Token 成本控制：每月 AI 费用控在 100 元以内

📖 本章目标：识别六大出血点，用五套配置把成本降到最低

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6.1 六大出血点

出血点	典型影响	优先级
会话历史无限累积	单次请求 token 随时间线性增长	🔴 最高
Thinking 模式未关闭	Claude 的 extended thinking 可放大 token 消耗 10–50x	🔴 最高
Heartbeat 间隔过短	30 分钟间隔 = 每天 38 次 API call，99% 结果都是 HEARTBEAT_OK	🔴 高
系统 Prompt 过大	基线约 136K tokens；SOUL.md + AGENTS.md 过大每次都注入	🟡 中
config.schema 工具输出	约 396KB+ 的工具描述每次都注入	🟡 中
Skills 装得太多	每个 Skill 增加工具选择推理 token	🟡 中

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6.2 Heartbeat 真实成本计算

📊 真实数据（GitHub Issue #23254）

配置：Heartbeat 间隔 30 分钟，每日活跃 19 小时
结果：每天 38 次 API call

每次上下文：8,000–15,000 tokens（输入）
模型：claude-opus-4-6（约 $15/M input tokens）

每日 Heartbeat 成本：约 $6.84
月成本：约 $205

其中 99% 结果：HEARTBEAT_OK（什么都没发生）

⚠️ 你在为每天 38 次「没事儿放心吧」付费。

✅ 解决方案

"heartbeat": {
  "every": "1h",          // 从 30m 改为 1h，成本减半
  "target": "last",
  "delivery": {
    "directMessage": false
  }
}

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6.3 Cron vs Heartbeat——选择原则

任务类型	用什么	原因
「这封邮件重要吗？」需要 LLM 判断	Heartbeat	需要语义理解，LLM 推理必要
每天 9 点发日报（固定时间固定输出）	Cron	不需要 LLM 推理，Cron 成本极低
服务器状态监控（每 5 分钟）	Cron	高频任务绝对不要用 Heartbeat
天气 / 新闻摘要	Cron	固定任务，廉价模型 + Cron 组合

💡 原则：能用 Cron 的绝不用 Heartbeat；Heartbeat 只用于需要 LLM 判断的语义任务。

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6.4 省钱五配置（按优先级排序）

配置一：关闭 Thinking 模式（优先级最高）

openclaw config set agent.thinking false

Thinking 模式可放大 token 消耗 10–50x，一般任务完全不需要。

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配置二：限制 contextTokens

"agent": { "contextTokens": 50000 }

防止 context 爆炸。同时养成 /new 习惯——完成一个任务阶段后开启新 session。

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配置三：合理配置 Heartbeat

间隔改为 1–2h
复杂检查用 Cron 替代
加上 HEARTBEAT_OK 合约

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配置四：Skill 说明保持简短

每个 Skill 的 description 超过 200 字就会显著增加工具选择 token。定期禁用不用的 Skill。

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配置五：小模型处理简单任务

主对话：Sonnet（质量优先）
Cron 定时任务：Haiku / 本地 Ollama（成本优先）

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6.5 模型选择速查

模型	适合场景	成本级别
claude-opus-4-6	复杂推理、代码、重要决策	🔴 贵，按需用
claude-sonnet-4-6	日常对话、内容生成（推荐默认主模型）	🟡 中等
claude-haiku-4-5	简单问答、格式化、Cron 定时任务	🟢 便宜
Ollama 本地模型	固定格式输出、摘要（不联网任务）	🟢 零成本（需 GPU）
openai/gpt-5.2	Fallback 用途（Anthropic 限流时）	🟡 中等

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6.6 Session 管理省钱技巧

# 聊天中输入
/new       # 开启新 session（清除当前 context），阶段性任务完成后必做
/compact   # 压缩当前 session 历史（减少 token）
/context detail  # 查看 token 用量明细，找出消耗大头

💡 一位用户发现每个 API call 里有 111KB 是纯粹的旧消息历史——养成 /new 习惯可以直接砍掉这部分成本。

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