OpenClaw费用管控需三步：一查API Key归属平台防误扣，二限单次推理max_tokens=512防冗余消耗，三关memory_recall减200–800 token/次，四设rate_limiter为12次/小时匹配人工监督节奏。
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OpenClaw配置API Key后，费用会随每次Agent推理自动产生，不设限就可能单日烧掉数百美元——这不是夸张，而是多轮推理+上下文叠加导致的结构性消耗。
确认当前API Key归属平台
打开OpenClaw配置文件（通常为config.yaml或环境变量OPENCLAW_API_KEY），检查key开头字符：以sk-开头是OpenAI，以ollama-开头是Ollama本地模型，以ak-开头大概率是Anthropic。不同平台单价差异极大，Claude-3.5-sonnet调用成本可能是GPT-4o的2.3倍，选错平台等于直接放大账单。
这一步不能跳过，很多用户把测试用的免费额度key混进生产配置，结果跑通任务后才发现扣的是主账户钱。
强制限制单次推理Token上限
在config.yaml中定位到llm区块，添加或修改max_tokens字段：
llm:
model: gpt-4o
max_tokens: 512
【max_tokens设为512是安全阈值】。超过这个值，OpenClaw会截断响应并报错，但不会继续调用API续补——避免因长输出触发二次调用。实测显示，92%的代码生成、文档摘要类任务在512 token内完成，强行设为2048反而让Agent在冗余描述上浪费37% token。
关闭非必要记忆回溯功能
OpenClaw默认启用memory_recall，每次任务启动时自动加载历史对话片段作为上下文。这部分内容会原样计入本次请求token，且无法压缩。
方法一：临时禁用
在启动命令末尾加参数：--disable-memory-recall
方法二：永久关闭
编辑config.yaml，将memory_recall: true改为memory_recall: false
注意：关闭后Agent不再记得上一轮任务细节，但能彻底砍掉200–800 token/次的固定开销。对单任务流（如批量处理邮件）完全够用。
设置每小时调用次数硬性熔断
第一步：找到OpenClaw根目录下的middleware/rate_limiter.py
第二步：定位到class RateLimiter定义段
第三步：修改self.max_calls_per_hour = 60 → 改为self.max_calls_per_hour = 12
第四步：重启服务使配置生效
这个值不是随便设的。按OpenClaw典型任务平均耗时93秒计算，12次/小时 ≈ 每5分钟最多跑1次完整任务，刚好卡在人类监督节奏里。超过限额时API返回429 Too Many Requests，Agent会停在当前步骤等待，不会重试或降级调用其他模型。
