核心用法
Token Optimizer 是一款专为 OpenClaw 设计的成本优化工具，通过 CLI 命令一键完成配置分析与优化。主要功能包括：模型路由（默认 Haiku，按需升级 Sonnet/Opus）、多供应商心跳（支持 Ollama/LM Studio/Groq 或禁用）、会话管理（8KB 精简上下文替代 50KB 全量加载）、提示缓存（复用成本降至 10%）。
快速上手流程：clawhub install token-optimizer → python cli.py analyze 分析现状 → --dry-run 预览变更 → optimize 应用优化 → verify 验证生效。高级功能包括配置回滚、健康检查、差异预览及 CI 友好的无颜色输出。
显著优点
- 量化收益明确：官方宣称 97% 成本削减，日支出从 $2-3 降至 $0.10，年省 $800+
- 多供应商灵活：心跳层零成本运行，不锁定单一服务商
- 安全机制完善：Diff 预览 + 自动备份 + 一键回滚，降低配置风险
- 即装即用：含 Windows/Unix 安装器、预设模板、验证报告
潜在局限
- 生态依赖：仅适配 OpenClaw 框架，其他 AI 工作流无法直接使用
- 模型降级风险：Haiku 默认策略可能遗漏需复杂推理的场景，需人工复核路由规则
- 本地资源要求：Ollama/LM Studio 心跳需本地 GPU/CPU 资源，低配环境可能反而增加运维成本
- 维护状态存疑：GitHub 组织 @smartpeopleconnected 为新建账号，长期更新承诺缺乏历史验证
适合人群
- OpenClaw 重度用户，月 API 账单 $50+ 且对响应延迟不敏感
- 具备基础 CLI 操作能力的开发者或技术团队
- 愿意接受模型降级换取成本控制的预算敏感型项目
常规风险
- 配置误操作可能导致服务中断，尽管有回滚机制
- 缓存 TTL 设置不当可能返回过期上下文
- 第三方心跳供应商（Groq 等）的稳定性影响监控可靠性