很多人刚开始接触 OpenClaw 的时候，第一感觉往往是：这个东西真的很强。它不像普通 AI 只是回答问题，而是真的可以帮你做事情，比如自动整理资料、写文章、分析信息，甚至还能自己调用工具完成任务。但用了一段时间之后，不少用户都会发现一个很现实的问题——Token 用得特别快。有的人只是跑了几个任务，或者让 AI 写几篇内容，后台的 Token 消耗就已经明显增加了，这时候很多人都会开始怀疑是不是哪里配置错了，或者模型本身太贵。其实大多数情况下都不是这个原因，而是 OpenClaw 的工作方式和普通聊天型 AI 完全不同，所以 Token 消耗自然也会高一些。
思考的过程也在消耗
很多人平时用 ChatGPT 或其他聊天型 AI 的习惯是“问一句，答一句”。你输入一个问题，模型给出一段回答，这个过程基本只需要一次调用。但 OpenClaw 更像一个能自己完成任务的 AI Agent，它在真正给出结果之前，往往会先做一轮分析，然后思考接下来应该怎么做，是否需要调用某个工具，或者是否需要分成几个步骤来完成。这种方式的好处是 AI 可以处理更复杂的任务，但同时也意味着在后台其实发生了很多次模型调用，而每一次调用都会消耗 Token。
循环往复的“小动作”
另外一个很常见的情况是，OpenClaw 在执行任务时并不会一次就结束，而是会不断进行小循环。简单来说，它会先思考当前任务的下一步，然后尝试执行，再根据结果判断是否需要调整策略。如果结果不太符合预期，AI 可能会再重新思考一轮，甚至重新规划步骤。这个过程在简单任务里可能只发生几次，但如果任务稍微复杂一点，比如让 AI 帮你收集资料、整理内容、再写成一篇完整文章，中间很可能会触发十几次甚至更多的模型调用。所以有时候你看起来只是让 AI 做了一件事，但实际上后台已经跑了很多轮“思考”。
越来越长的“记忆”
还有一个容易被忽略的地方，是任务上下文会随着时间越来越长。为了保证 AI 不会忘记之前发生的事情，OpenClaw 在调用模型时通常会把之前的对话、执行步骤以及工具返回结果一起发送给模型。刚开始的时候这些内容其实不多，但如果任务持续时间比较长，这些信息就会慢慢积累。结果就是每一次新的请求都会带上一段更长的上下文，而 Token 的消耗也会跟着增加。有些人之所以觉得 Token 用得特别快，其实并不是任务本身很复杂，而是上下文已经变得非常长了。
技能包的“重量”
很多用户还喜欢在 OpenClaw 里安装各种 Skills，这本身是一个非常有用的功能，因为 Skills 可以让 AI 具备更多能力，比如搜索信息、调用 API、处理文件或者执行脚本。不过 Skills 数量多了之后，也会带来一个小问题。当 AI 在思考“我应该用哪个工具”的时候，它通常需要先查看当前有哪些 Skills，然后再根据说明选择最合适的一个。如果 Skills 的数量很多，每次思考的时候都需要读取这些说明内容，这些文字同样会进入 Prompt，自然也会增加 Token 的使用量。所以有些用户装了一大堆 Skills 后，会明显感觉系统运行时 Token 消耗变得更快。
自动化任务的隐形成本
在实际使用中，最容易消耗 Token 的往往不是简单聊天，而是自动任务。很多人会让 OpenClaw 自动去研究一个主题、整理资料、生成长文章，或者完成一个多步骤流程。这类任务往往会持续运行一段时间，而 AI 在整个过程中会不断循环思考、执行和调整策略。只要循环次数增加，模型调用次数自然也会增加。如果使用的是像 DeepSeek 这样的模型，单次调用的成本其实并不算高，但当调用次数变多时，总体的 Token 消耗依然会明显上升。
如何省着点用？
从使用经验来看，其实有一些简单的方法可以明显减少 Token 消耗。比如在给 AI 下任务的时候，尽量把需求描述得清楚一点，不要太模糊。如果任务描述过于笼统，AI 往往需要多花几轮时间去理解你的意图。另一个比较实用的方法是不要一次让 AI 完成过多步骤的任务，可以把一个大任务拆成几个小任务分别执行，这样往往更容易控制 Token 使用量。另外也建议定期看看自己安装的 Skills，把那些很少使用的工具先关闭或删除，这样 AI 在选择工具时需要处理的信息也会减少。
最后
很多人第一次发现 OpenClaw 很烧 Token 时，都会觉得这是个缺点，但其实从某种角度来说，这也是 Agent 类 AI 的一个特点。因为它不仅仅是在回答问题，而是在模拟一个能够独立完成任务的助手，它需要思考、尝试、调整策略，甚至在必要的时候重新规划步骤。这些过程都会消耗 Token，但也正是这些能力，让 OpenClaw 能够处理一些普通聊天型 AI 很难完成的复杂任务。
所以如果你在使用 OpenClaw 的过程中发现 Token 用得比在 ChatGPT 里聊天快，其实是很正常的现象。只要理解了它的运行方式，再稍微调整一下任务的使用习惯，Token 的消耗通常是可以控制在一个比较合理的范围里的。