核心省钱逻辑：把 “脏活累活” 交给免费 AI

为什么这个方法这么好用？本质是用零成本的算力，替代高价模型的基础工作。目前 OpenClaw 主流模型的价格，参考下图：

这个价格并不便宜。很多人第一次用OpenClaw，不知道如何把自己想要做的项目给描述清楚，逻辑混乱、铺垫太多、核心要求不明确，导致 OpenClaw 反复追问或输出垃圾结果，越改Token花费越多，越费钱。

或者把几百上千字的啰嗦需求直接扔给 OpenClaw，输入Token先烧一波，输出还容易跑偏，产生更多无效消耗

而 “把啰嗦需求变成精准提示词” 这件事，免费 AI 完全能胜任。

把这个过程从 OpenClaw 转移到免费的AI上，输入Token能省一半以上，同时精准的提示词会让输出更符合要求，进一步减少输出Token和反复修改的消耗。

第一步：在免费 AI 里写完整需求（越详细越好）

不用怕啰嗦，把你所有的要求都写清楚，包括：

任务目标：你要 OpenClaw 做什么

核心要求：格式、风格、字数、禁止内容

输出标准：需要包含哪些信息，不要哪些信息

示例：如果有参考案例，也可以一起放进去

示例（原始需求）：”你好，我想让你帮我写一篇关于租房饮水安全的公众号文章。目标读者是一线城市的租房上班族，风格要接地气，干货满满，不要太官方。文章结构要包括痛点引入、解决方案、避坑指南、行动清单四个部分，字数控制在 1500 字左右。每个部分要有小标题，用 emoji 装饰。结尾要加互动引导，让读者评论分享自己的饮水问题。还要给 3 个备选标题和关键词列表。”

第二步：加一句凝练指令，让 AI 帮你优化

直接复制下面这句话，贴在你的需求后面：

帮我把上面的需求凝练为适合发给 OpenClaw 的精准提示词，保留所有核心要求和约束条件，去掉所有冗余的寒暄、解释和铺垫，用结构化的方式呈现，语言尽可能简洁。

凝练后的提示词（效果）：

任务：写租房饮水安全公众号文章读者：一线城市租房上班族风格：接地气、干货、非官方结构：痛点引入→解决方案→避坑指南→行动清单要求：1500 字左右，带 emoji 小标题，结尾互动引导输出：正文 + 3 个备选标题 + 关键词列表

第三步：检查补充，发给 OpenClaw

快速检查一遍，确保没有遗漏核心要求，然后复制发给 OpenClaw 即可。

实测效果：原始需求约 1200 字（≈1600Token），凝练后约 200 字（≈270Token），输入 Token 直接省了83%，输出更精准，没有多余废话，总 Token 消耗从原来的约 4600，降到了约 1800，成本直降61%。

在上面这个思路的基础上，可以再做延伸，处理复杂任务的时候，可以让免费 AI 先做大纲，再把每个章节的提示词分别发给 OpenClaw，避免一次性输入过长的上下文。

还可以把经常用的凝练指令和提示词模板保存下来，下次直接套用，不用每次重新写。

需要注意的一点：有些非常简单的任务（如文本整理、信息提取），没必要都让小龙虾干，可以直接用免费 AI 完成，只有复杂的自动化、多工具协作任务才用 OpenClaw来完成。