小王养了一只客服虾，用了两周，收到API账单——8000元！

他惊了：“怎么这么多？”

查看账单发现：

• • 客服虾每天处理1000个客户问题
• • 每个问题平均消耗2000 tokens
• • 每天200万 tokens
• • 14天2800万 tokens
• • 按0.3元/万tokens计算，就是8000元

小王说：“照这样下去，一个月要花1.7万，养虾的成本比养人还高！”

老班长的建议是：用这4个设置，帮你省钱。

da问题1：全部用最贵的模型

小王的客服虾，不管简单问题还是复杂问题，都用同一个模型——GPT-4。

简单问题如"我的快递到哪了"，这种任务用小模型就能处理，但他用的是大模型，成本高10倍。

问题：没有根据任务复杂度选择合适的模型，成本浪费严重。

设置1：智能路由选择模型

OpenClaw的智能路由功能，根据任务复杂度自动选择模型。

工作原理：

• • 简单任务（查快递、报进度）→ 用小模型（phi-4、gemma-9b）
• • 中等任务（订单问题、退款流程）→ 用中模型（gemma-27b）
• • 复杂任务（投诉处理、纠纷协调）→ 用大模型（llama-49b）

配置示例：

model_selector:
  enabled: true
  strategy: "intelligent"

  models_by_complexity:
    simple:
      models:
        - "microsoft/phi-4-mini-instruct"
        - "google/gemma-2-9b-it"
      max_tokens: 500
      cost_per_1k_tokens: 0.001

    medium:
      models:
        - "google/gemma-2-27b-it"
      max_tokens: 1000
      cost_per_1k_tokens: 0.003

    high:
      models:
        - "nvidia/llama-3.3-nemotron-super-49b-v1.5"
      max_tokens: 2000
      cost_per_1k_tokens: 0.01

  复杂度判断:
    keywords:
      high: ["投诉", "纠纷", "复杂", "进阶", "架构"]
      simple: ["查询", "进度", "状态"]
    default: "medium"

效果对比：

综合节省：60%+

问题2：重复调用API

小王的客服虾，同一个问题被问3次，它调用API回答了3次。

第一次：用户问"我的快递到哪了" 第二次：用户又问了一遍 第三次：客服转发给虾

虾不知道这三个问题是同一个，每次都重新查API，每次都消耗tokens。

问题：没有缓存机制，重复计算。

设置2：启用结果缓存

OpenClaw的缓存功能，对相同的请求直接返回缓存结果。

配置示例：

cache:
  enabled: true
  backend: "redis"  # 或 "memory"

  redis:
    host: "localhost"
    port: 6379
    db: 0

  # 缓存策略
  strategy:
    # 相同的问题，24小时内直接返回缓存
    question_similarity:
      enabled: true
      threshold: 0.85  # 相似度85%以上认为相同问题
      ttl: "24h"

    # 相同的API调用结果，1小时内直接返回
    api_call:
      enabled: true
      ttl: "1h"

    # 相同的决策逻辑，30分钟内直接返回
    decision:
      enabled: true
      ttl: "30m"

缓存工作原理：

场景1：重复问题

用户问：我的快递到哪了？
↓
虾：查API获取结果，生成答案（消耗2000 tokens）
↓
结果缓存到Redis

用户问：我的快递到哪了？（相同问题）
↓
虾：直接返回缓存的答案（消耗0 tokens）

场景2：重复API调用

虾需要查订单12345的状态
↓
调用API获取结果（消耗100 tokens）
↓
结果缓存到Redis

虾又需要查订单12345的状态（可能是另一个任务）
↓
直接返回缓存的API结果（消耗0 tokens）

效果对比：

综合节省：30-40%

问题3：提示词冗长

小王的客服虾配置了很长的提示词：

你是一个专业的客服助手，负责回答客户关于物流、订单、退款等方面的问题。
你需要友好、耐心、专业。
你的职责包括：
1. 理解客户问题
2. 根据问题类型决定需要调用哪个API
3. 处理API返回的结果
4. 生成友好的回复
5. 如果处理不了，告诉客户你会转接人工客服
...
（总共800字）

每次调用，这800字都会被计入tokens消耗。

问题：提示词冗长，浪费tokens。

设置3：优化提示词结构

精简提示词，只保留核心信息。

优化前（800字 → 640 tokens）：

你是一个专业的客服助手，负责回答客户关于物流、订单、
退款等方面的问题。你需要友好、耐心、专业。你的职责包括：
1. 理解客户问题
2. 根据问题类型决定需要调用哪个API
3. 处理API返回的结果
4. 生成友好的回复
5. 如果处理不了，告诉客户你会转接人工客服...

优化后（200字 → 160 tokens）：

客服助手：回答物流/订单/退款问题。
任务：理解问题→调用API→生成回复→失败转人工。
友好、专业、高效。

优化技巧：

1. 1. 去掉冗余描述：
   • • ❌ “你需要友好、耐心、专业”
   • • ✅ “友好、专业”
2. 2. 用列表代替段落：
   • • ❌ “你的职责包括理解客户问题，根据问题类型决定需要调用哪个API，处理API返回的结果…”
   • • ✅ “任务：理解问题→调用API→生成回复”
3. 3. 用结构化描述：
   • • ❌ 大段文字描述
   • • ✅ 箭头分隔的步骤
4. 4. 模板化提示词：

prompt_template: |
  你是{role}。
  任务：
  {tasks}
  风格：{style}

每次调用时只传变量部分：

prompt = prompt_template.format(
    role="客服助手",
    tasks="查物流、查订单、处理退款",
    style="友好、专业"
)

效果对比：

如果每天处理1000次调用：

• • 原成本：1000 × 640 = 640,000 tokens
• • 优化后：1000 × 160 = 160,000 tokens
• • 节省：480,000 tokens/天 = 1440万/月

问题4：单条处理效率低

小王的客服虾，收到一个问题就处理一个，效率低。

每次调用时：

• • 提示词：200 tokens
• • 用户问题：100 tokens
• • AI回复：200 tokens
• • 总计：500 tokens/次

如果有100个问题，就是50,000 tokens。

问题：没有批量处理，效率低。

设置4：启用批量处理

对相似类型的问题，一次性批量处理。

配置示例：

batch_processing:
  enabled: true
  strategy: "topic_based"

  # 按主题分组
  grouping:
    enabled: true
    timeout: "5m"
    min_batch_size: 10
    max_batch_size: 50

  # 批量处理提示词模板
  prompt_template: |
    批量处理以下{count}个相同类型的问题：
    {questions}

    格式输出：
    1. 问题1 → 答案1
    2. 问题2 → 答案2
    ...

工作原理：

场景：10个用户都问"我的快递到哪了"

单条处理（原始方式）：

问题1：我的快递到哪了？（订单123）
↓
调用：提示词 + 问题1（200 + 100 tokens）
回复：问题1答案（200 tokens）
总计：500 tokens

问题2：我的快递到哪了？（订单456）
↓
调用：提示词 + 问题2（200 + 100 tokens）
回复：问题2答案（200 tokens）
总计：500 tokens

...重复10次
总计：5000 tokens

批量处理（优化方式）：

收集10个同类问题，5分钟后触发批量处理：
↓
调用：提示词 + 10个问题（200 + 1000 tokens）
回复：10个答案（2000 tokens）
总计：3200 tokens

效果对比：

综合效果

小王用了这4个设置后：

效果：原来的成本1/5！

实战配置

以下是完整的优化配置示例：

# ~/.openclaw/profiles/production/cost_optimization.yaml

# 1. 智能路由选择模型
model_selector:
  enabled: true
  strategy: "intelligent"
  models_by_complexity:
    simple:
      - "microsoft/phi-4-mini-instruct"
    medium:
      - "google/gemma-2-27b-it"
    high:
      - "nvidia/llama-3.3-nemotron-super-49b-v1.5"

# 2. 结果缓存
cache:
  enabled: true
  backend: "redis"
  redis:
    host: "localhost"
    port: 6379
  ttl: "24h"

# 3. 优化提示词
prompt:
  template: |
    {role}：{tasks}
    风格：{style}
  variables:
    role: "客服助手"
    tasks: "查物流、查订单、处理退款"
    style: "友好、专业"

# 4. 批量处理
batch_processing:
  enabled: true
  strategy: "topic_based"
  min_batch_size: 10
  max_batch_size: 50
  timeout: "5m"

老班长的建议

Token成本能省，为什么不省？

4个设置：

1. 1. 智能路由选择模型 - 节省60%
2. 2. 结果缓存 - 节省30-40%
3. 3. 优化提示词 - 节省75%
4. 4. 批量处理 - 节省36%

综合节省：80%

10分钟配置，一个月节省上万，何乐而不为？

成本监控

配置后，记得监控成本变化：

cost_monitoring:
  enabled: true
  alerts:
    - condition: "daily_cost > 500"
      action: "告警: 日成本超过500元"

    - condition: "cost_increase > 50%"
      action: "告警: 成本较昨日增长50%"

  报表:
    - "每日tokens消耗统计"
    - "各模型使用占比"
    - "缓存命中率"
    - "批量处理效率"

通过监控，进一步优化配置。

总结

OpenClaw养虾Token消耗快？4个设置帮你省钱：

1. 1. 智能路由选择模型 - 简单任务用小模型
2. 2. 结果缓存 - 重复问题直接返回缓存
3. 3. 优化提示词 - 精简冗余描述
4. 4. 批量处理 - 一次处理多个问题

效果：成本降到原来的1/5。

记住：省钱不是降质量，而是提效率。优化后的虾，省钱了，还更高效了。

OpenClaw成本优化指南: https://docs.openclaw.ai/cost-optimization 老班长聊电商，教你省钱，教你赚钱