优化需求背景
大模型推理成本是企业应用的主要瓶颈。优化推理速度和降低资源占用，是推动AI大规模应用的关键。OpenClaw内置多种优化机制，帮助企业降本增效。
量化压缩技术
模型量化是最有效的优化手段。INT8量化可将模型大小压缩4倍，推理速度提升2-3倍。OpenClaw支持自动量化，用户只需配置quantize=True即可。
缓存优化
KV Cache优化可显著降低重复计算的Token成本。OpenClaw实现了智能缓存机制，对相同前缀的查询自动复用缓存结果，节省计算资源。
分布式推理
大模型分布式推理可将推理任务分摊到多个GPU，处理更大的并发请求。OpenClaw支持多节点部署，企业可以根据负载灵活扩展。