Agent 成本上涨时，团队常常先盯模型单价。模型单价当然重要，但真实成本往往藏在更细的地方：重复检索、工具重试、长任务等待、人工返工、无效任务和过度上下文。
OpenClaw 的成本归因报表，不应该只写总花费。它要告诉团队钱花在了哪个 Agent、哪个任务、哪个节点、哪个业务对象上，并能接到 成本预算管理、运行看板、异常阈值。
先把成本拆到任务链路
一条 Agent 任务可能包含模型规划、知识库检索、网页搜索、数据库查询、工具执行、输出校验和人工确认。只看最终模型调用，会漏掉中间工具和失败重试。
报表里至少要有任务 ID、Agent 名称、节点名称、业务对象、触发入口、执行时长、调用次数、重试次数和成本金额。字段看起来多，但它们决定后面能不能定位问题。
重试成本要单独列出来
失败重试是成本黑洞。一次工具超时可能触发多次检索，多次检索又带来更长上下文，最后模型调用也变贵。
所以重试成本不要和正常执行混在一起。报表里可以单独看重试占比、失败原因、触发节点和是否命中幂等保护。如果重试成本持续升高，应该先查工具稳定性和异常阈值，而不是只换便宜模型。
人工返工也要计入成本
很多 Agent 看起来调用成本不高，但每次结果都要人工大改。这个成本如果不记录，团队会误以为自动化很划算。
可以用人工修改率、驳回次数、二次补充资料次数和平均处理时长近似衡量返工成本。它和 评估集、权限变更申请 一样，都是判断 Agent 是否真的可用的证据。
归因结果要变成优化动作
成本报表如果只展示数字，很快会变成没人看的仪表盘。真正有用的是把归因结果变成动作：缩短上下文、缓存高频检索、改失败重试策略、拆分长任务、降低低风险任务模型规格，或者增加数据质量门禁。
每条优化动作最好能回到成本节点。否则团队会凭感觉调参，调完也不知道到底省了哪里。
总结
OpenClaw 成本归因报表的价值，是把“Agent 变贵了”拆成可处理的问题。模型、工具、重试、长任务和人工返工分开算，团队才知道该优化模型选择、工具稳定性、流程设计，还是结果质量。
