继去年年初 DeepSeek 点燃 AI 推理浪潮之后，2026 年年初，OpenClaw 开启了 Agent 范式变革。这款图标酷似红色龙虾的开源 AI 智能体，凭借其连接 12+ 消息平台、控制浏览器、执行Shell命令、自动化处理邮件和 PPT 等全能表现，迅速引爆全球极客圈，引发“养龙虾”热潮。

然而，这场狂欢的背后，却隐藏着一个触目惊心的“成本黑洞”。一方面，OpenClaw 的 token 消耗是传统问答式对话的数十至上百倍。另一方面，为支撑庞大的上下文，GPU 显存压力巨大，算力成本飙升。

如何才能让 OpenClaw 这昂贵的“龙虾”变成真正低成本、可落地的生产力工具？本文将从 OpenClaw 的成本结构出发，深度解析焱融 YRCache 推理存储系统如何通过 AI Memory 管理，大幅降低 Agent 运行成本。

一图看懂本文核心精华，详细解读请见下文

为什么养龙虾会这么费钱？

1. OpenClaw 会消耗大量 token

与普通聊天应用不同，AI Agent 的工作模式本质上是多轮推理工作流。在传统聊天应用中，一次交互通常只有一次模型推理：

用户问题  
↓  
模型回答 

而在 OpenClaw 中，一个任务往往包含多个推理步骤，例如：

用户请求
↓
任务规划（Planning）
↓
选择工具（Tool Selection）
↓
调用工具（Tool Call）
↓
处理结果（Observation）
↓
再次推理（Reflection）
↓
生成最终回答

在实际运行中，一个任务往往需要触发 5～10 次 LLM 推理。更关键的是，每一次对大模型的调用都会重新构建一份完整的 Context（根据 OpenClaw 官方文档，Context 指的是 OpenClaw 在一次运行时发送给模型的全部信息），这意味着，用户实际上在为大量重复的信息反复支付 token 和计算成本。

从 OpenClaw 应用的角度，可以将 Context 抽象为以下公式：

其中：

• System Prompt：系统提示词。包含规则、可用工具、技能列表、时间/运行环境信息，以及注入的工作区文件。在缺乏高效缓存机制的情况下，每一次推理都在重复为这些固定内容买单。
• Conversation History：用户与助手的对话历史。在每一轮新的调用中，系统通常会将之前的聊天记录、Shell 执行结果以及 JSONL 日志等内容重新发送给模型，以保持上下文连续性。
• Tool Calls / Results + Attachments：工具调用及其结果及相关附件。为了完成任务，OpenClaw 会频繁调用各类工具，例如检索文档或网页，并将命令执行输出、读取的文件内容、图片或音频等一并纳入 Context。

上述几部分叠加，使得 OpenClaw 每一次请求都背负着巨大的 token 和算力消耗负担。同时，由于 Context 受到模型上下文窗口（token 上限）的限制，无法无限容纳所有历史信息，很快就会超出模型的处理能力，导致系统显得不那么“聪明”，使用效果大打折扣。

2. Token 背后：更大的成本来自推理记忆和算力资源消耗

为了让 Agent 始终保持高效、智能的状态，它必须依赖大量历史记忆，包括上下文信息、RAG 检索文档等。这些内容会在运行过程中不断累积，从而维持模型的推理能力和任务连续性。如果没有足够的存储空间来承载这些数据，系统往往不得不舍弃掉很多历史信息，这也使得 Agent 在长任务或多轮交互中容易出现“记性不太好”的问题。

此外，每个 Token 的生成都需消耗 GPU 计算资源，特别是在处理 Transformer 的 Attention 中间状态时。随着对话轮数增加或多会话并发运行，GPU 资源需求将迅速攀升，成为制约系统性能和扩展能力的关键瓶颈。

焱融 YRCache 推理存储系统为“养龙虾”降本增效

焱融 YRCache 推理存储系统是焱融科技自主研发、专为大规模 AI 推理场景设计的高性能存储系统。通过构建多级缓存架构，YRCache 能够显著扩展 KV Cache 的可用空间，将原本受限于 GPU 显存的缓存数据有效外延至高性能存储层，从而突破显存容量限制，在保障低延迟访问的同时大幅提升推理系统的整体效率与稳定性，为大规模推理和多会话并发提供更强的数据支撑能力。

基于 “以存代算” 的核心架构理念以及高效的 KVCache 管理机制，YRCache 可以对 OpenClaw 运行过程中产生的全部上下文数据进行高效的管理与调度，使 Agent 的历史记忆与上下文状态不再受限于模型窗口和显存容量。同时，系统能够实现上下文与 KV 数据的快速加载与复用，显著提升 GPU 利用率，减少重复计算与冗余 token 消耗，从而有效降低整体推理成本，支撑更大规模、更长周期的智能体任务运行。

• 全生命周期 Prefix Cache（前缀缓存）复用

针对固定且频繁复用的 System Prompt，将其 KVCache 结果进行持久化存储，实现一次计算、长期复用。后续推理请求可直接命中缓存，无需重复计算，从而显著降低 Token 消耗和算力开销。

• KVCache Offloading（KVCache 卸载）

随着 OpenClaw 会话数量增加，历史上下文不断累积，KVCache 很容易溢出 GPU 显存。YRCache 通过 KVCache Offloading 技术，将 KVCache 从昂贵的 GPU 显存卸载至 CPU 内存、本地 NVMe SSD 以及 YRCloudFile 高性能共享存储，为 OpenClaw 构建一个几乎无限扩展的上下文空间。当需要时，可将相关数据快速预取回 GPU 显存，从而有效缓解显存瓶颈、硬件负载过高以及算力利用率不足等问题。

• ProphetKV

传统 KVCache 重用机制通常严格依赖 前缀匹配（Prefix Matching） 来实现缓存复用。只有当新请求的上下文与历史请求具有高度一致的前缀时，缓存才能被有效利用。这种机制在真实应用中往往适用范围较窄。

针对这一问题，焱融科技联合哈尔滨工业大学提出了 ProphetKV 方案。ProphetKV 突破了传统前缀匹配的限制，通过计算用户查询与各数据块 Token 之间的注意力权重，识别出对当前问题最关键的 Token，仅对这些关键 Token 进行 KV 缓存重计算，而非简单依赖上下文前缀的一致性。这样既能够显著提升 KV Cache 的复用能力，又通过跨层注意力融合保证不同 Transformer 层的重要语义信息被准确捕获，从而在降低计算开销的同时，保证推理语义的准确性。

权威评测：焱融 YRCache实现推理提速降本双突破

在开放数据中心委员会（ODCC）联合 NVIDIA、焱融等发布的 KV Cache 场景评测结果中，YRCache 展现了巨大的价值：

• 性能飞跃：TTFT 和 TPOT 降低 97%，Token 吞吐量最高可提升 22 倍。
• 长上下文场景稳定增益：在输入Token从100扩展至100K的测试中，YRCache始终保持稳定性能优势，且随上下文增长加速效果持续放大。
• 中低配 GPU 推理性能追平高端卡：原生状态下中端 GDDR GPU（比如 RTX 6000D）吞吐量仅为高端 HBM GPU（比如 H20）的 30%，使用 YRCache 后两者性能均大幅提升，且差距急剧缩小，中端 GPU 可达高端 79% 的性能，ROI 提升 14 倍。

查看实测数据详情：ODCC联合NVIDIA、焱融等首发KVCache评测结果｜焱融AI存储实现推理提速降本双突破

当 OpenClaw 遇到 YRCache

接下来，让我们看看在本地部署中使用 YRCache 能给 OpenClaw 等 Agent 使用降低多少成本。根据我们实际的运行情况，一个 OpenClaw Agent 助理，会话积累到 10 轮，上下文总量就达到了 100K Tokens。后续随着任务轮次的增加，上下文也在逐渐增长。这里为了简化计算和方便理解，假设后续每轮次上下文都仍为 100K Tokens，每天请求量 100 次，月请求量 3000 次，月总 Token 量 300 M。

以本次发布的 YRCache 实测数据计算：在 400Gbps 网络环境下，在使用 YRCache 前后，8 卡中端 GDDR GPU 服务器 token 吞吐量分别为 4,341 tokens/s 和 78,564 tokens/s。按照每 GPU 卡 5 万元人民币计算。

可以看到，本地部署环境下，使用 YRCache 后，OpenClaw 算力使用成本可降低 94%。对于企业而言，这不仅可以大幅降低 AI Agent 系统的基础设施投入，还能够在不增加 GPU 资源的情况下，快速扩展更多 AI 应用场景。

OpenClaw 的爆火，标志着 AI 应用正从聊天工具迈向真正的智能体系统。与此同时，Agent 架构也带来了 Token 激增与 AI Memory 膨胀等新的基础设施挑战。在 AI Agent 时代，真正决定系统成本的，不再只是算力规模，更是对 AI Memory 的高效管理能力。焱融 YRCache 推理存储系统正是对这一趋势的有力回应。对于每一个想“养好龙虾”的企业来说，记忆缓存优化不再是可选的技术手段，而是实现低成本、大规模落地Agent应用的核心标配。