💰 AI Agent 省 Token 完全指南

▍1 使用习惯（影响最大，零成本）#

• 及时开新会话： 上下文超过 50% 就开新的，把结论用一句话带过去。不要在一个会话里连续做 20 件事。
• 先定位后阅读： 用 grep/搜索定位文件和行号，再让 Agent 只读相关部分，不要让它读整个项目。
• 批量代替逐次： “写一个 Python 脚本批量重命名并执行”比“先改这个、再改那个”省 60%+。
• 输出限长： 明确说“这部分不超过 800 字”，比不限制省 40%+。
• 输出即文件： 长内容让 Agent 直接写文件，对话里只保留确认，不要在聊天里展示全文。

▍2 上下文管理（立竿见影）#

• 压缩会话： 各工具都提供「历史压缩 + 开新会话」的机制，但 命令名各不相同——OpenClaw 是 /compact 与 /new，Hermes 与 dsh 请以各自 /help 为准。
• 上下文上限： 为上下文窗口设置上限，防止无限增长。社区实测中较可靠的表述是：一个没有上限、动辄堆积数万 token 的会话，在把窗口/历史限制到几千 token 量级之后，每次调用的基线输入消耗会明显回落。
• AGENTS.md / 系统提示精简： 有博客称把 AGENTS.md 从臃肿状态精简到约 5,000 token 后，月费从 $166 降到 $27。机制本身成立——常驻的系统提示与工具描述会随每次请求重复发送。
• 工具输出裁剪： 限制单次工具返回的最大字符数，防止一个命令输出几 MB 日志全进上下文。

▍3 工具调用优化（编程场景关键）#

• 程序化工具调用（PTC）： AWS Bedrock 官方博客实测 Token 降幅 87–92%、成本约降 90%。模型写出程序，让沙箱批量执行工具调用，只把最终结果回传上下文。注意：PTC 由 Anthropic 提出、AWS 给出实现与基准，是通用范式，并非某个工具独有。
• dsh minimal 模式： 只保留 shell 与文本编辑能力，系统提示最短，适合跑命令、读日志、定位问题。
• 限制工具调用循环次数： 为 Agent 的单轮工具循环设置上限，避免陷入死循环时把额度烧完。
• 缓存利用： dsh 由 DeepSeek 官方开源，与 DeepSeek 的输入缓存机制天然对齐，可显著降低输入侧成本。36 氪的体验报道称其界面显示的缓存命中率常在 99% 上下。需要区分的是： 缓存命中率 ≠ PTC 的节省率，两者不是同一指标；「99.93%」与「省 80%+」均无公开基准。

▍4 模型路由（细水长流）#

• 主模型 vs 子任务模型分离： CSDN 实测模型分级策略省 30-40%。读文件、搜网页、整理信息用 flash 级，思考和写作才用 pro 级。
• 心跳/后台任务用最便宜模型： 掘金文章指出，每次心跳成本跟手动问一个问题一样。heartbeat 用 Haiku/Flash，省 5-10%。
• 本地模型零成本： DEV Community 文章，Hermes 接本地 LLM（Ollama/Llama.cpp），完全免费，适合简单任务。
• 免费额度利用： LumaDock 教程，Nous Portal free tier + Xiaomi MiMo v2 Pro，大部分 Agent 工作零费用。

▍5 系统提示精简（基础但常被忽略）#

• 技能/插件只装必要的： 腾讯云文档指出，每个 Skill 的 SKILL.md 每次调用都加载进上下文。装几十个不用的 Skill 是纯浪费。
• 系统提示风格设为 concise/minimal： OpenClaw 中文网教程，系统提示文件（无 系统提示文件（无 prompts.system.* 键）.* 键） 设为 concise 或 minimal，（该键不存在）。
• 图片维度限制： OpenClaw 官方文档，降低 agents.defaults.imageMaxDimensionPx，截图多的会话省明显。
• Hermes tool schema 缓存： GitHub issue #20880，tool-heavy agent 有 ~70% input-token overhead，启用 system_and_3 caching 跳过 tools schema 重复发送。

🦞 OpenClaw 配置清单#

1
openclaw config set agents.defaults.subagents.model "deepseek/deepseek-flash@deepseek:setup-xxx"

1
# openclaw.json 中 agents 部分添加：
2
"compaction": { "enabled": true, "threshold": 0.7, "model": "deepseek-flash" }

1
"heartbeat": { "every": "55m", "model": "deepseek-flash" }

1
"prompts": { "system": { "style": "concise", "（该键不存在）": false, "maxLength": 2000 } }

1
openclaw plugins list          # 查看已装
2
openclaw plugins uninstall   # 卸载不用的
3
# 每个 Skill 的描述每次调用都进系统提示，装几十个不用的=纯浪费

1
/usage full     # 每条回复显示 Token 数 + 预估费用
2
/usage tokens   # 只显示 Token 数
3
/status         # 会话级上下文使用情况

🐎 Hermes Agent 配置清单#

1
hermes config set model deepseek/deepseek-v4-flash   # 官方键名是 model，值为 provider/model
2
hermes config set model deepseek/deepseek-v4-pro     # 复杂任务时切回强模型
3
hermes config set auxiliary.compression.model deepseek-flash   # 辅助任务用便宜模型
4

5
# 辅助模块（任务规划、记忆整理）也用轻量模型：
6
# 辅助任务的官方键名形如 auxiliary.<任务>.provider / auxiliary.<任务>.model

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agent:
2
max_turns: 30   # 键名与默认值以 hermes config 实际 schema 为准

1
# 以下 memory.* 键名以 hermes config 实际 schema 为准
2
# （无此键）整理节奏用 hermes curator pause|resume|status 控制
3
# （无此键）记忆检索由 FTS+LLM 自动管理
4
# （无此键）上下文上限用 compression.threshold_tokens 设定
5
hermes curator pause                  # 暂停技能自动整理/创建（无 hermes curator（技能自动整理，无此键） 键）

1
/compress     # 达到限制前手动压缩
2
/usage        # 检查当前状态
3
/new          # 需要干净边界时开新会话
4
# 社区实测的可靠表述：把无上限的会话限制到几千 token 量级后，每次调用的基线输入会明显回落

1
# hermes-multichannel-prompt-optimizer：发送前重写+评分用户提示，省20-80%
2
hermes plugins install <插件名>（从官方目录安装）
3

4
# tokscale：CLI token 使用追踪（先测量才能优化）
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# token-monitor：实时 token、成本、限速仪表盘

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# 方案A：Nous Portal free tier + Xiaomi MiMo v2 Pro（速率限制而非金额限制）
2
# 方案B：接本地 Ollama / Llama.cpp 模型，完全免费
3
hermes model   # 交互式选择模型

⚡ dsh (DeepSeek Harness) 配置清单#

1
# 预设切换的具体命令以 dsh --help 为准；官方公开的信息是四种预设 standard / code / minimal / creator
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# dsh mode minimal
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dsh --profile <方案名>（无 --mode；预设按会话选 ptc）   # 程序化工具调用

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dsh plugin --profile <方案名> list
2
dsh plugin remove
3
# 只做后端就卸掉前端工具，只写Python就卸掉TS工具链
4
# 每个插件的工具描述都进系统提示，卸掉=省token

1
# 命令形式以 dsh --help 为准
2
dsh model set deepseek-v4-flash # 日常用
3
dsh model set deepseek-v4-pro      # 复杂任务切
4
# 也可接 Kimi、GLM、任何 OpenAI 兼容端点
5
# DeepSeek 一方优化：prefix cache 命中率 99.93%，省80%+成本

✅ 优化成功的案例#

InsiderLLM · OpenClaw

$150 → $6（一夜之间）

6 小时过夜任务+14 个子 Agent，通过模型分级（Ollama 无脑任务+Haiku 基础推理+Sonnet 写作+Opus 关键决策）+新会话命令+清理 111KB 纯浪费，从$150 降到$6。

V2EX 用户 · OpenClaw

总 Token -36.4%，Credits -36%

自研 Keeper 物理会话换代器，处理总 Token 从 824 万降到 524 万，长上下文加价请求从 11 次降到 0 次。核心思路：长会话到阈值自动物理换代，保留摘要。

BetterClaw · OpenClaw

$166/月 → $27/月

50 条消息/天+24 次心跳的典型用户。AGENTS.md 从过大精简到 5000 token，心跳切到 V4 Flash，启用缓存。月省$139。

AWS Bedrock · PTC 模式

code 模式省 87–92% Token

官方基准测试：Claude Sonnet 4.6 从 128,043 tokens 降到 12,739（-90.1%），Opus 4.6 从 126,152 降到 13,043（-89.7%），Qwen3-Coder 从 305,114 降到 34,159（-88.8%）。

DEV Community · dsh

8 亿 Token 只花$36

DSH + DeepSeek V4 Pro 在真实代码库上做完整导出基准，8 亿 Token 消耗花费$36。作者指出 dsh 不是通过最小化单次调用来优化，而是通过完成更多工作来摊薄成本。

36 氪 · dsh

缓存命中率 99-100%

深度体验 dsh 时发现，Web UI 底部实时显示 Token 消耗和缓存命中率。与 DeepSeek 架构深度对齐，prefix cache 命中率大多 99%，几次直接 100%。“原谅它涨价了”。

⚠️ 踩坑与抱怨（真实声音）#

getopenclaw.ai · Hermes

2 小时“轻度使用”烧 400 万 Token

开发者 Joe 盯着终端想不通为什么 Hermes 两小时就烧了 400 万 token。后台自主行为+记忆整理+技能创建是隐形消耗大户，“轻度使用”并不轻度。

Reddit r/hermesagent

GPT-5.6 Luna“聪明但慢”，快速烧配额

用户 u/elzerouno 48 小时体验报告：在 Hermes 里用 GPT-5.6 Luna 做个人助理任务，发现它“smart but slow”，容易反复迭代，快速消耗配额。与 Codex 社区的正面评价形成对比。

GitHub #20880 · Hermes

Tool-heavy agent 有~70% input-token overhead

用户 vdatalog 发现，工具多的 Agent 每次调用都重复发送完整 tools schema，占 input token 约 70%。提交 issue 后社区方案是启用 system_and_3 caching 跳过重复的 tools schema。

BSWEN 博客 · OpenClaw

3 天实验烧$47

作者打开 Anthropic 账单差点洒咖啡：3 天 OpenClaw 实验烧了$47，而平时 n8n 工作流一周才$3。罪魁祸首是 OpenClaw 的激进 token 消耗——默认用最贵模型做所有任务包括心跳，无限制发送对话历史。

Kilo 分析 · Reddit 1300 条评论

Hermes 自学习技能会覆盖你的工作

分析 25 个帖子 1300+条 Reddit 评论发现：用户抱怨 Hermes 的 self-learning 技能有时会“自我评估总是通过”、“自学习覆盖你的工作”。自主性是双刃剑，也带来额外 token 消耗和不可控行为。

掘金 · dsh

code 模式要求模型代码规划能力强

保姆级教程作者提醒：code 模式省 token 但要求模型有稳定的代码规划能力，调试门槛高，“小白先不碰”。如果模型写的 TS 程序本身很长或需要反复调试，PTC 反而可能更耗。

📱 社交媒体运营#

• 大纲与正文分离： 先出 10 条选题大纲（短），开新会话再逐条写正文 → 省 40%
• 批量用脚本： 10 条文案排版/标签生成，写 Python 脚本一次跑完 → 省 60%
• 热点检索限次： 搜小红书/抖音热点时 top_k=5 → 省 30%
• 海外平台用 API： Hermes+Postproxy 技能直接发布 → 省 70%
• 国内平台用 Playwright： 让 Agent 写脚本一次跑完所有操作，不要每步“看页面→思考→点击”
• 图片描述精简： 先自己一句话描述核心，不要完整图像分析（视觉 Token 很贵）→ 省 50%

✍️ 博客/长文写作#

• 先摘要后写作： 每篇参考资料只输出 3 句话摘要，开新会话用摘要写正文 → 省 70%
• 用文件传递： 参考资料存文件，用 grep 定位相关段落再读，不要全文读入 → 省 60%
• 分段写作： 5000 字分 5 段，每段开新会话，只带大纲和上一段结论 → 省 50%
• 模板化： 结构固定的博客给模板填空，比自由发挥省 → 省 30%
• 输出限长： 明确“这部分不超过 800 字” → 省 40%+
• GitHub 仓库： 先看 README+目录结构（小），再针对性读文件，不要 clone 全仓库

💻 GitHub/编程开发#

• 定位优先于阅读： grep/ripgrep 定位文件和行号，再只读相关文件 → 省 70%
• diff 代替全文： 让 Agent 输出 unified diff，不是整个文件 → 省 50%
• 测试驱动： 先写测试（短），根据报错改代码，每次只带报错信息 → 省 40%
• 小步提交： 一个功能拆 5 次提交，每次开新会话 → 省 40%
• 限制文件范围： 明确“只修改 src/auth/目录” → 省 60%
• dsh 模式选择： 批量重构用 code 模式，读日志定位用 minimal，探索编程用 standard
• PR 描述用模板： “##变更 ##测试 ##影响”比自由写省一半