上期我们聊了 别再用「你好」开场了！这 6 个提示词让你的 OpenClaw 效率暴涨 300%，教你用精准的提示词让 AI 一次做对。但这还不够——如果你的上下文管理一团糟，再多技巧也是白搭，不仅多花冤枉钱，还让回答变慢。前几天我用 OpenClaw 两天就花了 100 多块，这还没怎么深入聊天和使用。不是我用的频繁，而是没做 Token 优化。
有图有真相，1个小时花费 80 多
我是小广，大厂程序员一枚，破局早期行动家，专注于 AI 编程领域，深度使用 openclaw 两周时间，我将通过几期分享一些经验和踩过的坑，点好关注不迷路。今天为大家分享 Token 优化完全指南。
这些场景是不是你也遇到过？
过度回复： 查个天气，AI 回复了 500 字，其实只需要 50 个字
冗余拖沓： 读个文件，上下文膨胀到 5 万 Token，响应慢得像蜗牛
记忆断层： 聊到第 20 轮，AI 突然"失忆"，前言不搭后语
账单刺客： 突然提醒欠费了，Token 费用比预期高出好多倍
真相很扎心：90% 的 Token 都浪费在废话和冗余上下文上。
你的 OpenClaw 正在偷偷吃掉你的钱包！！！
今天这期教程，是我这一周的血泪史，替大家摸索出来的节省token的方法。
一、为什么 Token 优化很重要？
1.1 Token 是什么？
在使用 OpenClaw 与 AI 模型交互时，Token 是计费的基本单位。简单来说，Token 是文本被切分后的最小单元——可以是单个字符、单词的一部分，或整个单词。英文中 1 个 Token 大约对应 4 个字符，中文则通常 1-2 个汉字对应 1 个 Token。
1.2 Token 消耗的现状
以一个实际场景为例：
场景 Token 消耗 估算成本（kimi2.5） 普通对话（5轮） 20k-50k Token ¥0.1-0.3 长文档分析 100k-300k Token ¥0.5-1.5 不优化的多轮对话 500k+ Token ¥2.5+
为了更好的阅读体验，来飞书看吧：
https://my.feishu.cn/wiki/BOK6w1MtVimZolkq6wIcCbEInyd?fromScene=spaceOverview
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