Openclaw Cost Optimization

OpenClaw 成本优化 - 降低 AI API 支出技巧。适合：成本敏感用户、企业部署。

OpenClaw 成本优化指南

让你的 AI 助手更省钱。

模型成本对比

模型	输入价格	输出价格	适用场景
DeepSeek V3	¥1/百万	¥2/百万	日常对话（推荐）
GLM-4	¥10/百万	¥10/百万	国产合规
Claude 3.5 Sonnet	$3/百万	$15/百万	编程任务
GPT-4o	$2.5/百万	$10/百万	多模态
GPT-4o-mini	$0.15/百万	$0.6/百万	简单任务

省钱技巧：日常使用 DeepSeek，编程用 Claude，简单任务用 mini 版本。

配置优化

1. 选择便宜模型

bash

# 默认使用 DeepSeek
openclaw config set model deepseek-chat

2. 设置缓存

yaml

# ~/.openclaw/config.yaml
cache:
  enabled: true
  ttl: 3600  # 1小时
  max_size: 1000

3. 限制上下文长度

yaml

context:
  max_tokens: 4000  # 限制上下文
  truncate_method: "middle"  # 保留首尾

4. 批量处理

yaml

batch:
  enabled: true
  size: 10  # 每 10 条消息批量处理

使用技巧

技巧 1：分层使用模型

yaml

models:
  simple: "gpt-4o-mini"      # 简单问答
  normal: "deepseek-chat"    # 日常对话
  complex: "claude-sonnet"   # 复杂任务

技巧 2：预热缓存

对常见问题预设回复，避免重复调用 API。

技巧 3：限制对话轮次

yaml

conversation:
  max_turns: 20  # 超过 20 轮自动总结

技巧 4：使用流式输出

yaml

stream: true  # 减少等待时间，提升体验

成本监控

查看用量

bash

# 查看本月用量
openclaw stats usage

# 查看各模型消耗
openclaw stats models

设置预算

yaml

budget:
  daily: 10    # 每天最多 ¥10
  monthly: 200 # 每月最多 ¥200
  alert: 0.8   # 达到 80% 时提醒

超预算处理

yaml

budget:
  exceed_action: "fallback"  # 或 "stop"
  fallback_model: "gpt-4o-mini"

成本估算

个人用户

• 日均 100 条消息
• 每条约 500 tokens
• DeepSeek：约 ¥0.1/天 = ¥3/月

小团队（10人）

• 日均 500 条消息
• DeepSeek：约 ¥0.5/天 = ¥15/月

企业（100人）

• 日均 5000 条消息
• DeepSeek：约 ¥5/天 = ¥150/月

常见问题

Q: 如何查看实时费用？

bash

openclaw cost today
openclaw cost this-month

Q: DeepSeek 和 Claude 差多少？

同样 100 万 tokens：

• DeepSeek：¥3
• Claude：¥108
• 差 36 倍

Q: 如何切换模型？

bash

# 临时切换
openclaw ask "问题" --model claude-sonnet

# 永久切换
openclaw config set model deepseek-chat

需要帮助？

• 成本诊断：¥99
• 优化方案：¥299
• 企业咨询：¥999

联系：微信 yang1002378395 或 Telegram @yangster151