1. 模型分层
简单任务（比如翻译和摘要等）用基础模型，复杂任务（比如规划和交易等）用高级模型。每次任务可以通过model命令手动切换，或者通过多代理架构实现智能路由。
2. 记忆文件和上下文管理
记忆文件需要言简意赅，因为openclaw不同场景会load记忆文件；同时如果有较长的上下文（比如每隔20个次对话），可以用compact命令压缩上下文
3. 提示词缓存
对于重复的提示词，可以启用大模型的缓存功能。
4. 控制心跳频率和cron task任务频率
如果定时任务的消耗很大，可以把频率降下来，比如从30分钟变成4小时。
5. 浏览器爬取数据改成api获取
如果api的成本低于大模型成本，可以直接用api获取数据，速度会更快，而且不消耗token。比如可以直接调用defillama api的数据，而不是让openclaw打开defillama的网页。
6. 如果记忆文件很多，使用检索工具qmd
通过qmd 检索工具，不需要load 全部内容到上下文，大大节省token数目，缺点是有一定延迟和少量的内容丢失。
7. 寻找三方平台更便宜的价格
现在有不少提供大模型服务的三方平台，价格比官方价格低10%-30%，大家可以去货比三家。
