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更关键的是，为了保证自动化任务的稳定性，OpenClaw往往需要进行大量的试错。模型在输出最终答案前，可能会在内部进行多次推演、自我纠错。对于传统软件，运行一次代码是固定的算力消耗。而对于OpenClaw这样的AI Agent，同一个任务可能因为上下文理解的偏差或随机性，导致Token消耗量呈几何级数增长。
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