你周一早上醒来，检查了 Anthropic 的仪表盘，发现周末花掉了 $38.47。你的 Agent 虽然在“进行研究”——但你完全不知道哪些任务、哪些模型、以及哪些小时是产生昂贵开销的元凶。
问题所在：账单是滞后的
云端 AI 供应商在你消费之后才会向你展示成本。当你看到 Anthropic 或 OpenAI 账单页面上的成本飙升时，钱已经花掉了。没有早期预警，没有按任务细分的明细，更没有移动端通知。
OpenClaw 本身会将 Token 使用情况记录在 JSONL 文件中，但在服务器上阅读原始日志文件并不现实——尤其是当你离开办公椅时。
ClawBridge 如何解决这个问题
ClawBridge 的Token 监控仪表盘 (Token Monitoring Dashboard) 实时解析你的 OpenClaw 使用日志，并以适配移动端的界面呈现。以下是你一眼就能看到的内容：
今日成本
位于仪表盘顶部的显著数字：你的 Agent 今天花了多少钱。 随着新日志条目的生成而持续更新。无需心算，无需解析日志——就是一个直观的金额数字。
累计总额
自 ClawBridge 开始追踪以来，所有会话的累计成本。对于按月编制预算以及核对供应商发票非常有用。
30 天预测
基于你最近的使用模式，ClawBridge 会预测月末你的账单金额。如果你的日均支出突然翻倍，预测值会立即反映出来——给你留出干预的时间。
成本最高的模型
一个排名明细，展示哪些模型消耗了最多的预算。如果 Claude Opus 占据了 80% 的开销，却在处理一些 Sonnet 就能搞定的任务，这个面板会让问题显而易见——并直接链接到模型降级诊断 (A01)。
7 天成本直方图
一个直观的图表，展示过去一周的每日成本。每个柱状图都可以点按——深入查看任何一天的细节，了解是哪些会话和模型贡献了成本。
一个真实的场景
你运行着一个 OpenClaw Agent，它在工作时间处理邮件分类，在晚上运行研究任务。周三，你注意到 7 天直方图显示有 $12 的激增——是平时日均支出的两倍。你点按周三的柱状图，发现一个研究会话在 3 小时窗口内对 Claude Opus 发起了 47 次工具调用。Agent 被困在了一个针对频率受限 API 的重试循环中。
如果没有这个仪表盘，你可能要到下次收到账单时才能发现——而那时候同样的模式已经又持续了四天。
掌控你的成本
实时的可见性是成本控制的基础。你无法优化你看不见的东西。
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削减成本的第一步：弄清楚钱是怎么花掉的。