如果你是 OpenClaw 的新用户，看到文档里同时提到 和 这两个指令，大概率会认为它们都是"查看更多输出"的意思，然后随手两个都开了——结果是每次对话的回复长度翻了五倍，token 账单当月创下历史新高。
这是因为两者确实都能"展示更多内容"，但展示的层级完全不同：/verbose 展示工具调用层的详情，而 /reasoning 展示模型思考层的推理过程。一个属于系统日志层面，一个属于 AI 认知层面。把这两个维度混为一谈，是绝大多数用户遇到 token 爆炸问题的根源。
是 OpenClaw 的工具调用可见性开关。当 AI 助理执行某个任务时，背后可能调用了十几个工具：查询天气 API、读取本地文件、搜索网页、发送 Telegram 消息……正常状态下这些操作都在后台静默进行，你只看到最终结果。开启 后，每次工具调用的输入参数、执行结果、错误信息都会实时输出到聊天窗口。
有三个参数级别：
使用方式很简单，直接在聊天框发送以下指令即可：
以下是最适合开启 的几种情况：
完全是另一回事。它控制的是模型内部推理过程的可见性。当 AI 收到你的问题后，在给出最终答案之前，它会经历一个"内心独白"式的思考过程——权衡各种可能性、分析利弊、规划行动步骤。默认情况下这个过程是不可见的。开启 后，这段思考过程会以带 "Reasoning:" 前缀的独立消息形式呈现在正式回复之前。
的三种参数：
这是 X.com 上讨论最热烈的一个问题。实测数据显示，在同一个任务下，不同配置组合的 token 消耗差异巨大：
根据社群经验和实际使用反馈，以下是一套经过验证的调试策略，既能快速定位问题，又能把额外 token 消耗控制到最低：
开启 或 后，单条消息的数据传输量会显著增加。原本一条回复可能只有 2KB，开启 full verbose 后可能变成 20-50KB，还带有实时流式输出。这对你的 AI API 连接质量提出了更高要求——轻微的网络抖动在普通模式下可能不会触发问题，但在调试模式下可能导致流式输出中断、消息截断甚至连接超时。
对于需要频繁调试 OpenClaw 的开发者和高级用户来说，网络稳定性几乎是必要条件。VPN07 覆盖全球 70+ 国家节点，1000Mbps 千兆带宽配合超低延迟，能够支撑高强度的调试会话。即便在流式输出 AI 推理链这种极端场景下，也不会出现数据包丢失或连接中断。运营十年的稳定性保障，月费仅 ¥9，真正做到调试无忧。
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