OpenClaw workflow 降本改造方案

目標

不是只換便宜模型，而是把整條 workflow 改得更省 token，並且能驗證效果真的有。

改造項目

1. 先縮上下文

• 只送任務相關片段
• 長對話先摘要
• memory 先檢索，不整包送

2. 先分流任務

• FAQ / 格式化 / 短摘要 -> cheap/local
• 長推理 / 高風險 -> strong model

3. 先快取

• 重複問題先查 cache
• 標準流程結果可快取

4. 先拆步驟

• 先做檢索，再做判斷
• 先做粗分類，再做精推理
• 能批次做的不要逐筆做

5. 先壓 prompt

• 刪冗詞
• 長說明改條列
• 只保留必要約束

如何驗證效果真的有

測試方式

同一任務跑兩次：

• A：原始 workflow
• B：改造後 workflow

要比的東西

• input tokens
• output tokens
• cost
• latency
• answer quality
• 修正次數

合格條件

• 成本至少下降 30%
• 品質沒有明顯崩壞
• 修正次數沒有大增

判定

如果省錢，而且品質仍在，就保留。

如果省錢但品質掉太多，就退回。

核心原則

少把不必要的 token 丟給 AI。