token-optimization
Skillby jack-yang-ai
clawhub⭐ 09/10
通过文件分割、提示缓存、上下文修剪和模型路由，将 OpenClaw 每次对话的提示成本降低 70% 以上。已在生产环境中测试...
通过文件分割、Prompt缓存、上下文剪枝、智能模型路由四大策略,将OpenAI/Claude等LLM单轮成本降低70%以上,已在生产环境验证。
📊 商业分析
商业模式
freemium
独特价值
文件分割+缓存+剪枝+路由四位一体,业界首个70%+降本实证方案
竞品
LiteLLM(通用路由,缺乏缓存优化),Prompt Caching官方方案(功能单一),Anthropic官方工具(集成度低)
🎯 应用场景
目标用户
AI创业公司大模型应用开发者企业AI中台团队
工具信息
- 类型
- Skill
- 平台
- clawhub
- Stars
- ⭐ 0
- 价值评分
- 9/10
- 子分类
- LLM成本优化
- 可商业化
- ✅ 是
AI 标签
成本优化Prompt缓存模型路由Token管理LLM工程
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