OpenClaw各模型API费用对比和省钱技巧

前言

运行 AI 助手的最大持续成本就是模型 API 费用。不同模型之间的价格差异巨大，从每百万 token 不到一毛钱到几十美元不等。本文将全面对比各模型费用，并分享多种省钱技巧，帮助你在保证质量的前提下将成本降到最低。

各模型价格总览

云端模型价格表（2026 年 3 月）

免费额度汇总

实际费用模拟

什么是 Token？

Token 是模型处理文本的基本单位。粗略换算：

单次对话的 Token 消耗

一次典型对话的 token 组成：

系统提示词：       ~200 tokens
用户消息：          ~100-500 tokens
历史上下文：        ~500-2000 tokens（多轮对话）
模型输出：          ~200-1000 tokens
─────────────────────────
总计：              ~1000-3700 tokens

月度费用估算表

假设每天 50 次对话，每次平均消耗 1500 input tokens + 500 output tokens：

*本地模型不产生 API 费用，但有电费成本。一块 RTX 4090 全速运行约 450W，每小时电费约 ¥0.3-0.5。

省钱技巧

技巧一：分层模型策略

核心思路是"大事用大模型，小事用小模型"：

{
  models: {
    "tier-premium": {
      provider: "anthropic",
      apiKey: "${ANTHROPIC_API_KEY}",
      defaultModel: "claude-sonnet-4",
      // 仅用于复杂任务
    },
    "tier-standard": {
      provider: "openai",
      apiKey: "${OPENAI_API_KEY}",
      defaultModel: "gpt-4o-mini",
      // 日常对话默认
    },
    "tier-free": {
      provider: "google",
      apiKey: "${GOOGLE_AI_API_KEY}",
      defaultModel: "gemini-2.5-flash",
      // 免费额度内优先使用
    }
  },
  channels: {
    telegram: {
      model: "tier-free",            // 默认用免费模型
    }
  }
}

技巧二：限制上下文长度

多轮对话会累积大量历史消息，显著增加 token 消耗。限制上下文可以大幅降低成本：

{
  models: {
    main: {
      provider: "openai",
      defaultModel: "gpt-4o",
      context: {
        maxMessages: 10,            // 最多保留最近 10 条消息
        maxTokens: 4000,            // 上下文最多 4000 token
        summarizeOlder: true,       // 超出部分自动总结压缩
      }
    }
  }
}

技巧三：限制输出长度

很多场景下，简短的回复就够用了：

{
  models: {
    main: {
      provider: "openai",
      defaultModel: "gpt-4o",
      systemPrompt: "请尽量简洁地回答问题。除非用户明确要求详细解释，否则控制在 200 字以内。",
      parameters: {
        maxTokens: 1024,            // 限制最大输出
      }
    }
  }
}

技巧四：设置预算告警

在 OpenClaw 中配置预算上限，避免意外超支：

{
  budget: {
    global: {
      dailyLimit: 5.00,            // 每日最多 $5
      monthlyLimit: 50.00,         // 每月最多 $50
      alertAt: [0.5, 0.8, 0.95],  // 在 50%、80%、95% 时告警
      alertChannel: "telegram",    // 通过 Telegram 发送告警
      onLimitReached: "switch",    // 达到上限后切换到免费模型
      fallbackModel: "tier-free",
    }
  }
}

技巧五：利用缓存

相同或相似的问题不需要每次都调用 API：

{
  cache: {
    enabled: true,
    strategy: "semantic",          // 语义缓存，相似问题命中缓存
    similarity: 0.95,              // 相似度阈值
    ttl: 86400,                    // 缓存有效期 24 小时
    maxSize: "100MB",
  }
}

技巧六：善用免费额度

Google Gemini 的免费额度对个人用户非常够用。一个优化策略：

{
  models: {
    primary: {
      provider: "google",
      apiKey: "${GOOGLE_AI_API_KEY}",
      defaultModel: "gemini-2.5-flash",   // 主力用免费 Gemini
    },
    overflow: {
      provider: "deepseek",
      apiKey: "${DEEPSEEK_API_KEY}",
      defaultModel: "deepseek-chat",       // 超出免费额度后用便宜的 DeepSeek
    }
  },
  routing: {
    default: "primary",
    onRateLimit: "overflow",               // 被限流时自动切换
  }
}

技巧七：本地模型兜底

{
  models: {
    cloud: {
      provider: "google",
      defaultModel: "gemini-2.5-flash",
    },
    local: {
      provider: "ollama",
      baseUrl: "http://localhost:11434",
      defaultModel: "qwen2.5:7b",
    }
  },
  routing: {
    default: "cloud",
    offline: "local",                       // 网络断开时用本地
    budgetExceeded: "local",               // 预算超标时用本地
  }
}

Token 计数和监控

查看使用量

# 查看 OpenClaw 的 token 使用统计
openclaw dashboard

在 Dashboard 中可以看到：

• 每日/每周/每月的 token 使用量
• 按模型分类的费用统计
• 按频道分类的使用量
• 费用趋势图

各提供商后台查看

极致省钱方案

方案一：完全免费

{
  models: {
    free: {
      provider: "ollama",
      baseUrl: "http://localhost:11434",
      defaultModel: "qwen2.5:7b-instruct-q4_K_M",
    }
  }
}

成本：$0/月（仅电费）。适合有独立显卡且对质量要求不高的用户。

方案二：月费 $5 以内

{
  models: {
    main: {
      provider: "google",
      defaultModel: "gemini-2.5-flash",     // 免费额度为主
    },
    backup: {
      provider: "deepseek",
      defaultModel: "deepseek-chat",         // 超出免费后用最便宜的
    }
  }
}

方案三：月费 $20，兼顾质量

{
  models: {
    premium: {
      provider: "anthropic",
      defaultModel: "claude-haiku-3.5",      // 便宜又不错的 Claude
    },
    daily: {
      provider: "google",
      defaultModel: "gemini-2.5-flash",      // 日常免费
    }
  },
  budget: {
    global: {
      monthlyLimit: 20.00,
    }
  }
}

常见问题

费用突然暴增怎么办？

立即检查以下内容：

1. 是否有人滥用你的 AI 助手（检查对话日志）
2. 是否有循环对话或 bug 导致重复调用
3. 是否不小心使用了昂贵的模型

紧急措施：

# 暂停服务
openclaw restart

# 检查日志
openclaw logs --since 24h

如何监控实时费用？

在 OpenClaw Dashboard 中可以实时查看，也可以配置告警：

openclaw dashboard
# 浏览器访问 http://localhost:18789/dashboard

缓存会影响回复质量吗？

语义缓存只在问题高度相似时命中，不会影响对新问题的回复质量。如果发现回复不够个性化，可以降低 similarity 阈值或关闭缓存。

小结

控制 OpenClaw 运行成本的核心策略是：分层使用模型、充分利用免费额度、限制上下文长度、设置预算告警。对于个人用户，Gemini Flash 免费额度 + DeepSeek 兜底的方案可以将月费控制在 $5 以内且质量不差。对于有独立显卡的用户，本地模型是零成本的终极方案。关键是根据自己的实际使用量和质量需求，找到最佳平衡点。