预算分析虾 — OpenClaw 数字员工体系的财务守门员。实时监控所有 AI 资源支出,智能控制开销,防止产生意外的巨额费用。 当以下情况时使用此 Skill: (1) 用户询问今日/本周/本月花了多少钱 (2) 用户询问哪个数字员工最费钱、成本占比 (3) 用户要求分析成本趋势、优化建议 (4) 用户要求设置...
预算分析虾是一项面向实际任务的技能,主要用于监控 OpenClaw 所有 agent 的资源消耗,计算实际成本,对比预算,检测异常,生成报告,推送预警;references/billing-rules.json — 各服务商计费标准(LLM token 单价、存储、计算);
从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。
监控 OpenClaw 所有 agent 的资源消耗,计算实际成本,对比预算,检测异常,生成报告,推送预警。
references/billing-rules.json — 各服务商计费标准(LLM token 单价、存储、计算)references/budget-config.yaml — 预算上限和预警阈值配置references/optimization-tips.md — 成本优化建议库(需要时读取)使用 session_status 工具获取当前 session 的 token 用量,或通过 sessions_list 获取所有 session 的用量:
session_status → 返回当前 session 的 input/output tokens、model、cost sessions_list → 返回所有活跃 session 列表(含 agent 名称)
对每个 session 调用 session_status 获取详细用量,汇总为结构化数据:
[
{"agent": "main", "model": "skyapi/claude-sonnet-4-6", "input_tokens": 5000, "output_tokens": 1200},
{"agent": "pptclaw", "model": "skyapi/claude-sonnet-4-6", "input_tokens": 3000, "output_tokens": 800}
]
将汇总数据写入临时文件,调用脚本计算:
python3 ~/.openclaw/skills/budget-analyzer-claw/scripts/calculate-cost.py --file /tmp/usage.json --budget 500
脚本读取 references/billing-rules.json 中的单价,输出各 agent 成本明细和总成本。
如果 billing-rules.json 中没有对应模型:提示用户更新计费规则,并基于已知数据给出估算。
读取 references/budget-config.yaml 获取预算配置,计算使用率:
| 使用率 | 状态 | 行动 |
|---|---|---|
| < 50% | ✅ 正常 | 仅报告 |
| 50-80% | 🟡 注意 | 报告 + 提示关注 |
| 80-100% | ⚠️ 预警 | 报告 + 建议措施 |
| > 100% | 🔴 超支 | 报告 + 建议暂停非紧急任务 |
| > 150% | 🚨 紧急 | 报告 + 强烈建议立即干预 |
当有历史数据时,运行异常检测:
python3 ~/.openclaw/skills/budget-analyzer-claw/scripts/detect-anomaly.py --current <今日成本> --history <过去7天成本列表>
Z-score > 2 触发 WARNING,> 3 触发 CRITICAL。
根据用户需求生成对应粒度的报告:
日报格式:
📊 今日成本报告(截至 HH:MM) 总成本:¥XX.XX / ¥500.00(预算) 使用率:XX% [状态图标] 分项明细: • [agent名]:¥XX.XX(XX%) ... 💡 优化建议:[如有异常或高成本项,给出具体建议]
周报/月报:增加趋势描述、同比环比、Top 3 消耗大户、优化空间估算。
当成本偏高或用户主动询问时,读取 references/optimization-tips.md,结合实际数据给出针对性建议(模型降级、批量处理、缓存、存储清理等)。
OpenClaw 目前通过 session_status 工具获取 token 用量。如需历史数据,可:
sessions_list 获取近期 session 列表sessions_history 估算用量billing-rules.json相关专题
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