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Token Optimization

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通过文件分割、提示缓存、上下文修剪和模型路由,将 OpenClaw 每次对话的提示成本降低 70% 以上。已在生产环境中测试...

Token OpenClaw 优化

功能概述

Token OpenClaw 优化是一项面向实际任务的技能,主要用于系统化指南将每回合的令牌消费减少70% , 但不失去任何功能;当使用此特性时;

核心要点

  • session status 显示上下文 > 30%在简单化上。
  • 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。

使用与执行

该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;

结果检查与注意事项

若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

OpenClaw 的 Token 优化指南

系统性操作指南:在不损失任何功能的前提下,将每轮对话的 Token 消耗降低 70% 以上。

何时使用本技能

  • session_status 显示 Context 占比 > 30%(即使发送简单消息)
  • 缓存命中率(Cache hit rate)为 0%,或持续偏低
  • AGENTS.md 文件大小 > 5KB,或 MEMORY.md > 3KB
  • 你希望降低 Anthropic 模型的 API 成本

前提条件

  • OpenClaw 2026.3.x 或更高版本
  • 具备编辑 openclaw.json 的权限
  • 已至少配置一个 Anthropic 模型

步骤 1:评估当前状态

运行 session_status 并记录以下输出:

Cache: X% hit · Y cached, Z new
Context: Xk/200k (X%)

然后检查各工作区文件大小:

wc -c ~/.openclaw/workspace/*.md

异常信号(Red flags):

  • 任一单个文件 > 10KB → 需拆分
  • 所有工作区文件总大小 > 30KB → 冗余严重
  • 缓存命中率为 0% → 缓存未启用
  • 发送简单消息时 Context 占比 > 40% → 上下文裁剪策略过宽松

步骤 2:拆分大文件(第一层优化)

AGENTS.md(最大瓶颈)

将使用频率较低的内容迁移至独立文件:

内容 迁移至 加载时机
子代理协议(Subagent protocols) AGENTS_SUBAGENT.md 仅在创建子代理(spawning)时加载
心跳规则(Heartbeat rules) AGENTS_HEARTBEAT.md 仅在执行心跳(heartbeat)时加载
详细示例(Detailed examples) memory/ 目录 按需通过 read 加载

目标:AGENTS.md ≤ 5KB

仅保留:会话规则、安全策略、格式规范、高频使用的子代理速查表。

在文件顶部添加引用说明:

> Subagent protocol → `AGENTS_SUBAGENT.md` (read on demand)
> Heartbeat protocol → `AGENTS_HEARTBEAT.md` (read during heartbeat)

MEMORY.md

将详细的 SOP 和操作流程迁移至 memory/ 子目录下的独立文件;仅保留在多轮对话中高频引用的核心条目。

目标:MEMORY.md ≤ 3KB

BOOTSTRAP.md

初始设置完成后即可删除。该文件每轮均被加载,但无实际价值。

mv ~/.openclaw/workspace/BOOTSTRAP.md ~/.openclaw/workspace/BOOTSTRAP.md.bak

验证

# 仅统计每轮必加载的文件总大小
cat ~/.openclaw/workspace/{AGENTS,SOUL,TOOLS,IDENTITY,USER,HEARTBEAT,MEMORY}.md | wc -c
# 目标:总和 < 15KB

步骤 3:启用提示缓存(第二层优化)

在 openclaw.json 中为每个 Anthropic 模型添加 cacheRetention 参数:

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "models": {
        "anthropic/claude-opus-4-6": {
          "params": { "cacheRetention": "long" }
        },
        "anthropic/claude-sonnet-4-6": {
          "params": { "cacheRetention": "long" }
        },
        "openrouter/anthropic/claude-3.5-sonnet": {
          "params": { "cacheRetention": "short" }
        }
      }
    }
  }
}

参数取值说明

取值 缓存窗口 适用场景
none 不启用缓存 突发型 / 通知型代理
short 约 5 分钟 OpenRouter 上的 Anthropic 模型
long 约 1 小时 主代理(推荐)

厂商支持情况

厂商 是否支持
Anthropic 直连 API ✅ 完全支持
OpenRouter anthropic/* ✅ 自动注入 cache_control
Bedrock Anthropic Claude ✅ 透传支持
其他厂商 ❌ 不生效

缓存常驻技巧(Keep-Warm Tip)

将 cacheRetention: "long" 与约 55 分钟一次的心跳配合使用,可使缓存长期保持活跃:

"heartbeat": {
  "every": "55m",
  "model": "your/cheap-model"
}

步骤 4:调优上下文裁剪(第三层优化)

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "contextPruning": {
        "mode": "cache-ttl",
        "ttl": "3m",
        "keepLastAssistants": 2,
        "softTrimRatio": 0.25,
        "hardClearRatio": 0.45,
        "tools": {
          "allow": ["exec", "read", "browser"],
          "deny": ["web_search", "web_fetch"]
        }
      }
    }
  }
}

参数参考指南

参数 激进模式 平衡模式 保守模式
ttl 2m 3m 5m
keepLastAssistants 1 2 3
softTrimRatio 0.20 0.25 0.30
hardClearRatio 0.40 0.45 0.50

工具拒绝列表(Tool Deny List)

将体积大、一次性使用的工具输出移入 deny 列表:

  • web_fetch — 页面内容体积大,且极少复用
  • web_search — 每次搜索结果均不同

将高频复用的工具保留在 allow 列表中:

  • exec — 命令输出常被后续对话引用
  • read — 文件内容可能跨多轮讨论
  • browser — 快照数据可能被反复引用

步骤 5:优化模型路由策略

对低价值任务使用低成本或免费模型:

"heartbeat": {
  "every": "4h",
  "model": "your/free-flash-model"
}
任务类型 模型层级 原因
心跳 / 定时任务(Heartbeat/cron) 免费 / Flash 级别 仅需简单校验,零成本
简单问答(Simple Q&A) 免费 / Flash 级别 无需强推理能力
中等复杂度任务 中端模型 兼顾成本与质量
复杂 / 多步骤任务 高端模型(Premium) 投入产出比合理

步骤 6:验证与监控

完成全部配置后,重启网关并检查效果:

openclaw gateway restart

随后发送一条简单消息,并运行 session_status:

关键指标(KPI)目标值

指标 目标值 查看方式
缓存命中率(Cache Hit Rate) > 80% Cache: X% hit
简单问答输入 Token 数 < 20k tokens Tokens: X in
空闲状态下 Context 占比 < 30% Context: Xk/200k
每日上下文压缩次数(Compactions/day) < 2 Compactions: X

故障排查

现象 可能原因 解决方法
缓存命中率仍为 0% 所用模型不支持缓存 确认厂商为 Anthropic
每轮均产生高 cacheWrite 系统提示词中存在易变内容(volatile content) 将易变文件迁移至按需加载
Context 占比迅速升至 > 50% 上下文裁剪策略过宽松 降低 ttl 和 softTrimRatio
每日压缩次数 > 3 次 长对话未触发有效裁剪 启用 cache-ttl 模式

总结检查清单

  • 评估:运行 wc -c 统计工作区文件大小 + 执行 session_status
  • 拆分:AGENTS.md ≤ 5KB,MEMORY.md ≤ 3KB
  • 删除:BOOTSTRAP.md(如存在)
  • 缓存:为 Anthropic 模型配置 cacheRetention: "long"
  • 裁剪:配置 contextPruning 并采用激进参数
  • 路由:为心跳及简单任务指定低成本模型
  • 验证:session_status 显示高缓存命中率 + 低 Context 占比
  • 监控:每周审查 KPI 表现
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