費用の構成分析
OpenClawの主要費用はモデルAPI呼び出しのToken消費です。
openclaw models cost --period 30d --detailed
戦略1：モデルの階層利用
すべてのリクエストに最も高価なモデルを使用しないようにします。簡単な質問には安価なモデル、複雑な問題には高性能モデルを使い分けます。
戦略2：出力長の制御
システムプロンプトでモデルにより簡潔な回答を生成するよう誘導します。
戦略3：コンテキストウィンドウの最適化
会話履歴は大量の入力Tokenを消費します。maxHistory、contextStrategy、summaryAfter を適切に設定します。
戦略4：キャッシュの使用
繰り返し率の高いQ&A（FAQなど）に対してレスポンスキャッシュを有効にします。
戦略5：予算上限の設定
{
"budget": {
"daily": 10.00,
"monthly": 200.00,
"actions": {
"warning": 0.8,
"downgrade": 0.9,
"stop": 1.0
}
}
}
戦略6：ローカルモデルの使用
重要度の低いシーンでは無料のローカルモデルを使用します。
まとめ
費用最適化の核心は「適切なシーンで適切なモデルを使う」ことです。モデルの階層利用、コンテキスト最適化、キャッシュ、予算制御の組み合わせにより、通常サービス品質を維持しながら50-70%の費用削減が可能です。