关键是在aionclaw中实施模型分层配置：第一步启用settings.yaml中的model_routing并定义任务类型与模型映射；第二步为高频低智任务绑定轻量模型，如用taotoken别名或本地部署0.5b小模型；第三步压缩上下文，设置context_window_limit、max_history_rounds及reset_context_on_start；第四步用hermes记忆替代重复模型调用，对结构化信息启用静态知识条目。
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要在AionClaw中既控制大模型调用成本，又不牺牲任务完成质量，关键不是选“最强模型”，而是让不同任务匹配最合适的模型——比如用 Gemini Flash 做定时心跳检查，用 Claude Sonnet 处理销售报表分析，用本地小模型做文件路径识别。模型错配是2026年企业用户最常踩的成本陷阱，一次误用 Opus 做状态轮询，单日 Token 消耗可能超日常办公总和的3倍。
第一步：在 settings 中启用模型分层配置
打开 AionClaw 安装目录下的 【settings.yaml】 文件，找到 model_routing 区块。默认该区块被注释掉，必须手动取消注释才能启用分层逻辑。若跳过此步，所有任务将强制走全局默认模型，模型分层策略完全失效。
在该区块下按任务类型定义路由规则，例如：
task_type: heartbeat → model_id: gemini-1.5-flash
task_type: csv_summary → model_id: claude-3-sonnet-20240229
task_type: file_path_resolve → model_id: qwen2.5-0.5b-local
第二步：为高频低智任务绑定轻量模型
方法一：使用 TaoToken 的模型别名功能
登录 TaoToken 控制台，在「模型映射」页为 gemini-1.5-flash 创建别名 fast-check，然后在 AionClaw 的 settings.yaml 中直接写 model_id: fast-check。这样后续更换底层模型时，只需在 TaoToken 后台改映射，AionClaw 配置无需动一行。
方法二：本地部署 0.5B 级小模型作兜底
下载 Qwen2.5-0.5b 或 Phi-3-mini，放入 AionClaw/models/local/ 目录，启动时勾选「启用本地模型自动发现」。这类模型可在无网络环境下完成路径解析、格式校验、字段提取等确定性操作，单次调用 Token 成本趋近于零。
【注意：本地小模型不可用于开放式生成任务，如文案扩写、逻辑推理，否则输出质量会断崖式下降】
第三步：压缩上下文，切断令牌雪崩链
① 打开 settings.yaml，将 context_window_limit 设为 4096（勿设为 0 或 -1）；
② 在 task_profiles 下为每类任务单独设置 max_history_rounds: 3；
③ 对定时任务（如日报抓取），在任务定义 YAML 中显式添加 reset_context_on_start: true。
这三步做完，一个运行 7 天的日报任务，其第 8 轮调用输入 Token 数将从 21000+ 降至 3200 左右。不设 max_history_rounds 是导致会话越跑越慢、越跑越贵的主因——AionClaw 默认保留全部历史，每轮都重传前 N 轮完整内容。
第四步：用 Hermes 记忆替代重复模型调用
对反复出现的结构化信息（如客户邮箱后缀列表、常用产品编号规则、日报固定模板），不要每次让模型重新推导。进入 Hermes 记忆管理界面 → 新建「静态知识条目」→ 类型选「pattern」→ 内容填正则或枚举值 → 开启「优先匹配开关」。
这一步生效后，当任务指令含“按客户邮箱域名分组”时，AionClaw 会直接查本地记忆库提取 @xxx.com、@yyy.cn 等已知后缀，跳过模型解析环节。实测显示，含固定模式识别的任务，平均 Token 消耗下降 68%。
