【AI时代】为了解决Clawdbot消耗大量token的问题，可以采取以下优化策略

这是很多人在用 Clawdbot 时最先踩的坑： 👉 不是 Clawdbot 本身耗 token，是它的“Agent 行为方式”天然烧 token。

因为它会：

• 反复思考（reasoning）
• 多轮规划
• 调工具再总结 = 每一步都是一次模型调用

如果不控制，token 会指数级上涨。

下面给你一套【实战可落地】的降 token 方案，从根源解决 👇

➡️阿里云优惠购机渠道

一、最核心原则：减少“无意义思考”

❌ 默认模式（很烧钱）

你问一句 → Agent： “我该怎么做？” “我该用什么工具？” “我总结一下结果” = 3~5 次模型调用

✅ 优化思路

让它： 👉 少想 👉 少总结 👉 少复述

二、最有效的 6 个降 token 技巧

✅ 1. 用“小模型负责决策，大模型负责输出”

模式：

• 规划 / 判断 → 小模型（便宜）
• 最终结果 → 大模型

例如：

planner_model: gpt–4.1–mini
executor_model: gpt–4.1

效果：

token ↓ 50% 以上 成本 ↓ 70%

✅ 2. 限制最大思考轮数

防止：

“我再检查一次…” “我再确认一下…”

设置：

max_steps: 3
max_reflection: 0

原则：

能 2 步解决的，绝不跑 5 步

✅ 3. 关闭 verbose / chain-of-thought

很多人没注意： Clawdbot 默认可能开启了调试输出：

VERBOSE=true

改成：

VERBOSE=false

或者：

show_reasoning: false

👉 token 直接腰斩

✅ 4. 给 Agent 明确“输出格式”，减少废话

❌ 模糊指令：

帮我分析一下今天的数据

✅ 明确：

只输出三行： 销量、同比、结论 不要解释过程

例如：

只输出JSON，不要任何解释：
{"sales":0,"growth":0,"summary":""}

👉 输出越短，token 越少

✅ 5. 能用代码算的，别让模型算

错误做法：

把 1000 行 CSV 扔给模型分析

正确做法： 👉 Python 先算 👉 模型只负责“总结”

流程：

CSV → Python统计 → 10行结果 → 模型总结

👉 token 从 10k → 200

✅ 6. 开启 Memory 截断 / 滑动窗口

很多人 token 爆炸是因为：

对话越来越长 全部历史上下文都在带

必须做：

memory:
window: 5
summarize_old: true

或：

• 超过 N 轮 → 自动摘要
• 丢弃无关历史

三、性价比模型搭配建议

💰 低成本组合

• 决策：DeepSeek / Qwen
• 输出：GPT-4.1-mini

⚖️ 平衡组合

• 决策：gpt-4.1-mini
• 输出：gpt-4.1

🚀 高质量组合

• 决策：gpt-4.1
• 输出：gpt-4.1

四、最容易被忽略的烧 token 行为

❌ 自动反思（self-reflect） ❌ 自动重试（retry loop） ❌ 全量上下文 ❌ debug 日志 ❌ 工具结果再喂回模型全文

这些全部可以关掉或限流。

五、判断你现在为什么烧 token

你可以自检 3 个问题：

👉 命中任意一个 = 必烧 token

说人话总结

Clawdbot 不是聊天机器人 是“会反复思考的员工”

你现在的问题本质是： 👉 给了它“无限思考 + 全上下文 + 大模型”

正确姿势是： 👉 小模型打杂 👉 大模型收尾 👉 严格限步数 👉 严格限输出