如何在 OpenClaw 香港伺服器上減少 Token 使用量

若要立即減少 token 使用量，請將會話拆分開來，並將重要資訊儲存在記憶檔案或外部檔案中，而不是全部保留在同一個聊天中。使用 /compact 指令清理你的會話。若想立刻見效，可以嘗試以下設定優化，包括在合適的情境下啟用 香港伺服器租用。

• 在啟動瀏覽器之前刪除舊的 Chrome SingletonLock 檔案。
• 啟動完成後還原一份可用的設定檔。
• 在 Docker 中將 Chromium 的共享記憶體大小設定為 2GB。
• 新增 SYS_ADMIN 權限以確保 Chromium 的沙箱功能正常運作。
• 關閉 seccomp 過濾，讓瀏覽器啟動更加順暢。

這些步驟可以協助你控制 token 使用量並維持系統高效運作。

關鍵重點

• 將對話拆分為更小的會話以減少 token 使用量，讓互動更有效率、回應更快速。
• 定期使用 /compact 指令清理聊天記錄，此操作可以立即降低 token 成本。
• 裁剪工具輸出，只保留關鍵資訊。較短的輸出既省 token，又能提升工作流程效率。
• 每天監控 token 使用情況，以便及時發現異常激增。規律檢查有助於你持續掌控成本。
• 在簡單任務中優先選擇較小的模型，如此可以在不明顯犧牲品質的前提下減少 token 消耗。

高 Token 使用量的原因

會增加 Token 的設定

有些容易被忽略的設定會顯著提高 token 消耗。常見的設定與做法包括：

• 將很長的對話一直放在同一個會話裡。這會導致系統每次都要處理大量歷史資料。
• 用過於冗長的方式撰寫技能說明。簡短、清楚的說明有助於降低 token 使用量。
• 將 SOUL.md 檔案控制在 500 字以內。這一步可以在互動時明顯減少 token 消耗。
• 使用項目符號與結構化的小節取代長篇大段的文字。以這種格式提供資訊，AI 處理起來更加有效率。

提示：請定期檢查你的設定檔。像精簡描述或拆分檔案這類細微調整，往往能帶來明顯的改善。

影響 Token 消耗的使用習慣

你的日常使用習慣也會推高 token 消耗。如果你一直在同一個會話中持續追加內容，系統每次都必須重新處理所有歷史訊息，這會很快放大 token 使用量。龐大的工具輸出以及頻繁的後台輪詢同樣會抬高成本。有使用者回饋，僅僅因為後台輪詢 API，每天的呼叫成本就高達 20 美元。你應該監控自己的使用模式，並及時調整工作流程，避免出現這種消耗高峰。

高 Token 影響的功能

在 OpenClaw 香港伺服器上，有些功能對 openclaw token 使用量的影響遠高於其他功能。下表比較了高影響與低影響的特性：

你應該優先在這些高影響區域下功夫，以控制 token 消耗並維持系統高效。

減少 Token 使用量：實務步驟

拆分對話並儲存關鍵資訊

透過將對話拆分為更小、更聚焦的會話，可以有效減少 token 使用量。每個會話內容越短，系統需要重複處理的歷史訊息就越少。把關鍵資訊保存在記憶檔案或外部文件中，如此既避免反覆輸入，又能讓會話保持乾淨簡潔，你會明顯感受到互動速度與效率的提升。

提示：養成一個習慣——當一個主題結束時就關閉當前會話，為新主題重新開啟一個會話。這種做法有助於你更好地管理資料並降低 token 使用量。

使用 /compact 指令整理會話

/compact 指令可以協助你清理聊天記錄。當你使用該指令時，會移除不必要的資訊，只保留真正有用的內容。如此一來，會話更輕量、更容易處理。建議在長對話之後或開始新任務之前執行 /compact，你會立刻看到 token 使用量下降。

在工作流程中裁剪工具輸出

龐大的工具輸出會迅速推高 token 使用量。你應隨時對輸出進行裁剪，只保留最相關的資訊。一個裁剪合理的脈絡通常只需要 2,000–3,000 個 token；如果不加以控制，脈絡很容易膨脹到 8,000–10,000 個 token，從而顯著提高成本。以下做法可以協助你保持工作流程高效：

• 讓檔案內容保持精簡，並緊扣任務目標。
• 刪除與當前目標無關的細節。
• 定期檢視並更新你的記憶檔案。

遵循這些步驟，你可以在減少 token 使用量的同時，讓系統始終維持順暢運作。

為截圖調整 imageMaxDimensionPx

若截圖尺寸過大，會消耗大量 token。你可以透過調整 imageMaxDimensionPx 設定項來控制截圖大小。將此值設定為較小的數值，可以在傳送前自動縮小圖片。較小的圖片需要的 token 較少，從而協助你降低使用量。請檢查你的設定檔，並更新這個設定以獲得更好的效果。

保持技能說明精簡

冗長的技能說明會在每一次互動中增加額外 token。你應該為每項技能撰寫簡短、清楚的說明，優先使用項目符號或短句，避免大段文字。說明寫得越精煉，token 使用量越低，其他人也越容易理解這些技能的用途。

在探索性任務中優先使用小模型

你並不需要在每個任務中都使用最大模型。對於簡單或探索性任務，可以選擇像 gpt-4o-mini 這類較小模型。它們的 token 成本更低，而在許多情境下，效果已足夠好。只有在確實需要更強能力時，才切換到更大的模型。這項策略可以在兼顧品質的同時，有效降低 token 消耗。

設定範例

你可以參考一些經過驗證的設定方式來減少 token 使用量。下表列出了數種常見且有效的選項：

嘗試以上設定，你通常可以立即看到明顯的改進：系統更有效率，成本也顯著下降。

優化與驗證

監控 Token 指標

你需要持續追蹤 token 使用情況，才能判斷優化是否有效。OpenClaw 香港伺服器為此提供了一系列工具與指標。你可以透過 WebSocket 在儀表板上查看即時資料，包括餘額曲線與活動分布。你還能查看「生存天數」，了解智慧體在經濟上保持「存活」的時長；「期末餘額」則展示你的淨經濟結果；「總任務收入」顯示從任務中獲得的總收益；「利潤率」協助你理解利潤相對於成本的比例；「工作品質」給出任務的平均評分；「token 效率」衡量每花 1 美元 token 成本能獲得多少收入；「活動構成」顯示工作決策與學習決策所占比例；「任務完成率」衡量已完成任務與指派任務的比率；「成本追蹤」則記錄每個任務對應的 token 成本。

提示：每天查看這些指標，及時發現趨勢與問題，為後續優化提供依據。

比較優化前後的 Token 使用情況

在進行任何優化調整前後，你都應該比較 token 使用情況。先記錄一份基準資料，然後在更改設定或工作流程後，再次查看相同指標。重點關注 token 成本是否下降、token 效率是否提升以及利潤率是否改善。若這些指標向好，代表優化是有效的；若沒有改善，就需要重新調整策略並再次嘗試。透過這樣的迭代過程，你可以逐步打磨出最適合自己的優化方案。

為 Token 激增設定告警

token 使用量的突然飆升可能會抵銷你先前所有的優化成果。為此，應設定告警，一旦 token 使用量高於正常水準就立即提醒你。許多儀表板都支援為成本追蹤與 token 效率設定自訂告警。收到告警後，立即檢查最近的變更或新上線的工作流程，盡快修復問題，避免長期浪費。藉由這些告警，你可以在早期就鎖定問題，守住優化成果。

注意：持續監控與快速回應，是確保優化長期有效的關鍵。

Token 優化中的常見迷思

隱形 Token 消耗

即使你認為已經完成了優化，隱形的 token 消耗點仍可能讓整體使用量持續走高。許多使用者會忽視那些在後台悄悄運行的 API 呼叫，這些請求每天都會累積消耗。你需要檢查所有腳本與整合，找出是否存在不必要的後台 API 請求。有時，一些工具或外掛會在你不知情的情況下發送額外請求，而每一次請求都在增加總消耗。若放任這些隱形消耗不管，成本會很快失控。因此，你必須定期檢視 token 使用資料，留意與預期不符的模式。一旦發現異常高峰，就要全面排查所有來源，很可能是某個小腳本或工具造成了巨大的額外開銷。

提示：為 token 使用情況設定每日複盤，養成習慣，有助於你在問題擴大之前就發現這些隱形消耗點。

錯誤設定

設定錯誤會導致高消耗與資源浪費。若選擇了不合適的模型，或是忘記限制對話長度，token 使用量都會飆升。你應該始終仔細檢查設定檔，確保簡單任務使用小模型，並為對話歷史設定合理上限。若一味使用預設設定，往往代表每次互動都在支付較高成本。你還需要檢查圖片相關設定，過大的圖片尺寸會在未明顯提升效果的情況下增加大量消耗。同時，也要檢視技能說明，刪除冗餘內容，每一個多餘的字都會反映在總體消耗中。

• 常見的高消耗錯誤設定包括：
  • 所有任務一律使用最大模型
  • 未設定對話長度上限
  • 允許工具產生過大的輸出
  • 忽略對技能說明的精簡

忽視定期監控

若想長期控制消耗，你必須堅持監控 token 使用情況。若從不查看使用資料，就很容易錯過預警信號。許多使用者在調整設定或工作流程之後，沒有再回頭檢視指標，這往往導致成本走高、效率下降。建議設定提醒，每天打開儀表板查看一次：追蹤實際使用量，並與預期目標進行對比。一旦發現異常飆升，就要迅速採取行動。規律性的監控可以協助你在問題初期就進行調整，防止成本在不知不覺中「失控」。

注意：持續、穩定的監控，是維持低消耗與高效率的最佳保障。

透過拆分會話、使用 /compact 指令、裁剪工具輸出以及優化各項設定，你可以有效降低 token 使用量。

• 為每個主題開啟新的會話。
• 經常清理聊天記錄。
• 盡量讓輸出簡短、清晰。
• 在簡單任務中優先選擇較小的模型。

持續的監控可以協助你更早發現問題。記錄每一次改進帶來的變化，並及時調整工作流程，以獲得最佳結果。

常見問答（FAQ）

在 openclaw 上最快減少 token 使用量的方法是什麼？

在 openclaw 上快速降低 token 使用量的方式，是將長對話拆分成多個會話，並把關鍵資訊儲存到檔案中。同時，經常使用 /compact 指令。這種做法可以讓會話保持精簡，避免因歷史訊息過長而產生高昂的 token 成本。

如何判斷我的 openclaw 設定是否在過度消耗 token？

你可以在 openclaw 儀表板中查看相關 token 指標，重點關注長對話與龐大工具輸出所對應的 token 數。如果發現明顯的高峰，就需要回頭檢查設定，並依據本優化指南調整工作流程，以降低 token 消耗。

為什麼後台輪詢會提高 openclaw 的 token 成本？

後台輪詢會不斷發送重複請求，而每一次請求都會消耗 token。若不限制輪詢頻率，openclaw 的 token 使用量會在每天持續累積。你應該謹慎設定輪詢間隔，這是控制成本、避免浪費的關鍵技巧之一。

我能否在 openclaw 上使用更小的模型來節省 token？

可以。在 openclaw 上，你完全可以為簡單任務選擇更小的模型。小模型的 token 成本更低，而在許多情境下，效果已足夠好。只有在確有必要時才切換到更大的模型，如此可以兼顧成本與效能。

如果在 openclaw 上突然出現 token 使用量飆升，我應該怎麼做？

首先檢查最近的變更或新上線的工作流程，隨後檢視 openclaw 相關腳本，尋找隱形 token 消耗點。利用儀表板追蹤 token 活動，一旦發現異常來源，就要立刻修復。透過持續監控並快速回應，你可以將 token 使用量控制在合理範圍內。