现在大家用claude 或者小龙虾🦞干活，确实好用，但是架不住token花销大啊。

很多人一上来就把整个项目扔给 AI，结果跑个任务动辄几万、几十万的 Token，一天烧掉几十上百美金都不夸张。

小北我之前claude 被封，于是不得不转中转，采用openrout，尼玛，5个小时莫名其妙烧了110美金

你看稍微不注意，成本搜一下就上来了

所以在商业世界里，控制不住成本的效率都是耍流氓。

因为走了很多坑，所以写这篇文章，让你避免太快的烧钱，控制的好，至少可以把你的 Token 消耗硬生生砍掉 90%！

不废话了，我们开始。

在讲方法之前，先搞懂计费的底层商业逻辑。

现在的情况是，大模型是个”没有长期记性”的复读机。

当你跟 AI 进行多轮长对话时，它的计费不是线性的，而是指数级增长的。

什么意思？

我举个例子啊

这就像你招了个新员工，每次给他派新活儿，都得把公司十年的章程和会议记录重新给他念一遍，你说这沟通成本能不贵吗？

所以搞懂了这个逻辑，我们的核心策略就出来了：把输入变短、变干净、把活儿分包。

大多数人烧钱，是因为对消耗纯属”盲人摸象”，每天都在为未知买单。

所以第一步，我觉得要做到可以随时查账，心中有数

在终端里（如使用 Claude Code 或小龙虾时）随时跑一下 /context 和 /cost 指令。

这就像拍 X 光一样，精准透视你现在的话题到底占了多少无用内存，当前确切花了多少钱。

让 Agent 出体检报告

你甚至可以直接让主 Agent 给你出一份”成本体检报告”：”帮我分析当前的成本消耗，揪出耗能大户”。

找找是哪个文件占据了巨大空间，或者是哪个高频轮询导致消耗翻倍，一定要及时的找出来。

方法二的核心是，搞好”上下文卫生”，给 AI 的记忆断舍离。不要让 AI 的脑子塞满垃圾信息，精简输入是降本的第一步。

物理隔离，每 20 条消息强制重转

既然记忆越来越贵，那就果断清除

如果在一个复杂任务里聊了 15-20 轮，立刻让 AI “总结刚才所有的进度和核心代码”，你把总结复制下来，/clear 清空会话，把总结粘贴进新对话里。

用干净的脑子做新任务，效率高还便宜几十倍。

换任务时更要果断清空对话记录，在一个旧的长会话里继续聊，比开一个新会话要贵几十倍。

过滤终端废话

当你让 AI 跑代码测试（比如 git status 或 cargo test）时，终端经常会吐出几万字的日志。AI 看这些就是浪费钱！

强烈建议装个叫 RTK (Rust Token Killer) 的小工具，把报错里的空行和废话过滤掉再喂给 AI，终端消耗最高能省下 90%。

精简系统说明书

你的 .md 说明文件千万别写成大百科全书，尽量控制在 200 行以内，把它当成”索引目录”来用，告诉 AI 东西在哪，而不是全抄在里面。

这个我之前在这篇文章中也写过了：

万字讲透Claude Code从”能用”到”真好用”的分水岭：Workspace 深度解析

很多人用 AI 的方式，跟发微信语音一样——想到一句发一句，结果每发一条，AI 就要把所有历史重新嚼一遍。

这种方法太消耗无意义的token了

还有下面的方法也是错的

你看，一句话干完三件事，立省 2 倍 Token！

关闭闲置工具，砍掉”隐形账单”，工具和插件的说明书是非常昂贵的”隐形账单”。

关闭闲置 MCP 与剔除默认 Prompt 文件

你每开启一个 MCP Server，它每次对话都会把所有的工具定义加载进上下文，单个 Server 每条消息可能就会吃掉 18,000 个 Token。

强烈建议：

• 在每次会话开始时断开不需要的 MCP

• 能用 CLI（命令行工具）解决的，就不要用 MCP（例如用 飞书的 CLI 代替其 MCP 插件，既快又便宜）

• OpenClaw 在初始化时默认会生成 agent.md、user.md 等多达 7 个文件，哪怕你不说话，这些默认文件和内置 Tool 也会占用约 6k Token。

• 如果你的任务很简单，直接清空这些文件的内容，或者在配置中设置不创建它们

开启 Plan Mode 与阻断死循环

最大的 Token 浪费往往来源于 AI 走错方向或陷入改 Bug 的死循环。

• 把”95% 置信度规则”写入你的系统说明书中：命令 AI “在对需要构建的内容达到 95% 的信心之前不要做任何修改，必须不断向我提问直到达到该信心水平”

• 不要让 AI 盲跑。如果你发现 AI 陷入了不断重读相同文件、反复报错的死循环中，直接打断它！据统计，在错误的循环中，80% 的 Token 都在产生零价值

利用”错峰出行”压榨限额

如果你使用的是大厂官方提供的包月或限额套餐，要注意平台有”高峰期”与”非高峰期”的算力倾斜。

高峰期（如美东时间工作日早 8 点到下午 2 点）你的配额会消耗得极快。

你应该把极其消耗 Token 的大重构、多 Agent 复杂协作任务，专门安排在非高峰期（下午、晚上、周末）运行。

这就比，一个聪明的土老板，绝不会让年薪百万的 CEO 去扫地。

你的任务也是，不要什么任务都用最好的大模型（Claude Opus）来处理，这非常不划算。

给不同的 Agent 划定”独立工作空间”

不要用一个全能 Agent 干所有事。建立专门的”写文章 Agent”、”写代码 Agent”。

让他们有各自独立的记忆和工作空间，互相不污染，这样加载的上下文就会大幅减少。

模型降级策略

复杂的架构设计用最贵的旗舰模型（如 Claude Opus / GPT-4o）；

简单的数据整理、写前端用轻量模型（如 Haiku / Gemini Flash / 甚至国产模型）。

用本地免费模型跑”心跳”

很多 Agent 有”心跳机制”（定时唤醒检查任务有没有做完）。

这种每几分钟就要循环一次的打杂活，千万别用云端大模型，直接在本地跑一个免费的开源小模型（如 Ollama）来做触发器，能省下巨额的轮询费用。

如果你是重度使用者，坚决不要用传统的 API 按 Token 扣费模式

榨干订阅价值（OAuth 接入）

如果你已经购买了 ChatGPT Plus、Claude Pro 或 Gemini Advanced 的 20 美元包月服务，可以通过 OAuth 认证等方式，

直接将这些套餐接入到你的本地智能体中，不再额外产生 API Token 费用。

当然现在 Claude 不允许使用订阅的服务来接入 OpenClaw。

人手一个 Coding Plan（包月套餐）

很多大厂现在推出了专门针对写代码工具的 Coding Plan（包月流量套餐）。比如几十块钱人民币，就能换取几千次的请求额度。

折算下来，单价只有普通 API 的五分之一甚至十分之一。

之前小北买了一个月7块钱，后面升级了最高的pro一个月也才200人民币，还有8种模型随便切换

AI 工具越来越强，但如果我们不理解这背后的运行逻辑，只会被算法割了韭菜！

把上述这些方法，习惯刻进你的操作本能里，无论是用 Claude、OpenClaw 还是任意 AI 平台，你都能用最低的成本撬动极高的生产力。