Затраты на API OpenClaw достигли $275 за 5,5 часов, что в годовом исчислении превышает $200 тыс.

Пользователь Reddit поделился своим опытом эксплуатационных расходов на работу OpenClaw с использованием передовых (SOTA) моделей ИИ через API. В посте подробно описывается конкретный тест затрат, проведённый после перехода с подписки.
Ключевые детали теста
- До этого пользователь несколько месяцев использовал OpenClaw по подписке.
- Он решил протестировать стоимость через API для своего обычного ежедневного использования.
- В качестве модели использовался OpenAI GPT-5.4.
- Тест начался в 11:00.
- К 16:30 (за 5,5 часов) было потрачено $275.
- Экстраполяция этого темпа на год даёт затраты существенно выше $200 000 в год.
- По оценке пользователя, годовая стоимость, вероятно, будет ближе к $300 000.
- Ранее пользователь использовал набор бесплатных кредитов от OpenAI.
Пользователь пришёл к выводу, что необходима значительная оптимизация использования или затрат, и отозвал предыдущие комментарии о прекращении подписок провайдерами (отмечено как шутка). Это служит практическим, реальным примером для разработчиков, рассматривающих инфраструктурные расходы на запуск ИИ-агентов для программирования, таких как OpenClaw, с использованием API моделей высокого класса.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

Claude Code v2.1.200: Ключевые исправления и изменения режима разрешений
Claude Code v2.1.200 меняет диалоги AskUserQuestion, чтобы они больше не продолжались автоматически, переключает режим разрешений по умолчанию на Manual, а также исправляет сбои фоновых агентов и повреждение списка задач.

Проблемы с надежностью шлюза OpenClaw: Тихие сбои после 25 дней интенсивного использования
Подробный отчет от пользователя OpenClaw, который запускал более 18 cron-задач с интеграцией Telegram в течение 25 дней, выявил критическую проблему: шлюз переходит в «зомбифицированное» состояние — отображается как работающий, но вся функциональность замирает. Пользователь документирует конкретные проблемы, включая бессрочные блокировки записи сессий, cron-задачи, зависшие в фантомном состоянии выполнения, и тихие сбои при неверных конфигурациях.

Qwen3.6 27B FP8 выполняет 200k токенов BF16 KV Cache со скоростью 80 TPS на RTX 5000 PRO 48GB
Пользователь Reddit делится настройкой vLLM для Qwen3.6 27B FP8 с BF16 KV-кэшем на 200k токенов, достигая 60–90 TPS на одной карте RTX 5000 PRO 48GB. Приведены полные переменные окружения, конфигурация и результаты тестов.
请停止用AI垃圾信息淹没开源项目
Мейнтейнер обращается к ИИ-сгенерированным PR и отчетам об уязвимостях, наводняющим open source проекты, закрывая PR с исправлением опечаток без комментариев и призывая участников заботиться о проектах, а не о значках на GitHub.