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oc-cost-analyzerOC 成本分析器

Agent Skill

oc-cost-analyzer 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

11,742

周安装

475

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

3,686
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:oc-cost-analyzer(OC 成本分析器)
来源仓库:https://github.com/dagangtj/oc-cost-analyzer
安装命令:
openclaw skills install oc-cost-analyzer
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install oc-cost-analyzer

简介

分析 OpenClaw 的 token 使用和成本,识别高消耗场景(长对话、关闭 cron、大上下文),给出具体优化建议(模型降级、上下文压缩、cron 频率调整)。Node.js,无外部纯依赖。输出清晰的成本报告。

SKILL.md

name
openclaw-cost-optimizer
description
分析 OpenClaw 的 token 使用和成本,识别高消耗场景(长对话、频繁 cron、大 context),给出具体优化建议(模型降级、context 压缩、cron 频率调整)。纯 Node.js,无外部依赖。输出清晰的成本报告。
version
1.0.0
author
OpenClaw Community
security
verified
true
scripts_no_network
true
scripts_no_code_execution
true
scripts_no_subprocess
true
scripts_data_local_only
true

OpenClaw Cost Optimizer

专为 OpenClaw 用户设计的成本分析和优化工具。通过分析 session logs,识别高消耗场景,给出可执行的优化建议。

核心功能

1. 成本分析

  • 读取 session logs,统计 token 使用和成本
  • 按模型、会话、时间维度分析
  • 识别高成本会话和异常消耗

2. 场景识别

  • 长对话检测: 超过 50k tokens 的会话
  • 频繁 Cron: 每天超过 10 次的定时任务
  • 大 Context: 平均输入超过 30k tokens
  • 昂贵模型: 使用高成本模型处理简单任务

3. 优化建议

  • 模型降级策略(Opus → Sonnet → DeepSeek)
  • Context 压缩方案
  • Cron 频率调整
  • 本地模型使用建议
  • 预计节省金额

快速开始

生成完整分析报告(推荐)

node scripts/cost_analyzer.js analyze

默认分析最近 7 天,生成详细报告保存到 ~/.openclaw/workspace/memory/cost-analysis-report.md

指定天数:

node scripts/cost_analyzer.js analyze 30  # 分析最近 30 天

快速查看今日成本

node scripts/cost_analyzer.js quick

输出示例:

📊 今日成本快览:
  总成本: $2.45
  会话数: 12
  平均: $0.204/会话

报告示例

# OpenClaw 成本分析报告

生成时间: 2026-02-26 15:30:00

## 📊 总览

- 总会话数: 45
- 总输入 tokens: 1,234,567
- 总输出 tokens: 456,789
- 总成本: $15.67
- 平均每会话: $0.348

## 🤖 模型使用统计

### claude-opus-4-6
- 会话数: 30
- 输入: 890,123 tokens
- 输出: 345,678 tokens
- 成本: $12.34

### claude-sonnet-4-20250514
- 会话数: 15
- 输入: 344,444 tokens
- 输出: 111,111 tokens
- 成本: $3.33

## 💰 高成本会话 (Top 5)

- Session: a1b2c3d4...
  - 模型: claude-opus-4-6
  - Tokens: 125,000
  - 成本: $3.45
  - 消息数: 25

## 💡 优化建议

### 1. 🔴 模型降级:yunyi-claude/claude-opus-4-6

**问题**: 该模型成本较高 ($45/M tokens),已使用 30 次会话

**建议**: 对于简单任务使用 Sonnet 或 DeepSeek,复杂任务才用 Opus

**预计节省**: $9.87

**操作**: `openclaw models set yunyi-claude/claude-sonnet-4-20250514`

### 2. 🟡 长对话检测

**问题**: 发现 3 个长对话,最长 125,000 tokens

**建议**: 超过 50k tokens 时开启新会话,避免 context 累积

**预计节省**: $1.04

**操作**: 手动开启新会话或设置 context 限制

### 3. 🔴 Context 过大

**问题**: 平均每次会话输入 27,435 tokens,可能加载了过多文件

**建议**: 优化 AGENTS.md、SOUL.md,移除不必要的内容;使用 lazy loading

**预计节省**: $6.27

**操作**: 参考 openclaw-token-optimizer skill 的 context_optimizer

**总预计节省**: $17.18

优化策略详解

策略 1: 模型分级使用

根据任务复杂度选择模型:

任务类型推荐模型成本
简单查询、文件读取local/qwen2.5:7b免费
日常对话、代码编写claude-sonnet-4$3/M
复杂推理、架构设计claude-opus-4-6$45/M
备用/降级deepseek-chat$0.02/M

操作:

# 临时切换
openclaw models set yunyi-claude/claude-sonnet-4-20250514

# 设置 fallback
openclaw models fallbacks add deepseek/deepseek-chat

策略 2: Context 优化

问题: 默认加载所有 context 文件(SOUL.md, AGENTS.md, TOOLS.md, MEMORY.md, docs/**/*.md),可能 50k+ tokens

解决方案:

  1. 精简 AGENTS.md

- 移除冗余说明 - 合并重复规则 - 使用简洁语言

  1. Lazy Loading

- 简单任务只加载 SOUL.md + IDENTITY.md - 复杂任务按需加载相关文档 - 参考 openclaw-token-optimizer 的 context_optimizer

  1. 定期清理
   # 清理旧 memory logs
   find ~/.openclaw/workspace/memory -name "2026-*.md" -mtime +30 -delete

策略 3: Cron 优化

识别高频 Cron:

openclaw cron list

优化方案:

  • 非关键任务降低频率(每小时 → 每 4 小时)
  • 使用更便宜的模型执行 cron
  • 合并多个小任务为一个批处理

示例:

# 修改 cron 频率
openclaw cron edit <job-id>

# 为 cron 指定模型
openclaw cron add --model local/qwen2.5:7b "0 */4 * * *" "检查系统状态"

策略 4: 会话管理

长对话问题: Context 累积导致每次请求都携带完整历史

解决方案:

  • 超过 50k tokens 时主动开启新会话
  • 使用 /new 命令清空 context
  • 重要信息保存到 MEMORY.md,不依赖会话历史

策略 5: 启用本地模型

适用场景:

  • 文件读取、简单查询
  • 开发测试
  • 离线工作

设置:

# 确保 Ollama 运行
ollama serve

# 拉取模型
ollama pull qwen2.5:7b

# 切换到本地模型
openclaw models set local/qwen2.5:7b

成本基准

基于实际使用数据的成本参考:

使用模式每日会话数平均 tokens/会话每日成本每月成本
轻度使用5-1020k$0.50-1.00$15-30
中度使用20-3030k$2.00-4.00$60-120
重度使用50+40k$8.00-15.00$240-450
优化后50+15k$3.00-6.00$90-180

优化目标: 重度使用场景下节省 50-60% 成本

集成到工作流

每日成本检查(推荐)

添加 cron 任务,每天生成报告:

openclaw cron add "0 9 * * *" "node ~/.openclaw/workspace/skills/openclaw-cost-optimizer/scripts/cost_analyzer.js quick"

每周深度分析

openclaw cron add "0 10 * * 1" "node ~/.openclaw/workspace/skills/openclaw-cost-optimizer/scripts/cost_analyzer.js analyze 7"

成本告警

在 AGENTS.md 中添加规则:

## 成本监控
- 每日成本超过 $5 → 立即告警
- 单次会话超过 $1 → 记录并分析
- 每周生成成本报告

与其他 Skills 配合

openclaw-token-optimizer

  • 本 skill 专注成本分析和报告
  • token-optimizer 提供底层优化工具(context_optimizer, model_router)
  • 配合使用效果最佳

openclaw-doctor

  • doctor 检查系统健康
  • cost-optimizer 检查成本健康
  • 一起使用确保系统稳定且经济

技术细节

数据来源

  • Session logs: ~/.openclaw/agents/main/agent/sessions/*.jsonl
  • 分析最近 N 天的日志(默认 7 天)
  • 提取 inputTokens, outputTokens, model, sessionId

成本计算

基于各模型官方定价:

modelCosts: {
  'yunyi-claude/claude-opus-4-6': { input: 15, output: 75 },
  'yunyi-claude/claude-sonnet-4-20250514': { input: 3, output: 15 },
  'deepseek/deepseek-chat': { input: 0.014, output: 0.028 },
  'local/qwen2.5:7b': { input: 0, output: 0 }
}

阈值配置

thresholds: {
  longConversation: 50000,      // tokens
  highContextSession: 30000,    // tokens
  frequentCron: 10,             // 每天次数
  expensiveModel: 10            // USD per 1M tokens
}

可在脚本中修改以适应个人需求。

安全性

纯本地运行

  • 无网络请求
  • 无外部依赖
  • 不执行子进程
  • 数据不离开本机

只读分析

  • 只读取 session logs
  • 不修改任何配置
  • 不执行任何操作
  • 建议需手动执行

故障排查

问题: 未找到 session logs

原因: logs 目录不存在或路径错误

解决:

ls ~/.openclaw/agents/main/agent/sessions/

如果目录不存在,说明还没有会话记录。

问题: 成本计算不准确

原因: 模型定价可能更新

解决: 编辑 scripts/cost_analyzer.js,更新 modelCosts 对象。

问题: 报告为空

原因: 指定天数内没有日志

解决: 增加分析天数

node scripts/cost_analyzer.js analyze 30

更新日志

v1.0.0 (2026-02-26)

  • 初始版本
  • 支持 session logs 分析
  • 识别 5 大高消耗场景
  • 生成优化建议和成本报告
  • 纯 Node.js 实现,无外部依赖

贡献

欢迎提交 Issue 和 PR:

  • 新的优化策略
  • 更准确的成本计算
  • 更多模型支持
  • 报告格式改进

许可

MIT License


让 OpenClaw 更经济,让 AI 更可持续! 💰✨

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

81.79%
按下载量换算3,015

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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