OpenClaw省成本攻略：用Claude Pro做开发，低成本模型跑运行，token开销直降80%
作为长期用OpenClaw做自动化任务的博主，最头疼的问题莫过于模型token成本——尤其是直接调用Claude Pro这类高阶模型时，不仅订阅费不便宜，长期运行下来的token消耗更是一笔不小的开支。
摸索了一段时间后，我找到了一个「鱼和熊掌兼得」的最优解：用Claude Pro的强能力做本地开发、写脚本配置，再让OpenClaw运行时调用便宜的云模型或本地模型。既保证了开发效率和配置质量，又能把token成本压到最低，亲测长期使用能省80%以上，今天就把这套实操方法完整分享给大家。
先澄清一个核心疑问：这样做合规吗？
很多人会担心：Anthropic明确规定Claude Pro/Max订阅不能用于OpenClaw等自动化Agent，这么操作会不会违反服务条款？
这里要划清一个关键边界——开发与运行完全分离，就完全合规：
- 开发阶段：我们只用Claude Pro在本地写OpenClaw的配置文件、自定义脚本、提示词和工作流，相当于用Claude当“高级编辑器”，不涉及OpenClaw直接调用Claude Pro的订阅或API，这是完全允许的；
- 运行阶段：OpenClaw只读取我们写好的配置和脚本，调用的是我们指定的其他低成本模型，和Claude Pro没有任何关联，自然不违反Anthropic的规则。
简单说：Claude Pro负责“动脑写方案”，OpenClaw负责“动手跑任务”，各司其职，既合规又省钱。
核心逻辑：为什么这样能省token？
OpenClaw的核心优势之一就是「模型无关性」——它不绑定任何特定模型，通过适配器层可以兼容几乎所有主流模型，这也是我们能实现“低成本运行”的基础。
我们可以把整个流程拆成两步，精准控制成本：
- 高价值环节（少消耗）：用Claude Pro做“高难度工作”——写配置、编脚本、优化提示词。这一步不需要大量token，只需要精准输出高质量内容，Claude Pro的强逻辑、长上下文能力能帮我们一次搞定，避免反复调试浪费时间和token；
- 低价值环节（省成本）：用便宜模型/本地模型做“重复性运行”——OpenClaw执行任务时，调用低成本云模型（如DeepSeek、MiniMax、Qwen）或本地模型（如Ollama部署的Llama3），这类模型的token单价只有Claude Pro的1/10甚至更低，本地模型更是几乎零成本。
举个直观对比：同样跑一个每日自动化任务，直接用Claude Pro每月可能要花$20订阅费+额外token开销；而用Claude Pro写好脚本后，用DeepSeek跑，每月token成本可能只有几块钱，差距非常明显。
实操步骤：从配置到运行，一步到位
下面是我亲测可用的完整流程，无论是新手还是老用户，跟着做就能快速落地，全程不复杂。
第一步：用Claude Pro做好本地开发（核心环节）
这一步的目标是让Claude Pro帮我们搞定所有“费脑子”的活，避免自己写配置、编脚本出错，反而浪费更多时间和成本。具体要做这3件事：
- 生成核心配置文件：让Claude Pro帮你写OpenClaw的核心配置文件，包括
openclaw.json（全局配置）、models.json（模型配置）、SOUL.md（Agent个性配置），你只需要告诉Claude你的使用场景（比如自动化办公、数据爬取、日常提醒），它就能生成可直接修改的模板； - 编写自定义脚本/Skill：如果需要OpenClaw执行复杂任务（比如批量处理文件、调用第三方工具），让Claude Pro帮你写Python/Shell脚本，封装成OpenClaw可调用的Skill模块，甚至可以让它帮你调试脚本中的bug；
- 优化提示词与工作流：在Claude Pro里反复调试OpenClaw的任务提示词，优化任务执行流程，确保OpenClaw调用低成本模型时，能精准理解指令、减少无效token消耗——毕竟提示词越精准，模型运行时的token浪费就越少。
这里有个小技巧：给Claude Pro的提示词里加上“适配OpenClaw语法”“尽量简洁高效”，它生成的配置和脚本会更贴合需求，不用你再反复修改。
第二步：配置OpenClaw，切换到低成本模型（关键一步）
开发完成后，我们需要修改OpenClaw的配置文件，让它运行时调用便宜的模型，这一步是省成本的核心。下面分享两种最常用的配置方案，大家可以根据自己的需求选择。
方案1：调用低成本云模型（推荐新手）
适合没有本地部署条件、需要稳定运行的用户，推荐选择DeepSeek、MiniMax、Qwen这类云模型，它们的token单价极低（通常0.001–0.01元/1k tokens），而且API调用简单。
找到OpenClaw的配置文件路径：
- macOS/Linux：
~/.openclaw/openclaw.json - Windows：
C:\Users\<用户名>\.openclaw\openclaw.json
编辑配置文件（可直接复制Claude生成的模板，修改以下内容）：
{
"agents": {
"defaults": {
"model": {
"primary": "deepseek/deepseek-chat" // 默认使用DeepSeek（可替换为minimax、qwen）
},
"models": {
"deepseek/deepseek-chat": { "alias": "DeepSeek" },
"minimax/minimax-chat": { "alias": "MiniMax" },
"qwen/qwen-turbo": { "alias": "Qwen" }
}
}
},
"auth": {
"deepseek": { "apiKey": "sk-xxx" }, // 填入你的DeepSeek API Key
"minimax": { "apiKey": "sk-xxx" }, // 填入你的MiniMax API Key
"qwen": { "apiKey": "sk-xxx" } // 填入你的Qwen API Key
}
}API Key可以在对应模型的官方网站注册获取，大部分都有免费额度，新手可以先试用，再根据使用量付费，成本非常可控。
方案2：调用本地模型（零API成本，推荐进阶用户）
如果你的电脑配置足够（建议8G以上内存），强烈推荐用Ollama部署本地模型（如Llama3 8B、Qwen 7B），这样运行时完全不消耗云模型token，只需要支付少量电费，几乎零成本。
首先安装Ollama（官网直接下载，简单几步就能完成部署），然后修改OpenClaw配置文件：
{
"providers": {
"ollama": {
"baseUrl": "http://localhost:11434/v1",
"api": "openai-completions"
}
},
"agents": {
"defaults": {
"model": {
"primary": "ollama/llama3:8b" // 本地部署的Llama3 8B模型（可替换为其他本地模型）
}
}
}
}配置完成后，启动Ollama，再启动OpenClaw，就能实现零API成本运行。
第三步：验证与运行，确保成本可控
配置完成后，用以下命令验证模型是否配置成功，避免运行时出错：
# 查看可用模型
openclaw models list
# 切换默认模型（可选）
openclaw models set deepseek/deepseek-chat
# 启动OpenClaw
openclaw start启动后，先运行一个简单的测试任务，查看模型调用情况和token消耗，确认没有问题后，再投入日常使用。
成本对比：直观感受省了多少
为了让大家更直观地看到效果，我整理了三种常见方案的成本对比，供大家参考：
| 使用方案 | 每月成本 | 适用场景 |
|---|---|---|
| OpenClaw直接调用Claude Pro | 高（$20订阅费+额外token） | 不推荐（违规+成本高） |
| Claude Pro开发 + OpenClaw用云模型 | 中低（几元–几十元，取决于使用量） | 日常自动化、轻量任务、新手入门 |
| Claude Pro开发 + OpenClaw用本地模型 | 极低（仅电费） | 隐私优先、高频轻量任务、进阶用户 |
| 我自己目前用的是「Claude Pro开发 + Ollama本地模型」的方案，每月几乎没有额外成本，而且运行稳定，完全满足日常自动化需求。 |
最佳实践与风险提示
为了让大家既能省成本，又能避免踩坑，分享几个我总结的最佳实践和风险提示：
最佳实践
- 开发与运行分离：严格区分Claude Pro的用途，只用来写配置、编脚本，绝不把Claude Pro的API Key或订阅信息填入OpenClaw配置；
- 模型分级使用：复杂逻辑（如脚本编写、提示词优化）用Claude Pro，简单执行（如指令响应、基础操作）用便宜/本地模型，最大化利用资源；
- 本地优先：能用Ollama部署的本地模型，尽量选择本地运行，既省成本，又能保护隐私（避免数据上传到云模型）；
- 优化提示词：让Claude Pro帮你优化OpenClaw的提示词，尽量简洁、精准，减少模型运行时的无效token消耗。
风险提示
- 合规风险：绝对不要让OpenClaw直接调用Claude Pro的API或订阅，否则可能违反Anthropic的服务条款，导致账号被封；
- 本地模型能力：本地小模型（7B/8B参数）在复杂工具调用、长上下文处理上，能力不如Claude Pro，复杂任务建议先用Claude Pro写好逻辑，再交给OpenClaw执行；
- 配置备份：定期备份OpenClaw的配置文件和脚本，避免误操作导致配置丢失，影响任务运行。
最后总结
OpenClaw的低成本使用，核心就是「用对工具、分对环节」——让高阶模型（Claude Pro）做高价值的开发工作，让低成本模型做重复性的运行工作，既合规又省钱。
这种方法不仅适合个人用户，也适合小团队使用，既能保证任务执行效率和质量，又能大幅降低长期运营成本。如果你也在为OpenClaw的token成本发愁，不妨试试这个方案，亲测好用！
后续我还会分享更多OpenClaw的实操技巧，比如本地模型部署教程、脚本优化方法，关注我，避免错过更多省成本干货～
