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https://github.com/openclaw/openclaw.git
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read_when:
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- 解释 token 使用量、成本或上下文窗口时
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- 调试上下文增长或压缩行为时
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summary: OpenClaw 如何构建提示上下文并报告 token 使用量 + 成本
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title: Token 使用与成本
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x-i18n:
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generated_at: "2026-02-03T07:54:57Z"
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model: claude-opus-4-5
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provider: pi
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source_hash: aee417119851db9e36890487517ed9602d214849e412127e7f534ebec5c9e105
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source_path: reference/token-use.md
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workflow: 15
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# Token 使用与成本
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OpenClaw 跟踪的是 **token**，而不是字符。Token 是模型特定的，但大多数
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OpenAI 风格的模型对于英文文本平均约 4 个字符为一个 token。
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## 系统提示词如何构建
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OpenClaw 在每次运行时组装自己的系统提示词。它包括：
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- 工具列表 + 简短描述
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- Skills 列表（仅元数据；指令通过 `read` 按需加载）
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- 自我更新指令
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- 工作区 + 引导文件（`AGENTS.md`、`SOUL.md`、`TOOLS.md`、`IDENTITY.md`、`USER.md`、`HEARTBEAT.md`、`BOOTSTRAP.md`（新建时））。大文件会被 `agents.defaults.bootstrapMaxChars`（默认：20000）截断。
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- 时间（UTC + 用户时区）
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- 回复标签 + 心跳行为
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- 运行时元数据（主机/操作系统/模型/思考）
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完整分解参见[系统提示词](/concepts/system-prompt)。
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## 什么算入上下文窗口
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模型接收的所有内容都计入上下文限制：
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- 系统提示词（上面列出的所有部分）
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- 对话历史（用户 + 助手消息）
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- 工具调用和工具结果
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- 附件/转录（图片、音频、文件）
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- 压缩摘要和修剪产物
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- 提供商包装或安全头（不可见，但仍计数）
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有关实际分解（每个注入文件、工具、Skills 和系统提示词大小），使用 `/context list` 或 `/context detail`。参见[上下文](/concepts/context)。
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## 如何查看当前 token 使用量
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在聊天中使用：
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- `/status` → 带有会话模型、上下文使用量、
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最后响应输入/输出 token 和**预估成本**（仅 API 密钥）的 **emoji 丰富的状态卡片**。
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- `/usage off|tokens|full` → 在每个回复后附加**每响应使用量页脚**。
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- 每会话持久化（存储为 `responseUsage`）。
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- OAuth 认证**隐藏成本**（仅 token）。
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- `/usage cost` → 从 OpenClaw 会话日志显示本地成本摘要。
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其他界面：
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- **TUI/Web TUI：** 支持 `/status` + `/usage`。
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- **CLI：** `openclaw status --usage` 和 `openclaw channels list` 显示
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提供商配额窗口（不是每响应成本）。
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## 成本估算（显示时）
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成本从你的模型定价配置估算：
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```
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models.providers.<provider>.models[].cost
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```
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这些是 `input`、`output`、`cacheRead` 和
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`cacheWrite` 的**每 1M token 美元**。如果缺少定价，OpenClaw 仅显示 token。OAuth 令牌
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永远不显示美元成本。
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## 缓存 TTL 和修剪影响
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提供商提示缓存仅在缓存 TTL 窗口内适用。OpenClaw 可以
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选择性地运行**缓存 TTL 修剪**：它在缓存 TTL
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过期后修剪会话，然后重置缓存窗口，以便后续请求可以重用
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新缓存的上下文，而不是重新缓存完整历史。这在会话空闲超过 TTL 时
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可以降低缓存写入成本。
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在 [Gateway 网关配置](/gateway/configuration) 中配置它，并在
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[会话修剪](/concepts/session-pruning) 中查看行为详情。
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心跳可以在空闲间隙中保持缓存**热**。如果你的模型缓存 TTL
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是 `1h`，将心跳间隔设置为略低于此（例如 `55m`）可以避免
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重新缓存完整提示，从而降低缓存写入成本。
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有关 Anthropic API 定价，缓存读取比输入
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token 便宜得多，而缓存写入以更高的倍率计费。参见 Anthropic 的
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提示缓存定价了解最新费率和 TTL 倍率：
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https://docs.anthropic.com/docs/build-with-claude/prompt-caching
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### 示例：用心跳保持 1 小时缓存热
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```yaml
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agents:
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defaults:
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model:
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primary: "anthropic/claude-opus-4-5"
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models:
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"anthropic/claude-opus-4-5":
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params:
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cacheRetention: "long"
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heartbeat:
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every: "55m"
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```
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## 减少 token 压力的技巧
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- 使用 `/compact` 来总结长会话。
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- 在你的工作流中修剪大的工具输出。
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- 保持 skill 描述简短（skill 列表会注入到提示中）。
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- 对于冗长的探索性工作，优先使用较小的模型。
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精确的 skill 列表开销公式参见 [Skills](/tools/skills)。
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