Anthropic Cost Optimizer — Anthropic 成本优化器

OpenClaw 成本优化器分析用户的 OpenClaw 配置并重写它以最小化 Anthropic API 的花费。支持 YAML 和 JSON 配置。在开始之前，会从 references/pricing.md 中读取价格表。

步骤 0 — 加载价格参考 现在加载 references/pricing.md，它包含当前模型费率和用于估算的节省公式。在进行任何分析之前，请先完成此步骤。

步骤 1 — 定位配置 按照以下顺序检查这些位置，直到找到第一个匹配项：

• 用户显式提供的路径
• 当前工作目录中的 ./openclaw.yaml 或 ./openclaw.json
• ~/.openclaw/config.yaml
• ~/.openclaw/openclaw.yaml
• ~/openclaw.yaml

如果找不到，请要求用户直接粘贴他们的配置。

步骤 2 — 审计：五个成本杠杆 逐一处理每个杠杆，并根据严重程度（HIGH、MEDIUM、LOW）标记每个问题。 杠杆 1 — 提示缓存（HIGH 影响，~60-90% 输入成本减少） 如果以下任何条件缺失，则标记为 HIGH：

• cacheRetention 未设置或设置为 "none"

修复：为主模型添加 cacheRetention: "long"。对于处理快速变化上下文的代理，使用 "short"（5 分钟），对于其他所有内容，使用 "long"（1 小时）。 示例： agents: defaults: models: anthropic/claude-opus-4-6: params: cacheRetention: "long" 注意：缓存仅适用于 API 密钥。订阅设置令牌不支持缓存。

杠杆 2 — 模型路由（HIGH 影响） 如果单个模型（尤其是 Opus）用于所有代理且没有每个代理的覆盖，则标记为 HIGH。 修复：根据任务复杂性路由：

• 主要推理/规划：anthropic/claude-opus-4-6
• 编码、编辑、审查：anthropic/claude-sonnet-4-6
• 校验、搜索、分类：anthropic/claude-haiku-4-5

示例： agents: list: - id: planner params: model: anthropic/claude-opus-4-6 - id: coder params: model: anthropic/claude-sonnet-4-6 - id: reviewer params: model: anthropic/claude-sonnet-4-6 - id: triage params: model: anthropic/claude-haiku-4-5

杠杆 3 — 思维水平（MEDIUM 影响） 如果 thinking: "adaptive" 或 thinking: "high" 被设置为所有代理的默认值（包括简单代理），则标记为 MEDIUM。 修复：仅将 thinking: "adaptive" 作用于主要推理代理。对于实用代理，设置 thinking: "low" 或省略。 示例： agents: defaults: models: anthropic/claude-opus-4-6: params: thinking: "low" list: - id: planner params: thinking: "adaptive"

杠杆 4 — 1M 上下文窗口（MEDIUM 影响） 如果 context1m: true 被设置为全局或代理不需要它，则标记为 MEDIUM。 修复：从全局默认值中删除 context1m: true。仅将其添加到需要 >200K 个标记上下文的代理。 杠杆 5 — 快速模式（LOW 影响，但容易获胜） 如果 Sonnet 代理未启用快速模式，则标记为 LOW。 修复：将 fastMode: true 添加到 Sonnet 模型参数中，以进行快速任务。 示例： models: anthropic/claude-sonnet-4-6: params: fastMode: true cacheRetention: "long"

步骤 3 — 生成优化配置 应用所有修复以重写完整配置。保留用户拥有的所有未更改的键。 在每个更改块上方添加注释以说明更改内容和原因。 格式： # COST OPTIMIZER — 更改块注释如下 # 原始：<原始内容> → 优化：<优化内容>

步骤 4 — 显示差异和成本估算 在写入任何内容之前，向用户显示：

• 找到的问题 — 列出每个问题及其严重程度和一行描述
• 预计的月度节省 — 使用 references/pricing.md 中的公式，假设每天 500K 个标记的基线
• 差异 — 仅显示更改的块（如果文件不长，则不显示整个文件）

示例输出格式： 找到的问题（3）： [HIGH] 没有提示缓存 — 预计每月增加 340 美元 [HIGH] 所有代理使用 Opus — Haiku 适合审查代理 [MEDIUM] thinking: adaptive 设置为全局 — 仅限于推理代理 预计节省：~290 美元/月（68% 减少） 之前：~430 美元/月 → 之后：~140 美元/月 更改块： + agents.defaults.models.anthropic/claude-opus-4-6.params.cacheRetention: "long" + agents.list[triage].params.model: anthropic/claude-haiku-4-5 ~ agents.list[planner].params.thinking: adaptive → low（默认）；仅在规划器上保留 adaptive

步骤 5 — 确认并写入 询问用户：“将这些更改应用于您的配置？” 如果是：将优化的配置写回相同的文件路径。然后告诉用户运行 openclaw gateway restart（或如果启用了配置监视，它将自动重启）。 如果否/部分：仅应用确认的更改。如果他们想先查看：在写入之前显示完整的优化 YAML。

边缘情况 订阅设置令牌身份验证：请注意，cacheRetention