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Token 使用与成本

OpenClaw 跟踪的是 token，而不是字符。Token 是模型特定的，但大多数 OpenAI 风格的模型对于英文文本平均约 4 个字符为一个 token。

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系统提示词如何构建

OpenClaw 在每次运行时组装自己的系统提示词。它包括：
  • 工具列表 + 简短描述
  • Skills 列表（仅元数据；指令通过 read 按需加载）
  • 自我更新指令
  • 工作区 + 引导文件（AGENTS.md、SOUL.md、TOOLS.md、IDENTITY.md、USER.md、HEARTBEAT.md、BOOTSTRAP.md（新建时））。大文件会被 agents.defaults.bootstrapMaxChars（默认：20000）截断。
  • 时间（UTC + 用户时区）
  • 回复标签 + 心跳行为
  • 运行时元数据（主机/操作系统/模型/思考）
完整分解参见系统提示词。

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什么算入上下文窗口

模型接收的所有内容都计入上下文限制：
  • 系统提示词（上面列出的所有部分）
  • 对话历史（用户 + 助手消息）
  • 工具调用和工具结果
  • 附件/转录（图片、音频、文件）
  • 压缩摘要和修剪产物
  • 提供商包装或安全头（不可见，但仍计数）
有关实际分解（每个注入文件、工具、Skills 和系统提示词大小），使用 /context list 或 /context detail。参见上下文。

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如何查看当前 token 使用量

在聊天中使用：
  • /status → 带有会话模型、上下文使用量、 最后响应输入/输出 token 和预估成本（仅 API 密钥）的 emoji 丰富的状态卡片。
  • /usage off|tokens|full → 在每个回复后附加每响应使用量页脚。
    • 每会话持久化（存储为 responseUsage）。
    • OAuth 认证隐藏成本（仅 token）。
  • /usage cost → 从 OpenClaw 会话日志显示本地成本摘要。
其他界面：
  • TUI/Web TUI： 支持 /status + /usage。
  • CLI： openclaw status --usage 和 openclaw channels list 显示 提供商配额窗口（不是每响应成本）。

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成本估算（显示时）

成本从你的模型定价配置估算： 
models.providers.<provider>.models[].cost
这些是 input、output、cacheRead 和 cacheWrite 的每 1M token 美元。如果缺少定价，OpenClaw 仅显示 token。OAuth 令牌 永远不显示美元成本。

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缓存 TTL 和修剪影响

提供商提示缓存仅在缓存 TTL 窗口内适用。OpenClaw 可以 选择性地运行缓存 TTL 修剪：它在缓存 TTL 过期后修剪会话，然后重置缓存窗口，以便后续请求可以重用 新缓存的上下文，而不是重新缓存完整历史。这在会话空闲超过 TTL 时 可以降低缓存写入成本。 在 Gateway 网关配置 中配置它，并在 会话修剪 中查看行为详情。 心跳可以在空闲间隙中保持缓存热。如果你的模型缓存 TTL 是 1h，将心跳间隔设置为略低于此（例如 55m）可以避免 重新缓存完整提示，从而降低缓存写入成本。 有关 Anthropic API 定价，缓存读取比输入 token 便宜得多，而缓存写入以更高的倍率计费。参见 Anthropic 的 提示缓存定价了解最新费率和 TTL 倍率： https://docs.anthropic.com/docs/build-with-claude/prompt-caching

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示例：用心跳保持 1 小时缓存热

agents:
  defaults:
    model:
      primary: "anthropic/claude-opus-4-5"
    models:
      "anthropic/claude-opus-4-5":
        params:
          cacheRetention: "long"
    heartbeat:
      every: "55m"

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减少 token 压力的技巧

  • 使用 /compact 来总结长会话。
  • 在你的工作流中修剪大的工具输出。
  • 保持 skill 描述简短（skill 列表会注入到提示中）。
  • 对于冗长的探索性工作，优先使用较小的模型。
精确的 skill 列表开销公式参见 Skills。