현금 절약 엔진에 랍스터를 넣어. 토큰의 소비는 80 %로 감소합니다!
아직 A.A.를 호출합니까? OpenClaw 사용자 혜택! 오늘 몇 가지 움직임을 가르치고 있으므로 토큰 소비가 크게 감소되고 80 %를 절약 할 수 있습니다!
왜 토큰이 너무 비쌉니까?
OpenClaw를 사용할 때, 각 AI 대화는 토큰을 소비합니다.
- 주 메뉴 대화의 내용: 모든 메시지
- 주 메뉴 AI 응답다른 Organiser
- 주 메뉴 - 연혁: 이전 대화의 Context
최적화되지 않은 경우, 긴 대화는 수천 개의 토큰을 요할 수 있으며, 비용이 자연스럽게 올 것입니다.
토큰, 6개 지방.
첫 번째 이동 : 간소화 된 시스템 경고
- 질문: 너무 긴 과태 hint
- 해결 : 핵심 지침 만 유지됩니다.
原来：
你是一个专业的AI助手，擅长回答各种问题...（500字）
优化后：
你是一个简洁的AI助手。
둘째 이동: 세션 역사의 정기적인 정리
- 문제: 성장하는 역사
- 해결: 새로운 주제에 새로운 세션
세 번째 이동 : 요약 모드 사용
- Enable 대화 요약 기능
- AI는 자동적으로 역사를 압축할 것입니다.
- 메시지를 열 수 없습니다
단계 4: 컨텍스트 창을 조정
- 메모리가 필요하지 않을 때.
- 32K에서 8K로의 컨텍스트를 낮추십시오
- 작업에 따라 적합한 크기를 선택하십시오.
다섯 번째 이동 : 질문 방법을 최적화
- Fuzzy 질문: 나에게 AI에 대해 뭔가를 쓰기.
- • 정확한 질문: 100개의 단어를 가진 AI 소개
번호 6: 캐시
반복의 문제점을 위해, 캐시 기계장치는 활성화되고, 동일한 문제점은 AI를 중복하지 않습니다.
필드 비교 시험
우리는 비교 시험을 했습니다:
| 최적화 | 제품정보 | 제품 정보 |
| 1000 토큰/초 | 200 토큰/보류 | 80% |
| 100 대화 = 10 | 100 회 = 2 엔 | 80% |
| 월간 비용 300 | 월간 지출 60 | 80% |
• 빠른 구성 커리큘럼
단계 1: 단면도를 개조하십시오
config.yaml를 열고 다음 매개 변수를 수정합니다.
optimization:
enable_summary: true
max_context_tokens: 8000
cache_enabled: true
auto_clear_history: true
단계 2: Restart 서비스
pm2 restart openclaw
단계 3: 감시 소비
토큰 소비 로그를 볼 수 있도록 백 단계 열기:
pm2 logs openclaw --grep token
(주)
- AI 답변의 품질에 영향을 미치지 않도록 힌트를 oversimplify하지 마십시오.
- 일부 장면은 상황에 맞게해야합니다.
- Cache는 실시간 대화에 적용되지 않습니다.
- 최적화, 미세 조정 매개 변수에 대한 정기적 인 확인
제품정보
토큰은 돈을 절약!
- • Streamlined 힌트
- 역사 청소.
- Open Summary 모드
- 비밀번호
- • 질문 최적화
- ✅ 캐시 사용
지금 시도하세요. OpenClaw 토큰을 다운 받으세요!
돈을 저축하는 방법. 80%는 무엇입니까?