模型路由

为什么需要关注Token成本？ 很多OpenClaw用户在使用一段时间后，发现API费用居高不下。一个典型的场景：你配置了大模型，设置了各种自动化任务，然后月底收到账单时震惊了——怎么花了这么多钱？ 事实上，Token成本优化不仅关乎省钱，更关乎系统的可持续性。我曾经遇到一个案例：某用户设置了每小时执行一次的定时任务，每次都要处理长达10万字的对话历史，结果一天就消耗了50万token。经过优化后，同样的功能每天只需5万token。 技巧1：精准控制上下文窗口 这是最容易...

为什么需要优化OpenClaw配置OpenClaw作为开源AI助手平台，默认配置往往无法满足所有用户的需求。通过合理的配置优化，可以显著提升响应速度、降低资源消耗，并获得更好的使用体验。我在实际部署过程中发现了一些容易被忽视但效果显著的优化点。1. 模型路由策略优化OpenClaw支持多种AI模型路由，合理的路由策略能平衡性能与成本。建议根据任务类型分配不同模型：简单查询：使用轻量级模型如GPT-3.5或Claude Instant复杂推理：路由到GPT-4或Claude 3...

为什么单一模型不够用了 去年我给公司搭建AI客服系统，用一个GPT-4模型包打天下。结果发现几个问题：成本高得离谱（每天API费用两百多），简单问题用大模型纯属浪费，复杂推理又经常超时。后来改成多模型协同架构，成本降了70%，响应速度提升了3倍。 这篇文章记录我设计多模型编排系统的完整过程，适合有一定Agent开发基础、想优化AI系统性价比的技术人。 多模型编排的核心逻辑 多模型编排不是简单的负载均衡，而是根据任务特征动态路由到最合适的模型。一个完整的编排系统包含四个组件：...