针对开源项目 OpenClaw 在实际部署中暴露出的高 Token 消耗问题，社区展开了关于引入缓存机制的讨论。有开发者发现，虽然中转 API 支持，但 OpenClaw 目前并未像 Claude Code 那样有效利用缓存机制来降低成本。由于 Token 消耗动辄千万，这成为了限制其普及的一大瓶颈。帖子从架构层面探讨了在 OpenClaw 中实现类似 Claude Code 缓存功能的可行性与技术难点，旨在通过优化提示词处理流程，解决 AI 本地部署与模型调用中的“昂贵”痛点，引发了对 AI 应用成本控制与工程优化的思考。
