1. OpenClaw 的 Token 成本不是“玄学”，而是可测量、可优化的工程变量大多数人第一次在 PyCharm 里敲下openclaw run --task=refactor，看到终端滚动出一长串 token 计数时，第一反应是：“这花了多少？”第二反应往往是：“好像也没花多少，先跑起来再说。”第三反应——通常出现在项目上线前两周——是：“等等，这个月账单怎么比上个月高了 3.7 倍？”这不是错觉。我在三个中型 Python 工程团队做过成本审计：当 OpenClaw 日均调用量超过 800 次后，token 消耗曲线会突然出现一个非线性拐点。不是模型变贵了，而是我们喂给它的上下文结构出了问题——它在反复重读同一份requirements.txt，却对test_conftest.py里的 fixture 依赖视而不见。本文不讲“AI 编程有多快”，只讲一个硬核事实：OpenClaw 的单次任务成本，由任务类型、上下文组织方式、基础配置文件（openclaw.yaml）中三项关键字段共同决定，且三者之间存在强耦合关系。我实测了 12 组真实数据，覆盖自动化测试生成、接口逻辑重构、UI 脚本补全三类高频场景，所有数据均来自生产环境脱敏日志（非本地 mock），时间跨度为 2024 年 Q2 的 6 周连续运行。你不需要记住全部数字，但必须理解：为什么同样是“写一个 Playwright 登录脚本”，用--context=page模式比--context=project