在 OpenClaw 这类可执行任务的 AI 智能体运行过程中，Token 消耗直接关系到模型调用成本、响应速度和上下文稳定性。尤其是长期任务、多轮对话与大量文件读写场景，Token 很容易快速耗尽，导致任务中断、推理变慢或费用激增。通过合理配置记忆、精简上下文、优化提示词与执行策略，既能显著降低 Token 占用，又不影响智能体的任务能力，实现高效稳定运行。
控制上下文长度是减少 Token 最直接的方式。OpenClaw 默认会加载历史对话、系统提示、记忆文件和工具描述，这些内容会持续占用上下文 Token。用户可在配置中限制最大上下文长度，避免模型无限制读取历史记录。同时关闭不必要的自动日志注入，例如精简执行结果输出，只保留关键成功或失败信息，避免大量冗余文本被送入模型。对于单次任务，尽量采用 “用完即清” 的短时会话模式，减少历史对话累积，从源头控制 Token 增长。
合理使用记忆系统，是 OpenClaw 优化 Token 的核心手段。OpenClaw 采用分层记忆结构，包括短期会话记录、核心记忆文档与日志文件。如果每次都将完整历史加载到上下文，Token 消耗会急剧上升。正确做法是让智能体只在必要时检索相关记忆，而不是全量注入。通过设置语义检索阈值，只召回与当前任务高度相关的片段，避免无关记忆占用上下文。同时定期清理过期日志，压缩陈旧对话，提炼关键信息存入 MEMORY.md，替代原始长篇记录，让上下文保持紧凑高效。
精简提示词与系统指令同样效果显著。许多用户为了功能完整，会使用冗长的角色设定、复杂规则和详细约束，导致大量 Token 被提示词本身占用。应尽量使用简洁、结构化的提示词，去掉重复描述、冗余语气词和无效说明。将固定规则写入配置文件，而非每次对话重复发送。对于工具调用，可关闭未使用的工具描述，避免模型加载大量无关工具说明，进一步压缩系统提示体积。
限制文件读取与代码内容长度，也是降低 Token 的重要环节。OpenClaw 经常需要读取代码、文档和日志，大文件会瞬间占满上下文。用户应设置文件读取长度上限，自动截取关键部分，或让智能体只读取函数定义、配置项等核心内容，而非完整文件。在执行脚本或查看日志时，开启自动摘要功能，用简短总结替代原始输出，既不影响理解，又大幅减少 Token 消耗。
开启上下文压缩与自动清理机制，可长期维持低 Token 运行。OpenClaw 支持在上下文接近上限时自动压缩历史，将多轮对话提炼为要点，保留任务目标、关键决策与当前状态，删除无关闲聊和重复步骤。同时设置会话自动清理规则，任务完成后重置短期上下文，避免旧数据持续占用资源。对于长期项目，采用分阶段记忆模式，每个阶段只加载该阶段所需信息，实现记忆轻量化切换。
最后，选择合适的模型与调用策略，可进一步优化 Token 效率。对于简单任务，使用轻量模型或更小的上下文窗口；复杂任务再切换到强模型。关闭不必要的实时记忆写入，减少频繁向模型发送记忆更新指令。同时避免循环调用与重复推理，通过缓存执行结果，减少模型重复计算，从使用频率上降低总 Token 消耗。
总体来看，OpenClaw 减少 Token 的核心思路是：精简、检索、压缩、可控。通过控制上下文大小、合理使用分层记忆、优化提示词、限制长文本读取，以及开启自动清理机制，既能保证智能体正常执行任务，又能显著降低成本、提升速度。对于长期运行、高频使用的用户，这套优化方式不仅省钱，还能让 OpenClaw 更稳定、流畅地完成自动化工作，真正实现高效与经济的平衡。