openclaw/docs/zh-CN/reference/token-use.md

read_when, summary, title, x-i18n

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解释 token 使用量、成本或上下文窗口时 调试上下文增长或压缩行为时	OpenClaw 如何构建提示上下文并报告 token 使用量 + 成本	Token 使用与成本	generated_at model provider source_hash source_path workflow 2026-02-03T07:54:57Z claude-opus-4-5 pi aee417119851db9e36890487517ed9602d214849e412127e7f534ebec5c9e105 reference/token-use.md 15

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。

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。

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。

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）。

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。

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

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"

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。