控制OpenClaw调用成本的思路可以概括成一句话：任务分级、能缓存不重算、简单任务用低档模型。成本失控的常见原因不是单价高，而是所有任务都走同一个高价模型、相同问题反复发起全新调用。
调用成本主要花在哪？
- 模型调用费：与模型档位和内容长度正相关，通常是占比高的部分
- 重复计算：相同或高度相似的问题没有命中缓存，每次都重新生成
- 上下文浪费：把无关历史全部带入请求，长度增加推高费用
模型分级怎么配？
| 任务类型 | 建议档位 | 理由 |
| 日常问答、格式整理 | 低档位 | 任务简单，效果差异小 |
| 内容生成、方案草拟 | 中档位 | 兼顾质量与成本 |
| 复杂推理、关键决策辅助 | 高档位 | 值得为准确性付费 |
分级的关键是先统计自己团队的实际任务构成，再决定各档位的比例，而不是照搬别人的配置。
缓存策略怎么做？
- 把高频且答案稳定的问题整理成固定问答，优先走本地知识库而不是实时调用
- 相同内容的会话开启上下文复用，避免重复发送完整历史
- 定期查看调用日志，找出重复率高的请求单独处理
还有哪些容易忽略的省钱细节？
- 提示词里删掉与任务无关的背景描述，缩短每次请求
- 输出要求写明字数或格式，避免长篇大论式回答
- 定时任务错峰执行，先想清楚频率是否真的需要那么高
建议每月做一次成本复盘：按任务类型统计费用占比，把涨幅异常的部分单独拆出来分析原因。更多AI工具的配置思路可以参考
一个成本优化的实际节奏参考
可以按”观测、分级、缓存、复盘”四步走：第一周只做观测，按任务类型记录调用量和费用占比，先看清楚钱花在哪里；第二周配置模型分级，把日常问答切到低档位，观察质量反馈；第三周整理高频固定问题接入缓存，看重复调用下降多少；第四周做一次完整复盘，把几类数据放在一起对比，确定下个周期的配置。
节奏可以根据调用量压缩或拉长，但顺序建议保留：先观测再动手，避免凭感觉调整配置，改完之后没有基线数据，效果好坏都说不清。成本控制做得好的团队，共同点是把这件事当成常态化运营，而不是一次性运动。
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常见问题FAQ
用便宜模型会影响效果吗？
简单任务影响很小，复杂任务影响明显，所以分级配置比一刀切更合理。
缓存会不会导致答案过期？
对时效敏感的内容设置缓存有效期，过期后自动重新生成即可。
多久复盘一次成本合适？
调用量大的团队每周看一次趋势、每月做一次详细复盘，量小的团队按月看即可。
