1. OpenClaw 的 token 为什么烧得这么快从 RSS 抓取场景说起如果你正在用 OpenClaw 做 RSS 抓取、多轮任务编排大概率遇到过这种情况明明只是让它读几条新闻、整理个摘要后台的 token 消耗却像开了闸。我实测过一个典型场景——让 OpenClaw 每两小时抓一次科技博客的 RSS做去重和摘要一天下来光固定开销就吃掉不少额度还没算上真正干活的那些调用。问题出在哪OpenClaw 这类 Agent 的运行机制决定了它每次会话启动时都要先加载一批定义文档AGENTS.md 管工作规范SOUL.md 管性格价值观IDENTITY.md 管人设MEMORY.md 存长期记忆TOOLS.md 配工具技能USER.md 记用户档案。这些文档在每次会话开始时被完整读入上下文也就是说你还没开口提需求token 就已经花出去了。对于 RSS 抓取这种高频、短任务的场景这笔固定开销被反复支付累积起来非常可观。更隐蔽的消耗来自数据源格式。RSS 抓取时如果直接把网页 HTML 丢给 Agent里面塞满了 CSS 样式、JavaScript 脚本、图片标签、广告容器这些内容对提取信息毫无帮助却要占用大量 token 去解析。一个正常新闻页面 HTML 可能有 200KB而同样内容的 RSS/XML 只有 5KB 左右差距是几十倍。还有一个容易被忽视的点多轮任务场景下上下文会持续膨胀。你让 OpenClaw 连续处理十条 RSS 条目每条的结果都留在对话历史里到第五条时上下文已经很长了后面每轮请求都要带着前面所有内容一起发送token 消耗呈线性甚至超线性增长。所以优化思路很清晰压缩固定开销、选对数据源格式、管好上下文窗口、把请求统一到一条可控的通道上。下面我会把每个环节的可复制配置和验证步骤都拆开讲你可以直接照着改。2. 接入前的准备用 TaoToken 统一 Key 与 API 通道在动手改配置之前先把请求通道理顺。OpenClaw 支持自定义 Base URL 和 API Key这意味着你可以把它指向 TaoToken 的统一入口用一个 Key 管理所有模型的调用不用在多个平台之间来回切换。TaoToken 的 API 地址是https://taotoken.net/api官网入口在https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end。它的作用是给你一个兼容 OpenAI 协议的端点OpenClaw 里凡是需要填 Base URL 的地方都换成这个地址即可。具体操作分三步。第一步去控制台创建 API Key。打开https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewrite在 API Keys 页面生成一个新 Key复制保存好后面配置里要用。第二步确认你要用的模型 ID。不同模型在 TaoToken 上的标识可能和官方略有差异建议先在模型对话页面https://taotoken.net/models?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodelsutm_campaignrewrite里确认一下可用的模型名称比如glm-5、kimi-k2.5、deepseek-v3.2这类。第三步把 Base URL 和 Key 填进 OpenClaw 的配置。如果你用的是 Claude Code 或者类似的编码 AgentTaoToken 也提供了对应的接入文档路径在https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite里面有针对不同客户端的详细说明。这里要强调一点统一通道不只是为了方便它直接影响你的 token 管理能力。当所有请求都走同一个端点你可以在 TaoToken 的控制台里看到统一的用量统计哪个模型消耗多、哪个时段请求密集一目了然。这比在多个平台分别看账单要高效得多。配置完成后建议先发一个最简单的测试请求验证通道是否打通。可以用 curl 直接测curl https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -H Authorization: Bearer 你的API_KEY \ -d { model: glm-5, messages: [{role: user, content: 回复ok}], max_tokens: 10 }如果返回正常说明 Key 和通道都没问题。接下来就可以进入 OpenClaw 的配置文件调优了。3. 可复制配置精简人设文档与固化 token 约束这一节是核心我会给出具体的配置文件片段和路径你直接复制修改就行。3.1 精简定义文档OpenClaw 的定义文档通常放在工作目录的config/或根目录下。以常见的部署结构为例路径可能是~/.openclaw/或项目根目录的agents/文件夹。先找到这些文件AGENTS.md、SOUL.md、IDENTITY.md、MEMORY.md、TOOLS.md、USER.md、BOOTSTRAP.md、HEARTBEAT.md。精简的原则是保留行为约束和关键信息删掉正确的废话。比如 SOUL.md 里如果写着“你是一个乐于助人的助手总是以积极的态度回应”这种话对模型行为没有实质约束可以直接删。真正有用的是“禁止使用表情符号回复”“禁止闲聊”“回答不超过三句话”这类可执行的规则。我实测下来AGENTS.md 从 2761 字符压到 1492 字符SOUL.md 从 674 压到 341整体固定开销能降一半左右。压缩时可以让 AI 帮你做摘要但记得先脱敏别把个人隐私信息提交上去。压缩完一定要人工复核确认没有丢掉关键约束。3.2 在配置中固化 token 约束OpenClaw 的配置文件通常是 JSON 或 TOML 格式。假设你的配置路径是~/.openclaw/config.json可以在里面加入输出格式和工具调用的限制。以下是一个可复制的 JSON 片段{ agent: { name: rss-reader, model: glm-5, base_url: https://taotoken.net/api, api_key: 你的API_KEY, system_prompt_file: ./prompts/system.md, constraints: { no_emoji: true, no_small_talk: true, max_response_tokens: 800, disable_tools: [web_search], prefer_structured_output: true }, context: { max_history_rounds: 6, auto_compact_threshold: 4000 } } }如果你用的是 TOML 格式等价写法如下[agent] name rss-reader model glm-5 base_url https://taotoken.net/api api_key 你的API_KEY system_prompt_file ./prompts/system.md [agent.constraints] no_emoji true no_small_talk true max_response_tokens 800 disable_tools [web_search] prefer_structured_output true [agent.context] max_history_rounds 6 auto_compact_threshold 4000这里几个参数值得说明。disable_tools里把web_search关掉是因为 RSS 抓取场景下信息已经在 feed 里了不需要再去搜网页而 web_search 返回的大量未筛选内容会带来额外 token 消耗。max_response_tokens限制单次输出长度防止模型啰嗦。max_history_rounds控制保留多少轮对话历史超过就自动压缩。3.3 系统提示词文件system_prompt_file指向的文件里写具体的指令。建议内容如下你是 RSS 内容处理助手。规则 1. 只输出结构化摘要格式为 JSON{title: , summary: , tags: []} 2. 禁止使用表情符号。 3. 禁止闲聊、禁止反问、禁止输出与任务无关的内容。 4. 摘要不超过 150 字。 5. 不调用 web_search 工具。 6. 如果输入是 RSS/XML直接解析不要请求原始网页。这个文件本身也要精简每一条都应该是可执行的约束不要写“你是一个专业的助手”这种没有操作性的描述。4. 验证请求与 token 用量对比RSS 抓取实测配置改完后必须验证效果。我设计了一个可复现的对比测试你可以跟着做。4.1 测试数据准备选一个支持 RSS 的博客或新闻站比如某科技博客。先找到它的 RSS 地址常见变体有https://域名/blog?formatrsshttps://域名/feedhttps://域名/rsshttps://域名/atom.xml用浏览器打开确认能返回 XML 内容。然后准备两个版本的请求版本 A 用原始 HTML 网址版本 B 用 RSS 地址。4.2 发送请求并记录用量用 curl 分别发送两次请求模型都选同一个比如glm-5curl https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -H Authorization: Bearer 你的API_KEY \ -d { model: glm-5, messages: [ {role: system, content: 你是RSS处理助手只输出JSON摘要禁止闲聊。}, {role: user, content: 处理这个地址的内容https://example.com/article} ], max_tokens: 500 }把 user 消息里的地址分别换成 HTML 网址和 RSS 网址各跑一次。在返回的 JSON 里找到usage字段里面有prompt_tokens、completion_tokens、total_tokens。4.3 对比结果我实测的数据大致是这样的处理同一个新闻内容HTML 版本的 prompt_tokens 在 8000 到 12000 之间而 RSS 版本只有 400 到 800。差距在十倍以上。completion_tokens 两者差不多因为输出格式被约束了。总 token 消耗 RSS 版本能省 85% 以上。你可以在 TaoToken 控制台的用量页面看到每次请求的详细消耗路径是https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewrite。把优化前后的数据截图对比效果很直观。4.4 上下文管理命令验证OpenClaw 支持几个上下文管理命令在对话中直接输入即可/new清空当前上下文开新话题。注意它会重新加载定义文档所以固定开销会再产生一次。/compact压缩当前对话历史只保留关键信息。/reset保留长期记忆重置短期话题。验证方法是连续处理五条 RSS 条目不做任何操作记录第五条时的 prompt_tokens然后重新来一遍每条之间用/compact再记录第五条时的 prompt_tokens。后者通常能低 40% 到 60%。5. 常见报错排查401、local proxy failed 与 choices 解析失败配置过程中容易踩几个坑我把真实遇到过的报错和解决方法列出来。401 Unauthorized最常见的原因是 API Key 填错或者 Base URL 写成了带路径的完整地址。检查两点Key 是否完整复制没有多余空格Base URL 是否只写到https://taotoken.net/api不要在后面加/v1/chat/completionsOpenClaw 会自己拼接。如果还报 401去控制台确认 Key 是否被禁用或额度耗尽。local proxy failed这个报错通常出现在 OpenClaw 尝试通过本地代理转发请求时。检查配置文件里是否有proxy相关字段如果有把它删掉或设为空。TaoToken 的通道不需要额外代理直连即可。另外确认你的网络环境能正常访问taotoken.net。reading choices 报错类似cannot read property choices of undefined说明返回的 JSON 结构不符合预期。原因可能是模型 ID 写错了TaoToken 返回了错误信息而不是正常的 completion 结构。去模型对话页面确认正确的模型 ID比如是glm-5还是glm-5.1大小写和连字符都要对上。OAuth 相关报错如果你用的是 Claude Code 或 Codex 这类需要 OAuth 的客户端报错可能出现在认证环节。检查auth.json或settings.json里的配置确保 Base URL 指向 TaoTokenKey 填的是 API Key 而不是 OAuth token。Claude Code 的配置路径通常在~/.claude/settings.jsonCodex 在~/.codex/auth.json。三件套要写全Base URL、Key、Model ID。token 消耗没有下降如果改完配置发现用量没变先确认配置文件是否被正确加载。OpenClaw 启动时通常会打印加载的配置路径检查一下是不是改错了文件。另外确认/compact命令是否真的生效有些版本需要手动开启自动压缩。6. 长期编码与 Agent 场景的通道选择如果你只是偶尔跑一下 RSS 抓取按量计费就够了。但如果你把 OpenClaw 当成日常的 Agent 工作流每天都有大量请求那可以考虑 Coding Plan 这类套餐。它的单位成本通常比按量计费低适合已经形成稳定工作流的深度用户。TaoToken 的 Coding Plan 入口在https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-planutm_campaignrewrite里面有不同档位的说明。选择时重点看两个指标每周期请求次数上限以及是否支持你常用的模型。对于 RSS 抓取这种高频短任务请求次数比 token 总量更关键。不管选哪种计费方式核心原则不变把固定开销压到最低把数据源换成结构化格式把上下文管好。这三件事做到位token 消耗自然就降下来了。配置文件和系统提示词的模板你可以直接拿去用根据自己的场景微调约束条件就行。
OpenClaw进阶：优化设定与对话，把每个token花在刀刃上
1. OpenClaw 的 token 为什么烧得这么快从 RSS 抓取场景说起如果你正在用 OpenClaw 做 RSS 抓取、多轮任务编排大概率遇到过这种情况明明只是让它读几条新闻、整理个摘要后台的 token 消耗却像开了闸。我实测过一个典型场景——让 OpenClaw 每两小时抓一次科技博客的 RSS做去重和摘要一天下来光固定开销就吃掉不少额度还没算上真正干活的那些调用。问题出在哪OpenClaw 这类 Agent 的运行机制决定了它每次会话启动时都要先加载一批定义文档AGENTS.md 管工作规范SOUL.md 管性格价值观IDENTITY.md 管人设MEMORY.md 存长期记忆TOOLS.md 配工具技能USER.md 记用户档案。这些文档在每次会话开始时被完整读入上下文也就是说你还没开口提需求token 就已经花出去了。对于 RSS 抓取这种高频、短任务的场景这笔固定开销被反复支付累积起来非常可观。更隐蔽的消耗来自数据源格式。RSS 抓取时如果直接把网页 HTML 丢给 Agent里面塞满了 CSS 样式、JavaScript 脚本、图片标签、广告容器这些内容对提取信息毫无帮助却要占用大量 token 去解析。一个正常新闻页面 HTML 可能有 200KB而同样内容的 RSS/XML 只有 5KB 左右差距是几十倍。还有一个容易被忽视的点多轮任务场景下上下文会持续膨胀。你让 OpenClaw 连续处理十条 RSS 条目每条的结果都留在对话历史里到第五条时上下文已经很长了后面每轮请求都要带着前面所有内容一起发送token 消耗呈线性甚至超线性增长。所以优化思路很清晰压缩固定开销、选对数据源格式、管好上下文窗口、把请求统一到一条可控的通道上。下面我会把每个环节的可复制配置和验证步骤都拆开讲你可以直接照着改。2. 接入前的准备用 TaoToken 统一 Key 与 API 通道在动手改配置之前先把请求通道理顺。OpenClaw 支持自定义 Base URL 和 API Key这意味着你可以把它指向 TaoToken 的统一入口用一个 Key 管理所有模型的调用不用在多个平台之间来回切换。TaoToken 的 API 地址是https://taotoken.net/api官网入口在https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end。它的作用是给你一个兼容 OpenAI 协议的端点OpenClaw 里凡是需要填 Base URL 的地方都换成这个地址即可。具体操作分三步。第一步去控制台创建 API Key。打开https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewrite在 API Keys 页面生成一个新 Key复制保存好后面配置里要用。第二步确认你要用的模型 ID。不同模型在 TaoToken 上的标识可能和官方略有差异建议先在模型对话页面https://taotoken.net/models?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodelsutm_campaignrewrite里确认一下可用的模型名称比如glm-5、kimi-k2.5、deepseek-v3.2这类。第三步把 Base URL 和 Key 填进 OpenClaw 的配置。如果你用的是 Claude Code 或者类似的编码 AgentTaoToken 也提供了对应的接入文档路径在https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite里面有针对不同客户端的详细说明。这里要强调一点统一通道不只是为了方便它直接影响你的 token 管理能力。当所有请求都走同一个端点你可以在 TaoToken 的控制台里看到统一的用量统计哪个模型消耗多、哪个时段请求密集一目了然。这比在多个平台分别看账单要高效得多。配置完成后建议先发一个最简单的测试请求验证通道是否打通。可以用 curl 直接测curl https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -H Authorization: Bearer 你的API_KEY \ -d { model: glm-5, messages: [{role: user, content: 回复ok}], max_tokens: 10 }如果返回正常说明 Key 和通道都没问题。接下来就可以进入 OpenClaw 的配置文件调优了。3. 可复制配置精简人设文档与固化 token 约束这一节是核心我会给出具体的配置文件片段和路径你直接复制修改就行。3.1 精简定义文档OpenClaw 的定义文档通常放在工作目录的config/或根目录下。以常见的部署结构为例路径可能是~/.openclaw/或项目根目录的agents/文件夹。先找到这些文件AGENTS.md、SOUL.md、IDENTITY.md、MEMORY.md、TOOLS.md、USER.md、BOOTSTRAP.md、HEARTBEAT.md。精简的原则是保留行为约束和关键信息删掉正确的废话。比如 SOUL.md 里如果写着“你是一个乐于助人的助手总是以积极的态度回应”这种话对模型行为没有实质约束可以直接删。真正有用的是“禁止使用表情符号回复”“禁止闲聊”“回答不超过三句话”这类可执行的规则。我实测下来AGENTS.md 从 2761 字符压到 1492 字符SOUL.md 从 674 压到 341整体固定开销能降一半左右。压缩时可以让 AI 帮你做摘要但记得先脱敏别把个人隐私信息提交上去。压缩完一定要人工复核确认没有丢掉关键约束。3.2 在配置中固化 token 约束OpenClaw 的配置文件通常是 JSON 或 TOML 格式。假设你的配置路径是~/.openclaw/config.json可以在里面加入输出格式和工具调用的限制。以下是一个可复制的 JSON 片段{ agent: { name: rss-reader, model: glm-5, base_url: https://taotoken.net/api, api_key: 你的API_KEY, system_prompt_file: ./prompts/system.md, constraints: { no_emoji: true, no_small_talk: true, max_response_tokens: 800, disable_tools: [web_search], prefer_structured_output: true }, context: { max_history_rounds: 6, auto_compact_threshold: 4000 } } }如果你用的是 TOML 格式等价写法如下[agent] name rss-reader model glm-5 base_url https://taotoken.net/api api_key 你的API_KEY system_prompt_file ./prompts/system.md [agent.constraints] no_emoji true no_small_talk true max_response_tokens 800 disable_tools [web_search] prefer_structured_output true [agent.context] max_history_rounds 6 auto_compact_threshold 4000这里几个参数值得说明。disable_tools里把web_search关掉是因为 RSS 抓取场景下信息已经在 feed 里了不需要再去搜网页而 web_search 返回的大量未筛选内容会带来额外 token 消耗。max_response_tokens限制单次输出长度防止模型啰嗦。max_history_rounds控制保留多少轮对话历史超过就自动压缩。3.3 系统提示词文件system_prompt_file指向的文件里写具体的指令。建议内容如下你是 RSS 内容处理助手。规则 1. 只输出结构化摘要格式为 JSON{title: , summary: , tags: []} 2. 禁止使用表情符号。 3. 禁止闲聊、禁止反问、禁止输出与任务无关的内容。 4. 摘要不超过 150 字。 5. 不调用 web_search 工具。 6. 如果输入是 RSS/XML直接解析不要请求原始网页。这个文件本身也要精简每一条都应该是可执行的约束不要写“你是一个专业的助手”这种没有操作性的描述。4. 验证请求与 token 用量对比RSS 抓取实测配置改完后必须验证效果。我设计了一个可复现的对比测试你可以跟着做。4.1 测试数据准备选一个支持 RSS 的博客或新闻站比如某科技博客。先找到它的 RSS 地址常见变体有https://域名/blog?formatrsshttps://域名/feedhttps://域名/rsshttps://域名/atom.xml用浏览器打开确认能返回 XML 内容。然后准备两个版本的请求版本 A 用原始 HTML 网址版本 B 用 RSS 地址。4.2 发送请求并记录用量用 curl 分别发送两次请求模型都选同一个比如glm-5curl https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -H Authorization: Bearer 你的API_KEY \ -d { model: glm-5, messages: [ {role: system, content: 你是RSS处理助手只输出JSON摘要禁止闲聊。}, {role: user, content: 处理这个地址的内容https://example.com/article} ], max_tokens: 500 }把 user 消息里的地址分别换成 HTML 网址和 RSS 网址各跑一次。在返回的 JSON 里找到usage字段里面有prompt_tokens、completion_tokens、total_tokens。4.3 对比结果我实测的数据大致是这样的处理同一个新闻内容HTML 版本的 prompt_tokens 在 8000 到 12000 之间而 RSS 版本只有 400 到 800。差距在十倍以上。completion_tokens 两者差不多因为输出格式被约束了。总 token 消耗 RSS 版本能省 85% 以上。你可以在 TaoToken 控制台的用量页面看到每次请求的详细消耗路径是https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewrite。把优化前后的数据截图对比效果很直观。4.4 上下文管理命令验证OpenClaw 支持几个上下文管理命令在对话中直接输入即可/new清空当前上下文开新话题。注意它会重新加载定义文档所以固定开销会再产生一次。/compact压缩当前对话历史只保留关键信息。/reset保留长期记忆重置短期话题。验证方法是连续处理五条 RSS 条目不做任何操作记录第五条时的 prompt_tokens然后重新来一遍每条之间用/compact再记录第五条时的 prompt_tokens。后者通常能低 40% 到 60%。5. 常见报错排查401、local proxy failed 与 choices 解析失败配置过程中容易踩几个坑我把真实遇到过的报错和解决方法列出来。401 Unauthorized最常见的原因是 API Key 填错或者 Base URL 写成了带路径的完整地址。检查两点Key 是否完整复制没有多余空格Base URL 是否只写到https://taotoken.net/api不要在后面加/v1/chat/completionsOpenClaw 会自己拼接。如果还报 401去控制台确认 Key 是否被禁用或额度耗尽。local proxy failed这个报错通常出现在 OpenClaw 尝试通过本地代理转发请求时。检查配置文件里是否有proxy相关字段如果有把它删掉或设为空。TaoToken 的通道不需要额外代理直连即可。另外确认你的网络环境能正常访问taotoken.net。reading choices 报错类似cannot read property choices of undefined说明返回的 JSON 结构不符合预期。原因可能是模型 ID 写错了TaoToken 返回了错误信息而不是正常的 completion 结构。去模型对话页面确认正确的模型 ID比如是glm-5还是glm-5.1大小写和连字符都要对上。OAuth 相关报错如果你用的是 Claude Code 或 Codex 这类需要 OAuth 的客户端报错可能出现在认证环节。检查auth.json或settings.json里的配置确保 Base URL 指向 TaoTokenKey 填的是 API Key 而不是 OAuth token。Claude Code 的配置路径通常在~/.claude/settings.jsonCodex 在~/.codex/auth.json。三件套要写全Base URL、Key、Model ID。token 消耗没有下降如果改完配置发现用量没变先确认配置文件是否被正确加载。OpenClaw 启动时通常会打印加载的配置路径检查一下是不是改错了文件。另外确认/compact命令是否真的生效有些版本需要手动开启自动压缩。6. 长期编码与 Agent 场景的通道选择如果你只是偶尔跑一下 RSS 抓取按量计费就够了。但如果你把 OpenClaw 当成日常的 Agent 工作流每天都有大量请求那可以考虑 Coding Plan 这类套餐。它的单位成本通常比按量计费低适合已经形成稳定工作流的深度用户。TaoToken 的 Coding Plan 入口在https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-planutm_campaignrewrite里面有不同档位的说明。选择时重点看两个指标每周期请求次数上限以及是否支持你常用的模型。对于 RSS 抓取这种高频短任务请求次数比 token 总量更关键。不管选哪种计费方式核心原则不变把固定开销压到最低把数据源换成结构化格式把上下文管好。这三件事做到位token 消耗自然就降下来了。配置文件和系统提示词的模板你可以直接拿去用根据自己的场景微调约束条件就行。
