Как сократить расходы на OpenClaw Agent на 80% с помощью смены модели

Пользователь Reddit две недели вручную записывал каждое взаимодействие с агентом OpenClaw, чтобы понять, на что уходят деньги. Результаты — четкий план оптимизации расходов на AI-агентов.
Разбивка
За 14 дней использования агента в Telegram + Discord использование токенов распределилось так:
- Heartbeats (опрос каждые 30 мин) — 38% использования. Запуск на Opus за ~$6.75/M токенов. Полная трата для проверки статуса.
- Чтение файлов и сводки — 29% использования. Тоже на Opus. Flash справляется идентично.
- Обычные разговоры — 22% использования. Здесь качество модели имеет значение.
- Сложные задачи — 11% использования. Где Opus действительно превосходит Flash.
В целом 67% расходов приходилось на задачи, где DeepSeek V4 Flash ($0.14/M) обеспечивает то же качество, что и Opus ($6.75/M с учетом токенизатора).
Решение: Flash по умолчанию, повышение только при необходимости
Установите основную модель как deepseek/deepseek-v4-flash в openclaw.json:
"agents": {
"defaults": {
"model": {
"primary": "deepseek/deepseek-v4-flash"
}
}
}Затем используйте /model anthropic/claude-opus-4-7 во время сессии, когда сталкиваетесь с действительно сложной задачей. Переключение мгновенное — без перезапуска, в той же сессии. Введите /model deepseek/deepseek-v4-flash, когда закончите, чтобы вернуться к дешевой модели.
Результаты
Расходы снизились с ~$170/месяц до ~$35/месяц. Разница в качестве для heartbeats, чтения файлов и простых вопросов была буквально нулевой.
Пользователь отмечает, что бесплатный тариф BetterClaw (с BYOK) теперь показывает затраты API на задачу, что сразу выявило бы траты на heartbeats. Но главный вывод — переключение основной модели на Flash и повышение до Opus только при необходимости — вот что действительно важно.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

Telegram: Неотвечающие агенты OpenClaw после первой недели: Проблемы интеграции?
Пользователь сообщает, что агенты OpenClaw замолкают после первой недели, подозревая проблемы с интеграцией Telegram или долгосрочной работой. Перезапуск временно помогает.
Скрипты холодного старта и завершения сеанса: улучшенная память агента для OpenClaw
Пользователь OpenClaw делится своими скриптами coldstart и end-session, а также каталогом SOP, чтобы помочь агентам переключать контекст и решать повторяющиеся проблемы без повторного изучения решений.

Использование нарративов проекта для поддержания контекста OpenClaw в долгосрочных проектах
Разработчик делится техникой создания 'проектных нарративов', где отдельный работник OpenClaw анализирует код после вех, чтобы документировать понимание системы, выявлять проблемы и поддерживать контекст.

Улучшение структуры промптов для надежного выполнения навыков ИИ
Разработчик делится двумя ключевыми модификациями промптов, которые позволили его навыку анализа рынка работать полностью автоматически без ручного вмешательства: явное разделение того, что навык должен возвращать, и того, что он должен делать, а также определение явных условий сбоя для предотвращения импровизации.