次重试。这时切换到稳定的网络环境往往能立竿见影地降低账单。</p> <p class="text-slate-700 mb-4 leading-relaxed">VPN07 提供 1000Mbps 千兆带宽，覆盖全球 70+ 国家节点，让 API 请求第一次就成功，彻底消除网络重试带来的额外 token 消耗。十年稳定运营历史，月费仅 ¥9，是 OpenClaw 费用优化链条中最值得的一环。</p>
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