OpenClawトークン節約究極ガイド：最強のモデルを使い、最小限のお金で稼ぐ / ヒント付き

トークンコストには、ユーザー入力やAI出力だけでなく、システムプロンプト、コンテキストファイル、会話履歴などの隠れた費用が含まれます。
日常タスクにClaude Sonnetを使用し、複雑なタスクにのみOpusを予約することで、60-85％のコスト削減が可能です。
AGENTS.md、SOUL.md、MEMORY.mdなどのコンテキストファイルを簡素化し、ベーストークン使用量を削減します。
cronとheartbeatを最適化し、頻度を下げ、タスクを統合し、サイレント期間を設定します。
qmdを使用して正確なファイル検索を行い、全ドキュメント読み取りを避け、入力トークンを90％削減します。
ファイルサイズに基づいてメモリ検索方法を選択し、小さいファイルにはローカル埋め込みを使用して追加コストを回避します。
モデル階層化、コンテキストの簡素化、呼び出し最適化を含む包括的な構成チェックリストに従い、持続的な節約を実現します。

作者:しゆ

Claude Opus 4.6 を使いたいけれど、月末に請求額が爆発的に増えるのは避けたいと思いませんか？この記事を読めば、コストを 60～85% 削減できます。

1. トークンはどこで使われますか?

トークンとは「あなたが言ったこと + AIがそれに応じて言ったこと」だけだと思っていませんか？実は、トークンはそれ以上のものです。

各会話の隠れたコスト:

システムプロンプト (約 3000 ～ 5000 トークン): OpenClaw コア命令。変更できません。
コンテキストファイルインジェクション (約 3000 ～ 14000 トークン): AGENTS.md 、 SOUL.md 、 MEMORY.mdなどがすべての会話に含まれます。これが最大の隠れたオーバーヘッドです。
歴史的なメッセージ：会話はどんどん長くなる
あなたの入力 + AIの出力: これがあなたが「すべて」だと思うもの

シンプルな「今日の天気はどうですか？」というメッセージは、実際には8,000～15,000の入力トークンを消費します。Opusを使用すると、コンテキストだけで0.12～0.22ドルかかります。

cronはさらに容赦がありません。トリガーごとに全く新しい会話が開始され、コンテキスト全体が再注入されます。15分ごとに1日に96回実行されるcronジョブは、翌日にOpusの料金として10～20ドルかかります。

同様に、Heartbeat は本質的にはダイアログ通話であり、間隔が短いほどコストが高くなります。

II. モデルレイヤリング：デイリーソネット、キーオプス

一番効果的な節約術。SonnetはOpusの約5分の1の価格で、日常の作業の80%以上をこなせます。

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提示词：

请帮我把OpenClaw 的默认模型改为Claude Sonnet，

只在需要深度分析或创作时使用Opus。

具体需要：

1) 默认模型设为Sonnet

2) cron 任务默认用Sonnet

3) 只有写作、深度分析类任务指定Opus

Opusシナリオ:長い記事の執筆、複雑なコード、多段階の推論、創造的なタスク

Sonnet のシナリオ:カジュアルな会話、簡単な Q&A、cron チェック、ハートビート、ファイル操作、翻訳。

実際のテスト結果: 切り替え後、月額コストは 65% 削減されましたが、ユーザーエクスペリエンスにはほとんど違いはありませんでした。

III. コンテキストスリム化：隠れトークン保有者の排除

各呼び出しの「ノイズフロア」は3,000～14,000トークンになる可能性があります。インジェクションファイルを簡素化することが、最も費用対効果の高い最適化です。

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提示词：

帮我精简OpenClaw 的上下文文件以节约token。

具体包括：1) AGENTS.md 删掉不需要的部分（群聊规则、TTS、不用的功能），压缩到800 tokens 以内

2) SOUL.md 精简为简洁要点，300-500 tokens

3) MEMORY.md 清理过期信息，控制在2000 tokens 以内

4) 检查workspaceFiles 配、不要なインジェクションファイルを削除します。

経験則: 1 日に Opus 呼び出しが 100 回であると仮定すると、注入されるトークンが 1,000 少なくなるごとに、1 か月あたり約 45 ドル節約できます。

IV. Cronの最適化：最も陰険なコスト削減要因

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提示词：帮我优化OpenClaw 的cron 任务以节约token。

请：

1) 列出所有cron 任务及其频率和模型

2) 把所有非创作类任务降级为Sonnet

3) 合并同时间段的任务（比如多个检查合为一个）

4) 降低不必要的高频率（系统检查从10 分钟改为30 分钟，版本检查从3 次/天改为1 次/天）

5) 配置delivery 为。通常の状況ではメッセージは送信されません。

基本原則：頻度が高いほど良いとは限りません。「リアルタイム」要件のほとんどは誤った要件です。5つの個別のチェックを1回の呼び出しに統合することで、コンテキスト注入コストを75%削減できます。

V. ハートビートの最適化

マークダウンn

提示词：帮我优化OpenClaw heartbeat 配置：

1) 工作时间间隔设为45-60 分钟

2) 深夜23:00-08:00 设为静默期

3) 精简HEARTBEAT.md 到最少行数

4) 把分散的检查任务合并到heartbeat 批量执行

VI. 精密検索: qmdで入力トークンを90%節約

エージェントが情報を検索する場合、デフォルトで「全文読み取り」が選択されます。500 行のファイルには 3000 ～ 5000 個のトークンが含まれますが、必要なのは 10 行だけです。入力トークンの 90% が無駄になります。

QMDは、フルテキスト+ベクターインデックスを構築するローカルセマンティック検索ツールです。これにより、エージェントはファイル全体を読み込む代わりに、段落を正確に特定できます。すべての計算はローカルで実行され、APIコストはかかりません。

MQ (ミニクエリ) での使用: ディレクトリ構造をプレビューし、段落を正確に抽出し、キーワードを検索します。必要な 10 ～ 30 行だけを一度に読み取ります。

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提示词：

帮我配置qmd 知识库检索以节约token。

Github地址：https://github.com/tobi/qmd

需要：

1) 安装qmd

2) 为工作目录建立索引

3) 在AGENTS.md 中添加检索规则，强制agent 优先用qmd/mq 搜索而非直接read 全文

4) 设置定时更新

実際の結果: データ検索ごとのコストが 15,000 トークンから 1,500 トークンに減少し、90% 削減されました。

memorySearch と qmd の違い: memorySearch は「リコール」( MEMORY.md ) を管理しますが、 qmd は「データ検索」(カスタム知識ベース) を管理しますが、それらは互いに影響しません。

VII. メモリ検索の選択

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提示词：帮我配置OpenClaw 的memorySearch。

如果我的记忆文件不多（几十个md），

推荐用本地嵌入还是Voyage AI？

请说明各自的成本和检索质量差异。

簡単な結論:メモリファイルが少ない場合はローカル埋め込み (コスト 0) を使用し、多言語要件が高い場合やファイル数が多い場合は Voyage AI (アカウントごとに 2 億トークンが無料) を使用します。

VIII. 最終構成リスト

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提示词：

请帮我一次性优化OpenClaw 配置以最大限度节约token，按以下清单执行：

默认模型改为Sonnet，只保留创作/分析任务用Opus

精简AGENTS.md / SOUL.md / MEMORY.md

所有cron 任务降级Sonnet + 合并+ 降频

Heartbeat 间隔45 分钟+ 深夜静默

配置qmd 精准检索替代全文读取

workspaceFiles 只保留必要文件

记忆文件定期精简，MEMORY.md 控制2000 tokens 以内

一度設定すれば、長期的にメリットが得られます。

1. モデルの階層化 - Sonnetルーチン、Opusキー、60～80%の節約

2. コンテキストベースの最適化 - 簡素化されたファイル + 正確な QMD 検索により、入力トークンを 30 ～ 90% 節約します。

3. 呼び出しを減らす - cron ジョブをマージし、ハートビートを長くし、サイレント期間を有効にします。

Sonnet 4はすでに非常にパワフルなので、普段使いでは違いに気づかないでしょう。Opusが本当に必要な時だけSonnet 4に切り替えてください。

マルチエージェントシステムの実践経験に基づいて、データは匿名化された推定値です。