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Token 使用與成本

OpenClaw 追蹤 Token，而不是字符。Token 是模型特定的，但大多數 OpenAI 風格的模型平均約每 token 4 個英文字符。

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系統提示詞如何構建

OpenClaw 在每次運行時自己組裝系統提示詞。它包括：
  • 工具列表加簡短描述
  • 技能列表（僅元數據；指示通過 read 按需加載）
  • 自我更新指示
  • 工作區加啟動檔案（AGENTS.md、SOUL.md、TOOLS.md、IDENTITY.md、USER.md、HEARTBEAT.md、BOOTSTRAP.md（新時）、加 MEMORY.md 和/或 memory.md（存在時））。大檔案由 agents.defaults.bootstrapMaxChars（預設：20000）截斷，總啟動注入由 agents.defaults.bootstrapTotalMaxChars（預設：150000）限制。memory/*.md 檔案通過記憶體工具按需提供，不自動注入。
  • 時間（UTC 加用戶時區）
  • 回覆標籤加心跳行為
  • 運行時元數據（主機/作業系統/模型/思考）
查看 系統提示詞 中的完整分解。

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上下文視窗中計算什麼

模型接收的所有內容都計入上下文限制：
  • 系統提示詞（上述所有部分）
  • 對話歷史（用戶加助手消息）
  • 工具呼叫和工具結果
  • 附件/文字稿（影像、音訊、檔案）
  • 壓縮摘要和修剪人工製品
  • 提供商包裝器或安全標頭（不可見，但仍計算）
對於影像，OpenClaw 在提供商呼叫前縮小文字稿/工具影像負載。 使用 agents.defaults.imageMaxDimensionPx（預設：1200）調整：
  • 較低的值通常減少視覺 token 使用量和負載大小。
  • 較高的值為 OCR/UI 繁重的屏幕截圖保留更多視覺細節。
如需實用分解（每個注入檔案、工具、技能和系統提示詞大小），使用 /context list 或 /context detail。查看 上下文。

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如何查看當前 Token 使用量

在聊天中使用這些：
  • /status → 表情符號豐富的狀態卡 帶有會話模型、上下文使用量、上次回應輸入/輸出 token 和 估計成本（僅限 API 金鑰）。
  • /usage off|tokens|full → 附加 每個回應使用頁腳 到每個回覆。
    • 按會話持續（存儲為 responseUsage）。
    • OAuth 認證 隱藏成本（僅限 token）。
  • /usage cost → 顯示來自 OpenClaw 會話日誌的本地成本摘要。
其他表面：
  • TUI/Web TUI： /status 加 /usage 受支援。
  • CLI： openclaw status --usage 和 openclaw channels list 顯示提供商配額視窗（非每個回應成本）。

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成本估計（如顯示）

成本是根據你的模型定價配置估計的： 
models.providers.<provider>.models[].cost
這些是 input、output、cacheRead 和 cacheWrite 的 美元每 1M token。如果定價遺失，OpenClaw 只顯示 token。OAuth token 永遠不顯示美元成本。

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快取 TTL 和修剪影響

提供商提示詞快取僅適用於快取 TTL 視窗內。OpenClaw 可以選擇性地運行 快取 TTL 修剪：它在快取 TTL 過期後修剪會話，然後重置快取視窗，以便後續請求可以重新使用新鮮快取的上下文，而不是重新快取完整歷史。這在會話超過 TTL 閒置時保持快取寫入成本較低。 在 網關配置 中配置它，並在 會話修剪 中查看行為詳細資訊。 心跳可以在空閒間隙中保持快取 溫暖。如果你的模型快取 TTL 是 1h，設定心跳間隔在其下方（例如 55m）可以避免重新快取完整提示詞，減少快取寫入成本。 在多代理設定中，你可以保持一個共享模型配置，並使用 agents.list[].params.cacheRetention 調整每個代理的快取行為。 如需完整的按鈕指南，請查看 提示詞快取。 對於 Anthropic API 定價，快取讀取明顯便宜於輸入 token，而快取寫入按更高的乘數計費。查看 Anthropic 的提示詞快取定價以獲取最新費率和 TTL 乘數： https://docs.anthropic.com/docs/build-with-claude/prompt-caching

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範例：使用心跳保持 1h 快取溫暖

agents:
  defaults:
    model:
      primary: "anthropic/claude-opus-4-6"
    models:
      "anthropic/claude-opus-4-6":
        params:
          cacheRetention: "long"
    heartbeat:
      every: "55m"

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範例：混合流量與每個代理快取策略

agents:
  defaults:
    model:
      primary: "anthropic/claude-opus-4-6"
    models:
      "anthropic/claude-opus-4-6":
        params:
          cacheRetention: "long" # 大多數代理的預設基線
  list:
    - id: "research"
      default: true
      heartbeat:
        every: "55m" # 為深度會話保持長快取溫暖
    - id: "alerts"
      params:
        cacheRetention: "none" # 避免爆發性通知的快取寫入
agents.list[].params 在選定模型的 params 上合併，所以你只能覆蓋 cacheRetention 並繼承其他模型預設值不變。

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範例：啟用 Anthropic 1M 上下文 Beta 標頭

Anthropic 的 1M 上下文視窗目前是 beta 閘控。OpenClaw 在支援的 Opus 或 Sonnet 模型上啟用 context1m 時可以注入必需的 anthropic-beta 值。 
agents:
  defaults:
    models:
      "anthropic/claude-opus-4-6":
        params:
          context1m: true
這映射到 Anthropic 的 context-1m-2025-08-07 beta 標頭。 這僅在該模型項目上設定 context1m: true 時適用。 需求：憑證必須符合長上下文使用的資格（API 金鑰計費，或啟用額外使用的訂閱）。如果沒有，Anthropic 會回應 HTTP 429: rate_limit_error: Extra usage is required for long context requests。 如果你使用 OAuth/訂閱 token（sk-ant-oat-*）認證 Anthropic，OpenClaw 會跳過 context-1m-* beta 標頭，因為 Anthropic 目前拒絕該組合，返回 HTTP 401。

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減少 Token 壓力的提示

  • 使用 /compact 總結長會話。
  • 在工作流中修剪大型工具輸出。
  • 對於屏幕截圖密集的會話，降低 agents.defaults.imageMaxDimensionPx。
  • 保持技能描述簡短（技能列表被注入到提示詞中）。
  • 對於詳細的探索性工作，傾向於較小的模型。
查看 技能 以獲得確切的技能列表開銷公式。