openclaw-cost-optimizer

# 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）

```bash
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**:
```bash
node scripts/cost_analyzer.js analyze 30  # 分析最近 30 天
```

### 快速查看今日成本

```bash
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

```markdown
# 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...

# OpenClaw Cost Optimizer

专为 OpenClaw 用户设计的成本分析和优化工具。

## 功能

- 📊 分析 session logs，统计 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）
- 📈 生成清晰的成本报告
- 🚀 纯 Node.js，无外部依赖

## 快速开始

```bash
# 生成完整分析报告（默认最近 7 天）
node scripts/cost_analyzer.js analyze

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

# 快速查看今日成本
node scripts/cost_analyzer.js quick
```

## 报告内容

- 总览：会话数、token 使用、总成本
- 模型统计：各模型的使用情况和成本
- 高成本会话：Top 5 最贵的会话
- 优化建议：可执行的优化方案和预计节省

## 优化策略

1. **模型分级使用**：简单任务用 Sonnet/本地模型，复杂任务才用 Opus
2. **Context 优化**：精简 AGENTS.md，使用 lazy loading
3. **Cron 优化**：降低非关键任务频率
4. **会话管理**：超过 50k tokens 开启新会话
5. **本地模型**：文件读取等简单任务使用 Ollama

## 成本基准

| 使用模式 | 每日会话数 | 每日成本 | 每月成本 |
|---------|-----------|---------|---------|
| 轻度使用 | 5-10 | $0.50-1.00 | $15-30 |
| 中度使用 | 20-30 | $2.00-4.00 | $60-120 |
| 重度使用 | 50+ | $8.00-15.00 | $240-450 |
| 优化后 | 50+ | $3.00-6.00 | $90-180 |

**优化目标**：节省 50-60% 成本

## 集成到工作流

```bash
# 每日成本检查
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"
```

## 安全性

✅ 纯本地运行，无网络请求  
✅ 无外部依赖  
✅ 只读分析，不修改配置  
✅ 数据不离开本机

## 许可

MIT License