Coze OpenClaw 实测:Token消耗最快的5个技能,附省成本技巧

Coze OpenClaw 实测:Token消耗最快的5个技能,附省成本技巧
最近用 OpenClaw 搭了 20 多个工作流,测了近百次调用,整理出普通用户最常用、也最耗 token 的 5 个技能,按消耗从高到低排,附亲测有用的省 token 方法,能省至少 30% 成本。
🏆 第1名:多模态图像理解/智能抠图
消耗程度:★★★★★(是纯文字调用的5-10倍)
为什么这么耗?
每传入 1 张高清图(1024px 以上),OpenClaw 要做像素级的特征识别、边缘检测,相当于同时处理几万字的文本内容。尤其是要求抠精细边缘、识别图中文字的时候,token 消耗直接翻番。
✅ 省token技巧
- 图片压缩到 800×800px 以内
- 电商做图、日常识别完全够用
- 不要传 1024px 以上的超清图
- 只传主体部分
- 抠图只传需要抠的主体
- 不要连背景杂物一起上传,减少识别压力
- 关掉不必要的 OCR 识别
- 不需要识别文字的场景,提前关掉「OCR识别」开关
🥈 第2名:长文档/PDF内容提取+总结
消耗程度:★★★★☆
为什么这么耗?
上传几十页的 PDF、几万字的文档/聊天记录做内容提取、关键信息总结,OpenClaw 需要先通读全部内容再做结构化输出,内容越长 token 消耗越高。一份 100 页的 PDF 总结一次就可能耗掉几十块的额度。
✅ 省token技巧
- 删掉无用内容
- 上传前先删掉文档里的广告、空白页、冗余段落
- 只传需要处理的核心部分
- 长文档拆分处理
- 拆成 2000 字一段分次处理
- 不要整份上传
- 转纯文本上传
- 不需要保留格式的话,先把 PDF 转成纯文本
- 减少格式识别的 token 消耗
🥉 第3名:批量生图/批量文案生成
消耗程度:★★★★☆
为什么这么耗?
一次要求生成 5 张以上图片、5 篇以上文案,每生成 1 个内容就要单独消耗一次大额 token。批量 10 次的消耗等于单次调用 10 次的总和,很多人没注意到单次批量上限,一不注意额度就空了。
✅ 省token技巧
- 控制批量数量
- 单次批量生成数量控制在 3 个以内
- 超过 3 个的拆成多次调用
- 降低分辨率
- 生图优先用 800px 分辨率
- 不要选 1024 以上的超清,电商主图、日常发圈完全够用
- 精简提示词
- 提示词精简到核心要求
- 不要加太多冗余描述,每多 10 个字就多耗一点 token
第4名:多轮对话式工具调用
消耗程度:★★★☆☆
为什么这么耗?
搭智能客服、个人助理这类多轮对话场景时,每一轮新的对话都会带上之前 3-5 轮的上下文当做输入。对话轮数越多,上下文越长,token 消耗累加越快,聊 10 轮的消耗是单轮的 5 倍以上。
✅ 省token技巧
- 限制上下文轮数
- 配置工作流时,设置上下文保留轮数 ≤ 3
- 不用带太久之前的对话内容
- 关掉上下文记忆
- 不需要上下文的场景(单次查信息、单次工具调用)
- 直接关上下文记忆,每次调用都是独立的,消耗最少
第5名:音频/视频转文字+内容总结
消耗程度:★★☆☆☆
为什么这么耗?
先把音视频转成文字,再对文字内容做总结,相当于两次调用的 token 消耗。尤其是几分钟以上的长音频/视频,转写出来就有几万字,再总结一次消耗非常高。
✅ 省token技巧
- 剪掉无关内容
- 上传前剪掉音视频里的空白、冗余、无关内容
- 只传需要处理的核心片段
- 单独转文字
- 只需要转文字不需要总结的话,关掉「内容总结」开关
- 单独转文字消耗只有一半
- 拆分长音频
- 优先用短音频(≤5 分钟)
- 长音频拆成小段分次处理
✅ 通用省token技巧(所有场景都能用)
1. 所有输入内容先做精简
- 去掉没用的空格、换行、冗余描述
- 不要传不必要的附件
- 精简到能表达清楚意思就行
2. 优先用平台内置的轻量化节点
- 抠图用内置的免费抠图节点,不要用 OpenClaw 的图像理解做抠图
- 消耗只有 1/10
- 能用免费节点就别用 OpenClaw
3. 测试用小样本
- 测试工作流的时候用小图、短文本
- 跑通了再用正式内容
- 不要一上来就用大文件测试,白白耗 token
总结
Top 3 最耗 token 的场景:
|
排名 |
技能 |
消耗程度 |
关键省技巧 |
|
1 |
多模态图像理解/抠图 |
★★★★★ |
压缩到 800px、只传主体 |
|
2 |
长文档/PDF提取总结 |
★★★★☆ |
拆分处理、转纯文本 |
|
3 |
批量生图/文案生成 |
★★★★☆ |
控制批量数、降低分辨率 |
核心原则:
- 能不用图就不用图
- 能拆分就拆分
- 能用免费节点就不用 OpenClaw
按这些技巧优化,能省至少 30% 的 token 成本。
文章:觅合可及提供,仅供参考。
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