OpenClaw Token Optimizer
为OpenClaw智能体提供实用的成本控制与Token优化工具包。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：OpenClaw Token Optimizer。 它的用途是：为OpenClaw智能体提供实用的成本控制与Token优化工具包。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/openclaw-token-optimizer-x-5/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
‘分析这个季度的销售数据，并预测下个季度的趋势。’ OpenClaw Token Optimizer 会先评估任务复杂度，若适合则自动路由至成本更低的Claude Sonnet模型执行分析，同时仅加载最近的相关数据上下文，避免将整个季度的原始数据全部计入Token消耗，从而在完成任务的同时控制成本。
介绍
OpenClaw Token Optimizer 是一款专为OpenClaw智能体设计的成本控制工具包，旨在解决AI调用过程中因上下文过长或模型选择不当导致的Token消耗过高问题。它通过智能管理对话上下文和模型路由，帮助开发者有效控制API使用成本。
该工具的核心功能包括惰性上下文加载、Sonnet/Opus感知路由和心跳调度。惰性上下文加载确保只有必要的对话历史被加载，避免无谓的Token消耗；模型感知路由能根据任务复杂度和成本，智能选择Claude Sonnet或Opus模型；心跳调度则定期清理无用上下文，保持对话效率。
它非常适合频繁使用OpenClaw智能体进行开发、测试或内容创作的开发者、项目经理和数据分析师。无论是开发AI应用、编写复杂代码还是分析大量数据，只要涉及与Claude模型的深度交互并关注成本，都能从中受益。
建议在项目初期就集成此工具，以建立成本监控基线。使用时需注意，其优化策略主要针对Claude模型家族，对于其他大模型或需要完整上下文记忆的特殊任务（如长篇连贯创作），可能需要进行额外配置或评估其适用性。
核心特点
与通用的Token计数器或简单的上下文截断工具不同，它深度集成了OpenClaw框架，提供Sonnet/Opus双模型成本感知路由和惰性加载策略，能根据任务智能分配模型并动态管理上下文，实现更精细化的成本与性能平衡。
注意事项
不适合需要完整、连续对话上下文的创作型任务（如撰写长篇小说），或主要使用非Claude系列模型（如GPT、本地模型）的场景。
常见问题
这个工具能节省多少Token成本？
节省幅度因使用模式而异，通过惰性加载和模型路由，在代码开发、数据分析等常见场景中，预计可减少20%-50%的非必要Token消耗。
它会影响智能体的响应质量吗？
在绝大多数情况下不会。工具旨在移除冗余上下文，并智能选择性价比合适的模型，核心响应质量得以保持，但对于极度依赖完整历史细节的复杂推理任务，需留意配置。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/openclaw-token-optimizer-x-5/raw/index.md 读取 OpenClaw Token Optimizer 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/openclaw-token-optimizer-x-5/raw/index.md（查看排版版本）