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What: switch to 你/你的 tone; standardize Skills/Gateway网关/local loopback/私信 wording Why: align zh-CN docs with issue 6995 feedback + idiomatic tech style Tests: pnpm docs:build
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read_when:
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- 解释 token 使用量、费用或上下文窗口时
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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以及报告 token 使用量和费用
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title: Token 使用与费用
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x-i18n:
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generated_at: "2026-02-01T21:39:26Z"
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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: token-use.md
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workflow: 15
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# Token 使用与费用
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OpenClaw 跟踪的是 **token**，而非字符。Token 因模型而异，但大多数 OpenAI 风格的模型对英文文本平均约 4 个字符对应 1 个 token。
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## 系统提示的构建方式
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OpenClaw 在每次运行时组装自己的系统提示。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`（仅新会话时加载））。大文件会被 `agents.defaults.bootstrapMaxChars`（默认值：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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完整分解请参阅[系统提示](/concepts/system-prompt)。
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## 上下文窗口中计入的内容
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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（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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- 压缩摘要和裁剪产物
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- 提供商包装器或安全头部（不可见，但仍然计入）
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如需了解实际分解（按注入文件、工具、Skills 和系统提示大小），请使用 `/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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在聊天中使用以下命令：
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- `/status` → **富表情状态卡片**，显示会话模型、上下文使用量、上次响应的输入/输出 token 数以及**估算费用**（仅 API 密钥模式）。
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- `/usage off|tokens|full` → 在每条回复后附加**逐条响应使用量页脚**。
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- 按会话持久化（存储为 `responseUsage`）。
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- OAuth 认证下**隐藏费用**（仅显示 token 数）。
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- `/usage cost` → 显示来自 OpenClaw 会话日志的本地费用摘要。
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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` 显示提供商配额窗口（非逐条响应费用）。
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## 费用估算（何时显示）
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费用根据你的模型定价配置进行估算：
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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 `cacheWrite` 的**每百万 token 美元价格**。如果缺少定价信息，OpenClaw 仅显示 token 数。OAuth token 永远不显示美元费用。
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## 缓存 TTL 与裁剪影响
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提供商的提示缓存仅在缓存 TTL 窗口内有效。OpenClaw 可以选择性地运行**缓存 TTL 裁剪**：在缓存 TTL 过期后裁剪会话，然后重置缓存窗口，使后续请求可以复用新缓存的上下文，而不是重新缓存完整历史。这可以在会话空闲超过 TTL 后降低缓存写入费用。
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在 [Gateway网关配置](/gateway/configuration)中进行配置，并在[会话裁剪](/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**热活**。如果你的模型缓存 TTL 为 `1h`，将心跳间隔设置为略短于此的值（例如 `55m`），可以避免重新缓存完整提示，从而降低缓存写入费用。
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关于 Anthropic API 定价，缓存读取比输入 token 便宜得多，而缓存写入则按更高的倍率计费。请参阅 Anthropic 的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 小时缓存热活
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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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## 降低 token 压力的技巧
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- 使用 `/compact` 来摘要长会话。
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- 在工作流中裁剪大型工具输出。
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- 保持 Skills 描述简短（Skills 列表会注入到提示中）。
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- 对于冗长的探索性工作，优先选择较小的模型。
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Skills 列表开销的精确计算公式请参阅[Skills](/tools/skills)。
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