Utilisateur OpenClaw rapporte 143 millions de jetons traités pour 94 dollars via OpenRouter.

Un utilisateur de Reddit a partagé des métriques de coût détaillées provenant de l'exécution de systèmes multi-agents OpenClaw, démontrant des économies significatives par rapport à l'utilisation directe de l'API avec les principaux fournisseurs.

Comparaison des coûts et détails de configuration

L'utilisateur a traité 143,0 millions de tokens pour un coût total de 94,16 $ en une seule journée tout en terminant trois phases d'un lancement de produit SaaS en sept phases. Cela se décompose à 0,000000658 $ par token, soit environ 0,66 $ par 1 million de tokens.

À titre de comparaison, l'utilisateur a fourni les tarifs directs typiques des principaux fournisseurs :

• Claude Sonnet (Anthropic) : environ 3 $ par 1M de tokens d'entrée et 15 $ par 1M de tokens de sortie
• GPT-4o (OpenAI) : environ 5 $ par 1M de tokens d'entrée et 15 $ par 1M de tokens de sortie
• Tarification plus ancienne de la classe GPT-4 : souvent 10 $+ mixte selon l'utilisation

L'utilisateur a noté que 143 millions de tokens via la tarification Claude Sonnet ou GPT-4 coûteraient généralement entre 400 $ et 1500 $+ selon le mélange entrée/sortie.

Optimisations de configuration pour réduire les coûts

L'utilisateur a identifié plusieurs paramètres de configuration qui réduisent considérablement les coûts dans OpenClaw :

• Acheminer via OpenRouter au lieu d'accéder directement aux API OpenAI ou Anthropic
• Utiliser le modèle de rotation automatique par défaut, tourné en fonction de l'agent et de la compétence
• Activer la compaction de contexte pour que les agents ne renvoient pas constamment des historiques massifs
• Limiter les agents simultanés pour éviter une utilisation parallèle incontrôlée des tokens
• Utiliser un modèle d'orchestrateur pour que les agents ne communiquent pas constamment avec le modèle inutilement

L'utilisateur exécutait des pipelines multi-agents de style OpenClaw avec des composants incluant un agent orchestrateur, un agent backend, un agent frontend, un agent QA, un agent d'architecture et un agent de données. Il a souligné que l'économie des tokens est très importante pour les SaaS d'IA, les frameworks d'agents, les systèmes de développement autonomes ou les pipelines de style OpenClaw, notant que "brûler 1000 $ par semaine en tokens contre 100 $ fait la différence entre un projet sympa et quelque chose qui peut réellement évoluer."