Agent应用（如AutoGPT、OpenClaw）消耗Token量是普通聊天的5-30倍，因为需要多次规划、反思、工具调用。本文将分享一套实战优化方案，可节省80% Agent成本。

一、Agent成本分布拆解

以“查询天气并生成穿衣建议”为例，典型Agent执行步骤：

问题：很多Agent框架默认所有步骤都用同一个高性能模型（如GPT-4o），成本高昂。

二、优化策略：分步路由

核心思想：简单步骤走轻量模型，只有需要高质量输出的步骤才走高性能模型。

2.1 修改OpenClaw配置

在OpenClaw中，我们可以为不同阶段指定不同的模型：

python

# config.yaml
planner_model: "deepseek-v3"      # 规划步骤 → 国产模型
executor_model: "gpt-4o"          # 执行(生成)步骤 → 高性能
reflector_model: "deepseek-v3"    # 反思步骤 → 国产模型

2.2 使用Token-Flow的分步路由

Token-Flow支持在单次会话中动态切换模型：

python

from tokenflow import TokenFlow
client = TokenFlow(api_key="xxx")

# 规划步骤：用轻量模型
plan = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v3",
    messages=[{"role": "user", "content": "规划一下：查询天气并给建议"}]
)

# 执行工具调用（不消耗LLM）
weather = call_weather_api()

# 生成最终输出：用高性能模型
final = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "user", "content": f"基于天气{weather}，生成穿衣建议"}
    ]
)

2.3 使用智能路由V2的Agent模式

Token-Flow智能路由V2新增了agent模式，自动识别当前步骤类型：

python

response = client.chat.completions.create(
    model="auto-router-v2",
    extra_body={"scenario": "agent_step"},  # 告诉系统当前是Agent步骤
    messages=[...]
)

系统会根据历史信息判断：如果是规划/反思步骤，走轻量模型；如果是最终输出，走高精度模型。

三、实测效果对比

质量损失：<3%（盲测用户满意度几乎无差异）

四 、总结

Agent成本优化的关键不是少用AI，而是聪明地用AI——让简单步骤走便宜模型，复杂步骤走强大模型。Token-Flow的分步路由能力，让这种优化变得简单。

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