read_when:

- 想降低 OpenClaw 的 token 消耗

- 群聊太费钱

- 长会话上下文越来越大

summary: 用简单语言解释哪些 OpenClaw 设置最影响 token 成本，以及该怎么配

省 Token 配置指南

这篇文档只讲一件事：

怎样让 OpenClaw 在不明显影响体验的前提下，少花 token。

如果你觉得机器人“越聊越贵”、“群里太容易触发”、“一条图文消息就很烧钱”，这篇文档就是给你的。

先讲结论

OpenClaw 的 token 开销，主要来自 3 件事：

1. 调用次数太多

2. 每次调用带进去的上下文太长

3. 额外的预处理太多

比如自动看链接、自动看图、自动看视频、长历史回放、compaction 前的 memory flush 等

所以省 token 的思路也很简单：

1. 少调用

2. 少带历史

3. 少开自动理解功能

如果你不想先看细节，最值得优先调的就是这几项：

session.reset / session.resetByType
messages.groupChat.historyLimit
messages.queue
session.parentForkMaxTokens
agents.defaults.compaction
tools.links
tools.media.image
tools.media.video

一、最有效的设置：让旧上下文早点失效

1. `session.reset`

最直接、最稳的省 token 方式，就是不要让一个 session 无限长下去。


{
  session: {
    reset: {
      mode: "idle",
      idleMinutes: 60,
    },
  },
}

这段配置的意思是：

如果这个会话 60 分钟没有新消息
那么下一条消息到来时
OpenClaw 会把它当作一个新的 session
不再继续复用上一个 session 的上下文

为什么这个设置这么有用

因为很多 token 消耗，不是来自“这一次用户只发了 10 个字”，而是来自：

这 10 个字后面挂着 2 小时的历史
历史里还有工具输出、系统提示、群聊记录、媒体描述

把 session 定期切断，成本会立刻降下来。

什么时候不要配太短

如果你的场景是：

连续做一个复杂任务
用户希望“中间隔半小时回来还记得刚才聊到哪”

那就不要把 idleMinutes 设得太小。

一个很实用的原则是：

觉得“经常忘上下文”就调大
觉得“越聊越贵”就调小

二、群聊最费钱：先控触发，再控历史

群聊通常是最烧 token 的场景，因为它同时会带来：

更多无关消息
更频繁的触发
更多历史上下文

2. `messages.groupChat.historyLimit`


{
  messages: {
    groupChat: {
      historyLimit: 6,
    },
  },
}

它的意思是：

每次处理群消息时
最多只回看最近 6 条群消息

为什么这项很重要

群里最容易出现这种情况：

用户只问一句话
但系统为了“理解上下文”，把前面几十条群消息也带进去了

这样很快就会贵。

3. 群里尽量用 `mention`，不要 `always`

OpenClaw 的群激活模式有两种常见思路：

mention：只有被点名时才认真处理
always：群里每条消息都可能触发

如果你想省 token，优先用 mention。

运行时也可以用命令切：


/activation mention

如果你开 always，成本通常会明显上升，因为：

机器人会看到更多消息
会更频繁进入处理流程
群历史也更容易不断变长

三、减少“连续发多条”带来的重复调用

很多用户不是一次发一长段，而是这样发：

1. “帮我看看这个”

2. “还有这个”

3. “顺便这个也算一下”

如果每一条都单独调用模型，token 会浪费很多。

4. `messages.queue`


{
  messages: {
    queue: {
      mode: "collect",
      debounceMs: 1500,
      cap: 8,
      drop: "summarize",
    },
  },
}

这几个字段分别是什么意思：

mode: "collect"

把短时间内连续来的消息收集起来，再一起处理

debounceMs: 1500

等 1.5 秒，看看用户会不会继续发

cap: 8

最多保留 8 条排队消息

drop: "summarize"

如果太多了，不是直接全丢，而是尽量压缩成摘要

什么时候不适合调太大

如果你特别追求“每句话都秒回”，那 debounceMs 太大会让机器人显得慢一点。

所以这里是典型的取舍：

更省钱：更大的 debounce
更灵敏：更小的 debounce

四、避免线程 / 子会话继承太多历史

5. `session.parentForkMaxTokens`


{
  session: {
    parentForkMaxTokens: 20000,
  },
}

这个设置的作用是：

当一个 thread / topic / 子会话想继承父会话上下文时
如果父会话已经太大
就不要 fork 过去
直接从一个更干净的上下文开始

为什么它有用

没有这个限制时，经常会出现一种浪费：

主会话已经很长
开了一个 thread
thread 又把整段主会话历史一起继承过去

这样 thread 一上来就很贵。

五、长会话要靠 compaction，但 compaction 也有成本

OpenClaw 会在上下文快撑满时做 compaction。

你可以把它理解成：

把很长的历史压缩成摘要
只保留最近最重要的一部分
避免每一轮都把完整历史重新喂给模型

这是长会话里非常重要的省 token 机制。

6. `agents.defaults.compaction`

一个偏省钱但不算激进的示例：


{
  agents: {
    defaults: {
      compaction: {
        mode: "default",
        maxHistoryShare: 0.25,
        recentTurnsPreserve: 1,
        keepRecentTokens: 6000,
        postCompactionSections: [],
      },
    },
  },
}

这些字段怎么理解

`maxHistoryShare`

历史最多能占整个上下文预算的多少。

比如：

0.25 表示最多给历史 25%
留更多空间给当前问题和当前回答

如果你想省 token，通常可以设小一点。

`recentTurnsPreserve`

最近几轮对话保留原文，不做摘要。

大一点：更稳，更不容易丢最近细节
小一点：更省

如果你不是在做很复杂的连续任务，1 或 2 往往够用。

`keepRecentTokens`

无论如何都尽量保住最近这部分 token。

大一点：最近上下文更完整
小一点：更省

`postCompactionSections`

这个设置经常被忽略。

compaction 完之后，OpenClaw 可以把 AGENTS.md 某些章节重新塞回上下文里，帮助模型“重新读一遍关键规则”。

这很有用，但也会额外增加 token。

如果你的目标是明显降成本，可以直接：


postCompactionSections: []

它的意思是：

compaction 后不要再自动回注这些章节。

这是个很实用的省 token 点。

7. `compaction.model`


{
  agents: {
    defaults: {
      compaction: {
        model: "openai/gpt-4.1-mini",
      },
    },
  },
}

这表示：

正常对话用你的主模型
但 compaction 这件事，交给一个更便宜的模型做

这不是减少“上下文 token”，而是减少“做 compaction 本身的成本”。

如果你的主模型比较贵，这个设置很值。

8. `compaction.memoryFlush`

OpenClaw 默认会在重 compaction 前做一次 memory flush。

你可以把它理解成：

在历史被强压缩前
先尝试把一些“长期应该记住的东西”写到 memory 文件里

这对长期记忆有帮助，但它本质上是一次额外 agent turn，也会花 token。

如果你的目标是“能省就省”，可以关掉：


{
  agents: {
    defaults: {
      compaction: {
        memoryFlush: {
          enabled: false,
        },
      },
    },
  },
}

什么时候不建议关

如果你的 bot 很依赖长期记忆，比如：

记住用户偏好
持续记录项目状态
长期维护某个 memory 文件

那最好别轻易关。

简单说：

想更省：关
想更会记：开

六、关闭不必要的自动理解功能

很多人以为 token 只花在“聊天正文”上。

其实不是。

下面这些自动功能，也会悄悄把 token 花掉：

自动看链接
自动看图片
自动看视频

9. `tools.links`


{
  tools: {
    links: {
      enabled: false,
    },
  },
}

如果你的机器人主要做文本问答，不需要“用户一贴链接就自动读网页”，那直接关掉最省。

如果你还想保留这个能力，也建议至少收紧：


{
  tools: {
    links: {
      enabled: true,
      maxLinks: 1,
      scope: "explicit",
    },
  },
}

大白话理解就是：

最多只看 1 个链接
只有用户明显在让你看时才看

10. `tools.media.image`

如果你的场景基本是纯文本，可以直接关：


{
  tools: {
    media: {
      image: {
        enabled: false,
      },
    },
  },
}

如果你必须开图像理解，至少建议把 maxChars 压小：


{
  tools: {
    media: {
      image: {
        enabled: true,
        maxChars: 800,
      },
    },
  },
}

原因很简单：

图片理解本身要花钱
图片被描述成很长文字后
后续对话还会继续把这段描述带进 prompt

11. `tools.media.video`

视频通常比图片还贵。

如果不是核心能力，建议直接关：


{
  tools: {
    media: {
      video: {
        enabled: false,
      },
    },
  },
}

如果必须开，也建议限制输出长度：


{
  tools: {
    media: {
      video: {
        enabled: true,
        maxChars: 1200,
      },
    },
  },
}

七、运行时也能省：不是只有配置文件

除了 openclaw.json，还有几个运行时开关也很实用。

12. `/think`

如果你用的是支持 thinking / reasoning 的模型，/think 会明显影响成本。

建议：

日常聊天：/think off 或 /think minimal
只有遇到复杂任务时，再临时开高一点

不要默认长期开 high / xhigh，除非你真的需要。

13. `/verbose off`


/verbose off

这会减少工具结果在回复里的展开程度。

好处是：

回复更短
transcript 膨胀更慢
后续轮次也更省

14. `/usage off`


/usage off

这主要是为了减少每次回复后面附带的 usage footer。

它不是最大的省钱点，但在高频聊天里也有一点帮助，而且能让消息更干净。

八、三套推荐配置

1. 极致省钱版

适合：

文本聊天为主
不需要自动读链接、图片、视频
群聊较多


{
  session: {
    reset: { mode: "idle", idleMinutes: 60 },
    resetByType: {
      group: { mode: "idle", idleMinutes: 20 },
      thread: { mode: "idle", idleMinutes: 30 },
    },
    parentForkMaxTokens: 15000,
  },
  messages: {
    groupChat: { historyLimit: 6 },
    queue: {
      mode: "collect",
      debounceMs: 1500,
      cap: 8,
      drop: "summarize",
    },
  },
  agents: {
    defaults: {
      compaction: {
        mode: "default",
        maxHistoryShare: 0.25,
        recentTurnsPreserve: 1,
        keepRecentTokens: 6000,
        postCompactionSections: [],
        memoryFlush: { enabled: false },
      },
    },
  },
  tools: {
    links: { enabled: false },
    media: {
      image: { enabled: false },
      video: { enabled: false },
    },
  },
}

2. 平衡版

适合：

想省钱
但也不想让机器人“失忆太快”


{
  session: {
    reset: { mode: "idle", idleMinutes: 90 },
    resetByType: {
      group: { mode: "idle", idleMinutes: 30 },
    },
    parentForkMaxTokens: 25000,
  },
  messages: {
    groupChat: { historyLimit: 8 },
    queue: {
      mode: "collect",
      debounceMs: 1200,
      cap: 10,
      drop: "summarize",
    },
  },
  agents: {
    defaults: {
      compaction: {
        mode: "default",
        maxHistoryShare: 0.35,
        recentTurnsPreserve: 2,
        keepRecentTokens: 8000,
      },
    },
  },
  tools: {
    links: {
      enabled: true,
      maxLinks: 1,
    },
    media: {
      image: {
        enabled: true,
        maxChars: 800,
      },
      video: {
        enabled: false,
      },
    },
  },
}

3. 群聊优先版

适合：

QQ / Telegram / Discord 群机器人
重点是不要被群消息拖爆成本


{
  session: {
    reset: { mode: "idle", idleMinutes: 60 },
    resetByType: {
      group: { mode: "idle", idleMinutes: 15 },
    },
  },
  messages: {
    groupChat: { historyLimit: 4 },
    queue: {
      mode: "collect",
      debounceMs: 1800,
      cap: 6,
      drop: "summarize",
    },
  },
}

同时建议在群里把激活模式保持为：


/activation mention

九、怎么判断是不是调对了

不要一上来追求“最省”。

更实用的办法是：

1. 先选一套偏保守配置

2. 观察 2 到 3 天

3. 再看是“太贵”还是“太容易忘”

如果还是太贵

优先按这个顺序继续收紧：

1. 调小 messages.groupChat.historyLimit

2. 调小 group 的 session.reset.idleMinutes

3. 调大 messages.queue.debounceMs

4. 关闭 tools.links

5. 关闭 tools.media.image / video

6. 把 recentTurnsPreserve 再调小

如果开始变笨 / 失忆

优先按这个顺序放宽：

1. 调大 session.reset.idleMinutes

2. 调大 messages.groupChat.historyLimit

3. 调大 keepRecentTokens

4. 把 recentTurnsPreserve 从 1 提到 2

5. 如果关了 memoryFlush，考虑重新打开

十、一个经验法则

如果你只记住一句话，就记这个：

省 token 最有效的方法，不是抠单次回答的几个字，而是减少无意义的历史、无意义的触发、无意义的自动理解。

具体到 OpenClaw，就是：

让 session 别拖太长
群聊别带太多历史
连发消息尽量合并处理
链接 / 图片 / 视频别默认全开
compaction 后别把没必要的东西又塞回去