如何省tokens

一、当前工具token消耗严重的现状
如今OpenClaw这类智能代理工具不断叠加各类功能，token消耗已经达到很高的水平。哪怕只是简单发送一句“你好”，整体消耗就接近40000个token，使用成本和运行负担大幅上涨。为了控制token总量，目前系统里MCP组件都选择不加载，一旦启用MCP，token消耗还会进一步暴涨，会直接拖慢工具响应速度、拉高资源占用，日常使用只能主动关闭该模块维持基础运行。

二、造成高额token消耗的三大核心原因
消耗大头主要来自三部分内容。第一是200多个已激活技能，每一项技能都自带完整描述、执行规则、参数说明，启动工具时会全部载入上下文；第二是各类配套工具，所有可用工具的调用规范、返回格式、限制条件会同步占用token；第三是长期记忆模块，存储的历史对话、任务记录会持续加载进上下文。同时大量技能还带来管理难题，无法全部开启，要么手动记忆技能名称，要么单独搭建工作区分组管理，操作繁琐还会额外增加上下文负担，技能数量越多，token冗余问题越突出。

三、优化解决方案：大小模型分工协作
针对以上痛点，目前设想一套分层调用方案，以此削减token损耗。先用本地轻量化模型承接前期工作，由本地模型完成技能筛选、任务拆解、前置逻辑分析、指令引导等轻量处理，过滤掉无用技能、清理多余记忆内容，精简上下文token；等梳理完基础逻辑、确定具体执行任务后，再调用全量大模型处理复杂重任务。这种分工模式能大幅减少全量模型加载的冗余信息，从源头降低单次交互的token消耗量，兼顾运行效率与使用成本，是现阶段比较合适的优化思路。