夜雨聆风在日常使用 OpenClaw 和 智谱AI的GLM-5Turbo 进行任务时，我逐渐发现 Token 消耗 是一个值得注意的问题，特别是在处理一些简单任务时，消耗的 Token 远超预期。今天，我将分享一下我的亲身经历，特别是如何通过配置调整和一些实用技巧来优化 Token 消耗。
Token 消耗的背景
我购买的是每月 3,900 万 Token 的包月套餐，月费 39元。虽然价格较低，但在频繁使用的情况下，消耗量却远高于我的预期。特别是我经理在处理简单的文章任务时，平均每次就消耗了 40,000 Token，这种情况促使我深入思考如何减少 Token 消耗。
"坑"与反思：8K 配置建议与崩溃问题
为了降低 Token 消耗，我向 OpenClaw 咨询了相关的配置调整建议。根据 OpenClaw 的估算，他们建议将上下文窗口设置为 8K，声称这样会更节省 Token。于是，我按此建议调整了配置，结果模型崩溃了，无法再正常调用。
这其实是一个"坑"，因为这个建议本来是 OpenClaw 自己提出的，按照他们的建议进行调整，结果导致系统出现问题。这让我意识到，虽然平台的建议有时很有参考价值，但每次调整都需要谨慎，因为不同的配置可能对 Token 消耗和系统稳定性产生不同的影响。
配置调整后的经验：节省 Token 的技巧
尽管遇到了一些问题，我从中总结出了一些可以实际节省 Token 消耗的经验和技巧，以下是我使用过程中总结出的三大技巧：
1. 避免无关内容的输入
尽量简洁地表达任务内容，避免与任务无关的对话。很多时候，额外的对话内容会增加平台的计算量，从而导致不必要的 Token 消耗。例如，在任务描述中，只要明确表达需要完成的任务即可，避免多余的文字。
2. 重新创建对话
有时重新创建一个新的对话会更有效，尤其是当任务较简单时，这样可以避免系统记录过多的上下文信息。如果对话历史过长，系统会保存不必要的上下文，增加每次计算时的 Token 消耗。
3. 切换模型处理不同任务
对于不同复杂度的任务，使用不同的大模型进行处理可以节省 Token。对于简单的任务，使用一个较小的模型即可，而对于需要更高计算能力的复杂任务，则可以切换到更强大的模型。这样，既能保证任务完成的效率，又能避免无谓的 Token 消耗。
最后，我在调整配置后也意识到一个问题：作为一个新接触者，使用时间和修复时间几乎是对等的。每次遇到问题时，我都需要花费大量时间去修复和调整，感觉上并没有比我们平时使用的其他软件更稳定。这让我对 OpenClaw 的稳定性有了更多的思考和认识。
