OpenClaw+Claude成本拆解 | 多模型混用省70%

OpenClaw 记忆体系：
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 1. 存储历史对话到本地/服务器数据库           │
│ 2. 每次新任务时，检索相关历史片段             │
│ 3. 将历史片段拼接进 prompt，发给 Claude       │
│ 4. Claude 理解上下文 → 生成回复               │
│ 5. 新回复再次存储 → 下一轮继续拼接            │
└─────────────────────────────────────────────┘

每轮调用的实际 tokens = 当前任务 tokens + 历史拼接 tokens + 系统 prompt tokens

历史拼接 tokens 随对话轮数增长 → 成本滚雪球

成本拆解 → 模型混用矩阵 → 中转站缓存加速 → 综合省钱路线

无缓存场景（Claude）：
第 1 轮：2K tokens
第 10 轮：20K tokens（重复传输前 9 轮历史）
第 20 轮：40K tokens（重复传输前 19 轮历史）
第 30 轮：60K tokens（重复传输前 29 轮历史）

总消耗 ≈ 930K tokens

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有缓存场景（如 GPT-5 的自动 prompt 缓存）：
第 1 轮：2K tokens
第 10 轮：4K tokens（历史命中缓存，仅新增部分计费）
第 20 轮：4K tokens
第 30 轮：4K tokens

总消耗 ≈ 120K tokens（约节省 87%）

# 伪代码示意：在 OpenClaw 的记忆模块中设置摘要阈值
memory_config = {
    "summarize_after_turns": 10,      # 超过 10 轮对话后触发摘要
    "summary_max_tokens": 2000,        # 摘要控制在 2000 tokens 以内
    "keep_recent_turns": 3,           # 保留最近 3 轮完整内容
    "summary_model": "gpt-5.2-mini"   # 用便宜模型生成摘要（见方案二）
}

优化前（第 15 轮）：传输 30K tokens 历史 → 成本 ¥0.45
优化后（第 15 轮）：传输 8K tokens（3轮完整 + 2K摘要）→ 成本 ¥0.12
节省：73%

❌ 低效：
  调用1："帮我看看这段代码有没有内存泄漏" → 500 tokens input
  调用2："这个函数的命名合不合理"        → 300 tokens input
  调用3："帮我加上错误处理"              → 400 tokens input
  总：3 次调用，每次都独立传输上下文

✅ 高效：
  调用1："帮我做三件事：
         1. 检查这段代码的内存泄漏
         2. 审查函数命名
         3. 添加错误处理"              → 800 tokens input
  总：1 次调用，上下文只传一次

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    任务 → 模型路由表                      │
├──────────────────────┬──────────────────────────────────┤
│ 场景                 │ 推荐模型           │ 相对成本     │
├──────────────────────┼──────────────────────────────────┤
│ 代码开发/重构        │ Claude 4.6 Sonnet  │ ★★★ 中等    │
│ 架构设计/深度推理    │ Claude 4.6 Opus    │ ★★★★★ 最高  │
│ 长文本分析/合规审核  │ Claude 4.6 Sonnet  │ ★★★ 中等    │
│ 日常问答/简单指令    │ GPT-5.2 / 5.3      │ ★★ 较低     │
│ 实时数据/社媒分析   │ Grok 4             │ ★★ 较低     │
│ 图文/视频解析        │ Gemini 3.1 Pro     │ ★★ 较低     │
│ 结构化输出/翻译      │ GPT-5.2-mini       │ ★ 最低      │
│ 超长上下文(>200K)    │ Gemini 3.1 Pro     │ ★★ 较低     │
└──────────────────────┴──────────────────────────────────┘

# OpenClaw 中的模型路由配置伪代码
# 通过 4SAPI 中转站统一接入，一个 Key 调度所有模型

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://4sapi.com/v1",
    api_key="sk-你的4SAPI密钥"
)

def route_model(task_type: str) -> str:
    """按任务类型路由到最优模型"""
    routing = {
        "code_refactor": "claude-4.6-sonnet",
        "architecture": "claude-4.6-opus",
        "compliance": "claude-4.6-sonnet",
        "daily_qa": "gpt-5.3",
        "simple_task": "gpt-5.2-mini",
        "realtime_search": "grok-4",
        "multimodal": "gemini-3.1-pro",
        "translation": "gpt-5.2-mini",
        "long_context": "gemini-3.1-pro",
    }
    return routing.get(task_type, "gpt-5.3")  # 默认走 GPT

def smart_call(task_type: str, messages: list, **kwargs):
    """智能路由调用"""
    model = route_model(task_type)
    return client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=messages,
        **kwargs
    )

# 使用示例
response = smart_call(
    task_type="code_refactor",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "帮我把这段 Python 代码改成异步版本"}
    ]
)

┌──────────────┐     ┌──────────────────┐     ┌─────────────────┐
│  OpenClaw     │ ──→ │  4SAPI 中转站     │ ──→ │  Claude 官方 API │
│  (你的应用)   │     │  ┌─────────────┐  │     │                 │
│              │     │  │ 缓存层       │  │     │                 │
│              │     │  │ 命中 → 不调API│  │     │                 │
│              │     │  │ 未命中 → 调API│  │     │                 │
│              │     │  └─────────────┘  │     │                 │
└──────────────┘     └──────────────────┘     └─────────────────┘

场景：用 Claude Code 维护一个 Next.js 项目，日调用 80 次

无缓存：
  80 次 × 平均 15K tokens/次 = 1.2M tokens/天
  月成本 ≈ ¥580

有缓存（命中率 50%）：
  40 次 × 15K tokens/次 = 0.6M tokens/天（另外 40 次命中缓存，不计费）
  月成本 ≈ ¥290

缓存节省：50%

请求记录：
├─ ✅ cache_hit: true  → 命中缓存，本次调用不计费
└─ ❌ cache_hit: false → 未命中，正常计费

查看方式：
  4SAPI 控制台 → 用量统计 → 缓存命中率面板

路线 A（最低成本）：全 Sonnet + 中转站缓存
  适用：个人开发者，日调用 < 50 次
  月成本：≈ ¥200-300

路线 B（推荐）：多模型混用 + 中转站缓存
  适用：小型团队，日调用 50-200 次
  月成本：≈ ¥400-600

路线 C（极致体验）：Opus 核心 + 其他模型辅助 + 缓存
  适用：对质量要求极高，成本不敏感
  月成本：≈ ¥800-1,200

☐ 1. 检查当前 Claude 调用中 Opus 占比，能切 Sonnet 的立刻切
☐ 2. 对照 4.2 节的混用矩阵，给高频任务指定对应模型
☐ 3. 在 4SAPI 后台确认缓存功能已开启
☐ 4. 配置 OpenClaw 的摘要缓存策略（见 3.2 节）
☐ 5. 跑一周，对比优化前后的账单