OpenClaw 上线 Particle-1，输出 token 相比基模型减少约 45%

OpenClaw 正式推出 Particle-1 模型，这款模型最核心的亮点就是在保证输出效果基本稳定的前提下，输出 token 数量对比原版基模型减少大约 45%，能够大幅降低大模型生成内容时的 token 消耗，直接减少推理成本、加快响应速度。OpenClaw 选择开发 Particle-1 来压缩输出 token，主要是因为现在大模型调用成本和 token 消耗量强绑定，很多场景下模型会输出冗余内容，Particle-1 通过内部的内容精简策略、结构化摘要机制、无用 token 过滤方案，保留核心信息，砍掉重复、啰嗦的文本，从而实现 token 大幅缩减。想要验证 Particle-1 输出 token 较基模型减少约 45% 这个效果，常规的测试流程有固定步骤，先准备多组统一的测试提示词，分别交给基模型和 Particle-1 生成回复，统计两组结果的 token 数量，对比差值，同时人工核验回答信息完整性，排除丢失关键信息的情况，最后汇总算出缩减比例。整体来看，Particle-1 是面向推理降本优化的模型方案，token 缩减优势很突出，但使用时也要留意，部分复杂推理场景下，过度精简有可能丢失细节信息。

Particle-1 核心特性清单

• 发布主体：OpenClaw
• 模型名称：Particle-1
• 核心指标：输出 token 较基模型减少约 45%
• 优化方向：输出文本去冗余、降低推理开销
• 适用场景：问答、摘要、指令类生成任务
• 潜在局限：复杂长链推理任务存在信息精简过度风险

模型效果对比表

效果测试操作步骤

1. 准备测试集：搭建多领域标准化提示词，覆盖问答、文案、代码、摘要等场景
2. 分组推理：同一提示词分别调用基模型、Particle-1 生成回复
3. 统计 token：使用工具统计两份输出结果的 token 数目
4. 内容核验：人工检查 Particle-1 输出，确认关键信息没有缺失
5. 计算缩减率：统计多组样本平均值，验证 token 缩减比例
6. 场景归档：记录哪些任务适合、哪些任务不适合使用 Particle-1

综合来看，OpenClaw Particle-1 主打输出端 token 精简优化，45% 的缩减幅度对高频调用大模型的业务来说吸引力很强，适合信息提炼类任务，需要精细推导的场景建议谨慎使用。

【相关 FAQ】

问题 1：OpenClaw 上线 Particle-1，输出 token 较基模型减少约 45%，会不会牺牲回答质量？

回答 1：OpenClaw 上线 Particle-1，输出 token 较基模型减少约 45%，在大多数常规问答、摘要场景下信息完整度尚可；复杂推理场景下，精简后有可能丢失部分细节。

问题 2：OpenClaw 上线 Particle-1，输出 token 较基模型减少约 45%，是不是输入 token 也会变少？

回答 2：OpenClaw 上线 Particle-1，输出 token 较基模型减少约 45%，这个指标只针对模型生成的输出 token，用户提交的输入 token 不会自动减少。

问题 3：OpenClaw 上线 Particle-1，输出 token 较基模型减少约 45%，适合哪些业务接入？

回答 3：OpenClaw 上线 Particle-1，输出 token 较基模型减少约 45%，适合高频问答、内容摘要、信息提取这类业务，能够有效控制大模型推理成本。

【参考资料】

[2026-11-03]（OpenClaw 发布 Particle-1 模型，输出 token 相比基模型下降约 45%）AIGC 日报

[2026-10-31]（Particle-1 技术解读：OpenClaw 针对输出冗余做优化）大模型前沿

[2026-10-27]（OpenClaw 新模型 Particle-1 公开测试数据）AI 技术快讯

【免责声明】

本文内容为公开行业资讯整理，Particle-1 输出 token 减少约 45% 为测试环境下的平均数据，不同提示词、任务类型下缩减比例存在浮动；模型实际能力、接入方式、收费标准以 OpenClaw 官方信息为准，不构成项目接入、采购投资建议。