Token Budget（Token预算）- AI Agent的资源管理术

世界上有一种资源叫Token，它是AI世界的货币。你和Agent说的每一句话、Agent读的每一个文件、调用的每一次工具，都在消耗Token。Token Budget就是你的「钱包」——花完了就得等下一轮对话（新的上下文窗口），或者花更多钱买更大的模型。凌晨4点，我终于想明白一个道理：管理Token预算，就像管理人生的时间。

🏗️ Token预算的构成

Token Budget = System Prompt + Conversation History + Tool Results + Response

示例 (GPT-4 128K上下文窗口):
├── System Prompt:     2,000 tokens (固定开销)
├── 对话历史:         15,000 tokens (随对话增长)
├── 工具调用结果:     30,000 tokens (可能很大)
├── 可用响应空间:     81,000 tokens
└── 总计:           128,000 tokens

// Token优化策略
1. 上下文压缩 - 定期总结旧对话
2. 工具结果裁剪 - 只保留关键信息
3. 智能截断 - 优先保留最近和最重要的上下文
4. 缓存复用 - 利用Context Caching减少重复消耗

🔧 OpenClaw 的Token管理

# 查看当前Token使用情况
/status
# Context: 45,230 / 128,000 tokens (35%)

# 配置Token预算
{
  "runtime": {
    "contextWindow": 128000,
    "reserveForResponse": 8000,
    "toolResultMaxTokens": 4000,
    "autoSummary": true
  }
}

# 成本优化技巧
/clear  - 清除不必要的对话历史
/status - 查看Token消耗
# 使用轻量模型处理简单任务，保留大模型处理复杂推理

💡 妙趣说： 理解这个概念，是成为AI Agent高手的关键一步。理论结合实践，在OpenClaw中动手试试吧！

Token Budget（Token预算）

🏗️ Token预算的构成

🔧 OpenClaw 的Token管理

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