核心能力与用法
Token Optimizer 是一套面向 OpenClaw 部署的综合成本优化工具，通过四大核心策略显著降低 LLM API 支出。
1. 上下文优化（最大收益）
默认 OpenClaw 每次会话加载 50K+ token 的完整上下文。本技能通过 context_optimizer.py 实现懒加载：根据用户提示复杂度智能选择必需文件。简单问候仅加载 2 个文件（SOUL.md + IDENTITY.md），节省 ~80% 上下文 token；标准任务选择性加载记忆文件，节省 ~50%；复杂任务才启用完整上下文。生成优化版 AGENTS.md.optimized 可进一步提升效率。
2. 智能模型路由
model_router.py 自动分类任务并路由至 appropriate 模型层级，强制规定：所有沟通类消息（问候、感谢、确认）必须使用 Haiku，绝不用 Sonnet/Opus；后台任务（日志解析、心跳检查、定时任务）同样强制 Haiku。复杂架构设计才建议 Opus。内置 ROUTING_RULES 和 COMMUNICATION_PATTERNS 可自定义。
3. 心跳优化
heartbeat_optimizer.py 通过追踪上次检查时间、强制最小间隔（邮件 60 分钟、日历 2 小时等）、尊重安静时段（23:00-08:00 跳过检查），实现 50% 的心跳 API 调用削减。返回 HEARTBEAT_OK 无活动时直接节省 token。
4. 预算追踪与多供应商策略
token_tracker.py 监控日预算消耗（ok/warning/exceeded 三级状态），高耗时操作前自动降级模型。PROVIDERS.md 提供 OpenRouter、Together.ai、Google AI Studio 等替代方案，Gemini 2.5 Flash 成本低至 $0.075/MTok，Google AI Studio 更可免费用于开发测试。
部署模式与收益
- 个人使用：优化心跳 + 手动路由，节省 20-30%
- 托管部署：默认 Haiku + 用户交互 Sonnet + 显式复杂请求才用 Opus，节省 40-60%
- 高流量场景：多供应商 fallback + 激进路由（80% Gemini），节省 70-90%
关键数据：10 万次 token/日工作负载，无优化时 $9/月，全套优化后 $2.70/月（70% 节省）；激进策略可降至 $0.90/月（90% 节省）。xCloud 100 客户场景月省 $315。
显著优点
- 安全设计：100% 本地文件分析，零网络请求、零代码执行、零子进程调用、零系统修改
- 即插即用：提供现成脚本和模板，无需 OpenClaw 核心改动即可生效
- 量化收益：每项优化均有明确成本测算，ROI 可追踪
- 灵活配置：路由规则、心跳间隔、预算阈值均可自定义
- 审计完备：安全认证报告完整，Morpheus 代码审计通过（2026-02-17）
局限性与风险
- 依赖手动集成：部分高级功能（prompt caching、自动懒加载）需 OpenClaw 核心支持，当前为待集成状态
- 预算追踪限制：
token_tracker.py需手动记录或等待session_status工具集成，无法自动实时解析 - 路由准确性：任务分类基于关键词匹配，边缘案例可能误判，需定期 review 调整规则
- 多供应商复杂度：fallback 链增加运维负担，API 密钥管理和健康监控需额外投入
- 质量权衡：过度激进的路由（如复杂任务误用 Haiku）可能影响输出质量，建议 A/B 测试验证
适合人群
- 高频率 OpenClaw 用户：日均数千次以上交互，成本敏感
- 多代理托管服务商：xCloud 等平台运营者，需规模化成本控制
- 企业合规场景：需预算上限和审计追踪的部署环境
- 开发者测试环境：利用 Gemini 免费额度降低实验成本
常规风险提示
- 模型降级可能导致任务失败或质量下降，关键业务建议保留人工审核
- 心跳间隔过长可能遗漏紧急事件，需根据业务 SLA 调整
- 第三方供应商 API 稳定性不一，生产环境建议保留 Anthropic 主供应商作为 fallback