“Token速率超限”即TPM超限，需确认限流类型、估算单次token用量、检查system内容计费，并按五步配置限流防护：调高TPM配额、对齐API Key限流、网关缓冲、客户端预检、长上下文分块处理。
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火山引擎接口返回“Token速率超限”时，说明当前请求在单位时间内消耗的Token数已突破TPM（Tokens Per Minute）硬性配额，系统已主动拦截后续调用，必须立即定位是哪个环节触发了该限制并调整配置。
确认是否为TPM限流而非RPM或额度耗尽
打开火山引擎控制台 → 进入【AI与大模型 → 豆包Doubao / 方舟CodingPlan / DeepSeek等对应服务】→ 点击左侧【API密钥管理】→ 找到正在使用的API Key，查看其右侧「限流配置」区域是否显示“已启用”，且「每分钟Token数（TPM）」数值被手动设置过。若此处为空或显示“使用默认配额”，则大概率是默认TPM值（如800K）被短时高频长文本请求打穿。
在终端执行 openclaw logs --follow 查看实时日志，搜索关键词 【tokens per minute】 或 【tpm】 —— 若原始报错中明确出现这两者之一，即可100%确认是Token吞吐速率问题，不是请求频次（RPM）或总配额（Quota）问题。
检查请求内容是否隐式放大Token消耗
方法一：用curl或Postman重放一次典型失败请求，将body中messages数组里的所有content字段长度相加，再乘以1.3系数（中文平均1 token ≈ 1.3字符），粗略估算单次请求Token用量。若单次超10万token，基本可判定是Prompt冗余或max_tokens设得过大。
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方法二：在OpenClaw配置中启用token统计插件，在config.yaml的plugins:下添加token-tracker:模块，重启后观察每条请求下方输出的estimated_input_tokens和estimated_output_tokens真实值。这一步能暴露那些你以为很短、实则因嵌入大量示例或系统提示词而膨胀的请求。
注意：火山引擎对system角色内容同样计费，哪怕你只写了“你是一个助手”，也会占用约8个token；若反复塞入相同文档片段作上下文，每次调用都重复计费，极易触达TPM上限。
立即生效的五级限流防护配置
第一步：登录火山引擎控制台 → 进入【配额管理 → API配额】→ 搜索模型名（如doubao-lite-32k）→ 点击【编辑配额】→ 将【每分钟Token数（TPM）】设为业务峰值的120%，例如历史最高单分钟消耗为9万，则填108000；【务必勾选“超限自动熔断”】，否则仅预警不拦截。
第二步：进入【AI与大模型 → 对应服务 → API密钥管理】→ 编辑该Key → 关闭「使用默认配额」→ 在「限流配置」中将TPM设为与上一步完全一致的数值，确保双路径限流策略对齐。
第三步：若使用OneAPI网关，在渠道配置页中启用「速率限制」→ 设置「每分钟最大Token数」为比火山引擎TPM低5%的值（如102600），形成缓冲层，避免因网络延迟导致的跨分钟边界误判。
第四步：在客户端代码中增加预检逻辑——发送请求前，用encoding/tiktoken（Python）或gpt-tokenizer（Node.js）本地估算本次请求总token数，若预估值＞单次允许上限（建议≤30000），则自动截断非关键上下文或抛出拒绝错误。
第五步：对长上下文场景启用流式响应+分块处理。将原本一次提交32K token的请求，拆成4次各8K token的独立调用，中间插入sleep(200)，既避开TPM尖峰，又降低单次失败影响面。
