OpenClaw本身是开源免费的，但它依赖的大模型API可都是按量收费的。问题在于，OpenClaw的运作机制比普通聊天费Token得多——每次心跳检测、每次记忆检索、每次任务规划，都在烧钱。如果不加控制，月账单冲到几千美元也不是不可能。那么到底应该如何控制OpenClaw的API成本？

但同样是用OpenClaw，有人能实现近乎零成本运行。区别在哪？就两点：选对模型和用好优化技能。

第一步：别什么活儿都用“法拉利”干

大模型分三六九等，价格也差很多。建议搞“混合模型策略”，简单的状态检测、意图识别用廉价模型（比如GPT-4o-mini或DeepSeek-V3），复杂推理才启用Claude-3-5-Sonnet。在OpenClaw配置文件里可以针对不同任务指定不同模型。

另外，国内用户可以考虑用国产模型平替，价格比海外便宜不少，延迟还低。实测效果不错，日常任务完全够用。

第二步：QMD技能，把记忆检索成本打下来90%

OpenClaw原生记忆系统有个毛病：每次检索要加载全部记忆文件，哪怕只需要其中1%的信息，也得付100%的Token钱。

QMD这个技能专门治这个。它用三层检索机制（BM25全文搜索+向量语义搜索+重排序），只把最相关的内容传给模型。官方数据：安装QMD后，每次查找的Token消耗从15000降到1500，节省90%。

安装方法（在OpenClaw容器内执行），然后编辑配置文件，加入memory相关配置，重启网关即可。

第三步：Prompt Caching，让重复内容不再付费

每次跟OpenClaw对话，都要附上一大堆系统提示词、工具定义。如果每次都重新计费，就太亏了。

Prompt Caching的原理是把这些不变的内容缓存起来，后续只处理动态指令。以Claude Sonnet为例，缓存读取的价格只有基础价格的10%。如果系统提示词5000 Token，每天调用1000次，有缓存比没缓存每月能省400多美元。

在OpenClaw中启用：

openclaw config set models.cache.enabled trueopenclaw config set models.cache.ttl 300openclaw config set models.cache.mode "auto"openclaw gateway restart

第四步：prompt-guard，安全省钱两不误

prompt-guard原本是防御提示注入的安全工具，但它有个意外功效：减少无效Token消耗。它能过滤掉大量恶意请求和无关内容，避免AI被垃圾信息带偏、浪费Token。

安装后同样配置启用就行，一箭双雕。

第五步：设置预算上限，防止“半夜跑飞”

在各大模型供应商的后台，都能设置额度告警和消费上限。比如单日消耗超过10美元就发短信提醒，超过20美元自动熔断。别高估自己的控制力，AI跑起来你根本拦不住。

根据以上内容，我们可以算一笔账如果什么都不做，月账单可能是2000美元。做了上面这五步，可能降到100美元以内。省下来的钱干点啥不好？花半小时配置，长期受益。如果您想了解更多关于OpenClaw相关内容，可以继续关注我们官网的新闻资讯。