OpenClaw 精實運維實戰：Google Gemini API 深度優化與費用監控

0. 前言：為什麼我們需要進行 API 優化？

在使用 OpenClaw 這種自主 AI 助理系統時，使用者常會面臨兩個核心挑戰：高昂的 Token 成本與 API 速率限制 (Rate Limit)。由於系統預設會載入完整的技能描述與長對話記憶，若不經過優化，單次對話的費用可能迅速飆升，且頻繁的背景任務容易觸發 Google Gemini API 的 429 錯誤導致服務中斷。本文旨在分享一套實戰優化方案，協助讀者打造一個既穩定又經濟的數位助手環境。

1. 基礎硬體設備

• 主機平台：Mac mini (Apple Silicon M1 / M2 / M4 系統)
• 作業系統：macOS 15+ (Sequoia)
• 執行環境：Node.js v22+
• 網路配置：具備穩定上傳頻寬的寬頻連線

2. OpenClaw 軟體設定

• 核心版本：OpenClaw v2026.2.22
• 主要模型：google/gemini-3-flash-preview (API Key 模式)
• 核心技能組：Notion, Obsidian, GitHub, summarize, goplaces, peekaboo
• 特殊配置：啟動 diagnostics-otel 遙測外掛

🚀 四大核心優化實施步驟

A. 技能瘦身 (Skill Slimming)

透過在設定檔中啟用白名單機制，移除超過 20 項不常用的技能描述。這能讓每一輪對話的預載 Token 減少約 10,000 tokens，顯著降低每一輪的基礎費用。

B. 上下文裁剪 (Context Pruning)

將上下文存活時間 (TTL) 縮短至 30 分鐘。這確保系統在對話靜置後能自動進行深度清理，防止長對話產生的「雪球效應」，讓 Token 消耗維持在合理區間。

C. 併發限制與速率控制 (Rate Limiting)

將系統最大併發數 (maxConcurrent) 下調。這能有效平攤 API 的請求頻率，避開 Google API Free Tier 的速率牆，確保自動化任務在高負載時依然穩定運作。

D. 全方位遙測與計費修正

啟動 OpenTelemetry 遙測，並修正計費邏輯為「全域監控模式」。這能精確追蹤包含快取命中、子任務、甚至重試失敗所產生的所有 Token 開銷，實現真正的預算透明化。

計費項目	傳統計算	精準全域監控
快取 Token	多被忽略	全額計費 (依 API 呼叫)
背景任務	難以追蹤	深度追蹤子代理人開銷

本文由數位助理系統自動化優化並發布