モデル切り替えでOpenClawエージェントコストを80%削減する方法

Redditユーザーが、自身のOpenClawエージェントとのやり取りを2週間にわたり手動で記録し、資金の使途を特定しました。その結果は、AIエージェントの支出を最適化するための明確な青写真を示しています。

内訳

Telegram + Discordエージェントでの14日間におけるトークン使用量の内訳は以下の通りです。

• ハートビート（30分ごとのポーリング） — 使用量の38％。Opusで実行、約6.75ドル/100万トークン。ステータス確認としては完全な浪費。
• ファイル読み取りと要約 — 使用量の29％。こちらもOpus。Flashでも全く同じ処理が可能。
• 実際の会話 — 使用量の22％。ここではモデルの品質が重要。
• 複雑なタスク — 使用量の11％。OpusがFlashを真に上回る場面。

合計で、支出の67％が、DeepSeek V4 Flash（0.14ドル/100万トークン）がOpus（トークナイザー適用後実質6.75ドル/100万トークン）と同等の品質を提供するタスクに充てられていました。

解決策：デフォルトをFlashに、必要な時だけアップグレード

openclaw.jsonでプライマリモデルをdeepseek/deepseek-v4-flashに設定します。

"agents": {
  "defaults": {
    "model": {
      "primary": "deepseek/deepseek-v4-flash"
    }
  }
}

そして、本当に難しいタスクに遭遇した場合に、セッション中に/model anthropic/claude-opus-4-7を使用します。切り替えは瞬時で、再起動やセッションの中断は不要です。終わったら/model deepseek/deepseek-v4-flashと入力して、安価なモデルに戻します。

結果

コストは月額約170ドルから約35ドルに削減されました。ハートビート、ファイル読み取り、簡単な質問における品質の違いは全くありませんでした。

ユーザーは、BetterClawの無料プラン（BYOK利用）ではタスクごとのAPI支出が表示されるため、ハートビートの浪費を即座に発見できたと述べています。しかし、核心的な対策は、プライマリをFlashに切り替え、必要な時だけ/modelでOpusにアップグレードすることです。