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社区首页 >专栏 >【养虾那些事 06】每发1条消息,偷偷扣你「 10 倍」的钱?价值千元的小白降token手册

【养虾那些事 06】每发1条消息,偷偷扣你「 10 倍」的钱?价值千元的小白降token手册

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用户1589488
发布2026-06-02 10:23:01
发布2026-06-02 10:23:01
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对于小龙虾,相信大家都有切身的痛感 —— “实在是太烧token了”

  • 100万的免费token三四个问题用完,
  • coding plan不到一天就能把一周用量烧光。

今天,「养虾那些事」我们来深度透视token如何被消耗的,有什么方法解决“养不起”虾的问题。

一、先看一个反直觉的事实

你以为 Token 消耗 = 你打了多少字 + AI 回了多少字。

错。你看到的部分,只占总消耗的大约 10%。

剩下 90% 是什么?每一轮对话开始前,系统会偷偷注入一堆东西:

注入内容

每轮消耗

你能看到吗?

🔧 System Prompt(系统提示词)

~2,000 tokens

❌ 看不到

📋 Always-on Rules(项目规则)

~2,000-6,000 tokens

❌ 看不到

🧠 Memory(记忆条目)

~800-3,000 tokens

❌ 看不到

📚 Knowledge(知识库入口)

按需,但入口可能很大

❌ 看不到

💬 你输入的那句话

~50-200 tokens

✅ 看得到

你发了 1 条消息,付了 10条消息的钱。而且你不知道另外 9 条是什么。

二、四层诊断:按 ROI 从高到低切

一句话总结方法论:先治每轮都在收的"固定税",再治偶尔爆发的"变量开销"。

层级

是什么

为什么先治它

预期收益

L1 Rules

项目规则文件

每轮都注入,优化一次后续每轮受益

800~2,000/轮

L2 Memory

Agent 记忆条目

同上,最容易无声膨胀

500~1,500/轮

L3 Knowledge

知识库文件

入口文件太大 ≈ 始终加载

1,000~3,000/调用

L4 Behavior

运行时行为

全量读大文件、不压缩上下文

变量,可省数万

核心原则:身份 always-on,行为 on-demand。 只有定义 Agent「我是谁」的规则才配始终加载。「收到消息怎么归档」「文件怎么命名」这种行为规范,用触发词按需加载就够了。 类比:出门不需要同时带护照、驾照、身份证、港澳通行证。日常带身份证就够。

三、实战:我怎么砍掉 30% 的固定开销

背景:OpenClaw 是一个跑了 3 个月的 AI Agent 体系(Rules + Memory + Knowledge + Skills),从未做过系统性清理。

-30%

每轮固定开销:11,500 → 8,000 tokens

手术一:合并重复规则 — 省 ~800/轮

🔍 诊断

两个 Rule 文件内容重叠 >80%,系统每轮加载两遍。 操作:删一个。纯粹的"说了两遍废话"问题。

手术二:3 条 Rules 降级为按需加载 — 省 ~1,200/轮

🔍 诊断

6 条 Rule 全部 always-on。但「企微通知」「文件归档」「双写同步」这三条只在特定场景需要。 操作:改为 on-demand + 加触发关键词。需要时自动唤回,不需要时不交税。 降级 ≠ 删除——功能没丢,只是不在每轮都付钱了。

手术三:Memory 瘦身 — 省 ~1,500/轮

🔍 诊断

记忆从十几条膨胀到 20+,其中不少已过时或已被 Rule 覆盖。每轮照样注入。

Memory 清理决策表:

类型

处理

理由

已被 Rule 覆盖

Rule 每轮注入,Memory 再存一份 = 双重计费

一次性事件("某天删了XX")

已无行动指导价值

过时信息

误导 > 不记

经验教训(持续有价值)

用 [经验] 标题结构化

用户红线

不可删除

双重计费是最隐蔽的浪费—— Rule 说了一遍,Memory 又存了一遍。 两者在不同时间创建,不对比就发现不了。

手术四:知识库入口拆分

❌ 优化前

代码语言:javascript
复制
KNOWLEDGE-MAP.md (863行)每次知识调用都全量加载= 查一个电话号码  把整本黄页带在身上

✅ 优化后

代码语言:javascript
复制
KNOWLEDGE-MAP.md (200行)只保留路由表(场景→文件映射)├── CROSS-DOMAIN-LINKS.md ├── BOOK-INDEX.md └── knowledge/*.md 按需加载

手术五:Rules 内容精简 + 行为优化

❌ 全量读取(~3,000 tokens)

代码语言:javascript
复制
read_file("large_file.py")# 2000 行全部塞入上下文

✅ 精准读取(~75 tokens)

代码语言:javascript
复制
read_file("large_file.py",   offset=100, limit=50)# 只读需要的 50 行

其他行为优化:

场景

优化前

优化后

长对话

等系统自动压缩

>10 轮主动 /compact

大规模搜索

主 Agent 逐个搜

子 Agent 分流

Skill 加载

同时加载多个

按需加载,用完不驻留

总账

指标

优化前

优化后

变化

Always-on Rules

7 条

4 条

-3 条

Memory 条目

20+ 条

~13 条

-7 条

每轮固定开销

~11,500

~8,000

-30%

10轮累计

~115,000

~80,000

省 ~35,000

知识库入口

863 行

200 行

-77%

四、如何快速使用

发送Skill给openclaw,让它安装后运行审计就行,如下:

https://clawhub.ai/louisecxqiu-glitch/token-use-optimizer

运行优化技能:

五、踩坑经验(帮你少走弯路)

🐸 温水煮青蛙 — Token 膨胀是渐进的。每次加一条 rule、一条 memory 都觉得无所谓。3 个月后回头看,吓一跳。必须定期审计。

💰 双重计费最隐蔽 — Memory 和 Rule 覆盖同一内容,这两者在不同时间创建,不交叉比对就发现不了。

🔀 降级 ≠ 删除 — Requestable rule 在需要时仍能被触发词自动唤回。降级不丢功能,只是不在每轮交税。很多人不敢降级,是因为不知道这个机制。

📏 先算 ROI 再动手 — 不要为了优化而优化。先估算每层的潜在收益,从 ROI 最高的层开始。Rules 和 Memory 是每轮注入的,永远先治它们。

🪞 手术后的反思:省钱的本质是什么

省 Token 的本质不是省钱,是治疗一种"信息肥胖症"。

人会信息过载,AI 也会。区别是人过载了效率下降,AI 过载了让你大量付钱。

Token 优化不是"没钱了才做的事",而是一种日常卫生习惯——就像定期清理手机相册、整理桌面。

🦞 AI Agent 的四条卫生习惯

1. 记忆:定期清理,过时的删、重复的合、落盘的去重

2. 规则:区分"必须常驻"和"按需加载"

3. 知识:分层索引,不要全量加载

4. 对话:一事一会话,做完就走

最反直觉的省钱方式 不是砍预算,而是看清楚你到底在付什么。

龙虾是好龙虾。但你得定期给它做体检

🦞 觉得有用?先收藏起来慢慢看。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2026-03-26,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 一深思AI 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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目录
  • 一、先看一个反直觉的事实
  • 二、四层诊断:按 ROI 从高到低切
  • 三、实战:我怎么砍掉 30% 的固定开销
    • 手术一:合并重复规则 — 省 ~800/轮
    • 手术二:3 条 Rules 降级为按需加载 — 省 ~1,200/轮
    • 手术三:Memory 瘦身 — 省 ~1,500/轮
    • 手术四:知识库入口拆分
    • 手术五:Rules 内容精简 + 行为优化
    • 总账
  • 四、如何快速使用
  • 五、踩坑经验(帮你少走弯路)
  • 🪞 手术后的反思:省钱的本质是什么
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