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

Пользователи Claude отмечают, что сессии проходят быстрее, если запрашивать документы в формате markdown вместо Word.
Пользователь Claude обнаружил, что запрос вывода в формате markdown вместо документов Word значительно сокращает время ответа и использование токенов. ИИ изначально выводит markdown, в то время как создание файлов .docx требует запуска среды Python и выполнения скриптов конвертации.

Основные пользовательские инструкции для Claude, чтобы предотвратить типичные раздражающие моменты
Пользователь Reddit делится тремя конкретными пользовательскими инструкциями для решения распространённых проблем в работе с Claude: требование предупреждений перед деструктивными командами, предотвращение изменения плана в середине ответа и использование блоков кода исключительно для функционального кода.

Предотвращение дрейфа выходных данных в длинных потоках Клода путем закрепления высококачественных ответов
Пользователь описывает, как ответы Claude ухудшаются после 30-40 сообщений, и как они закрепляют лучший вывод в середине диалога, чтобы начать свежие разговоры.

Запуск MiniMax M2.7 Q8_0 128K на 2x3090 с разгрузкой CPU – реальные бенчмарки и конфигурация
Пользователь успешно запускает MiniMax M2.7 в квантовании Q8_0 с контекстом 128K на двух RTX 3090 и оперативной памяти DDR4, достигая ~50 токенов/с при обработке промпта и ~10 токенов/с при генерации токенов, а также делится своими флагами llama-server.