OpenClaw-এর মাসিক খরচ কত? টোকেনে একটি বাজেট

একটি সর্বদা-সক্রিয় OpenClaw অ্যাসিস্ট্যান্টের খরচ তার টোকেনের খরচের সমান: মোটামুটি steps per day × tokens per step × 30 days, যা আপনি যে মডেল বেছে নেবেন তার দ্বারা নির্ধারিত। নিচের কাজের চাপে, এক মাসে কয়েক কোটি ইনপুট টোকেন এবং মাত্র কয়েক মিলিয়ন আউটপুট টোকেন লাগে, তাই বিলের বেশিরভাগটাই মডেলের দাম নির্ধারণ করে। পাঁচ মিনিটে নিজের সংখ্যাটা বের করার উপায় এখানে।

আপনি অ্যাসিস্ট্যান্ট সেট আপ করেন, এটি সারাদিন আপনার চ্যাট চ্যানেলে উত্তর দেয়, আর প্রথম প্রশ্নটা সবসময় একই: মাস শেষে এটার খরচ কত হবে? কেউ আপনাকে একটি সর্বজনীন সংখ্যা দিতে পারবে না, কারণ OpenClaw মডেলে যা পাঠায় তার জন্য বিল করে, আর সেটা নির্ভর করে আপনার সেটআপের উপর। তাই চলুন অংশগুলো মাপি।

প্রতিটি ধাপে OpenClaw কী পাঠায়#

OpenClaw ডকুমেন্টেশন (টোকেন-ব্যবহার রেফারেন্স, ২৬ অক্টোবর ২০২৬-এ সংস্করণ ২০২৬.৯.৩-এর বিপরীতে যাচাই করা; পৃষ্ঠাটিতে প্রকাশের তারিখ নেই) বলছে সিস্টেম প্রম্পট প্রতিটি রানে নতুন করে তৈরি হয়। এতে থাকে টুল তালিকা, স্কিল মেটাডেটা, ওয়ার্কস্পেস বুটস্ট্র্যাপ ফাইল যেমন AGENTS.md এবং MEMORY.md, বর্তমান সময় এবং রানটাইম মেটাডেটা। ইনজেক্ট করা ফাইল agents.defaults.bootstrapMaxChars এবং bootstrapTotalMaxChars দ্বারা সীমাবদ্ধ।

তার উপরে, মডেল যা পায় তার সবকিছুই কনটেক্সটে গণনা হয়: ইতিহাস, টুল কল এবং তাদের ফলাফল, সংযুক্তি এবং কম্প্যাকশন সারাংশ। তাই একটি ধাপ কখনো "একটি ছোট প্রশ্ন" নয়। এটি হলো সম্পূর্ণ প্রম্পট প্লাস এখন পর্যন্ত পুরো কথোপকথন, আর এজন্যই ইনপুট টোকেন আউটপুট টোকেনকে অনেক ছাড়িয়ে যায়। ইতিহাস পুনরায় পাঠানোর ধারণাটি যদি আপনার কাছে নতুন হয়, কেন একটি দীর্ঘ চ্যাটের খরচ বেশি একটি ছোট উদাহরণ দিয়ে তা ব্যাখ্যা করে।

একই পৃষ্ঠার দুটি বিবরণ বাজেটের জন্য গুরুত্বপূর্ণ। DM-গুলো এজেন্টের মূল সেশন শেয়ার করে, অথচ প্রতিটি গ্রুপ চ্যাট নিজের সেশন পায়, তাই একটি ব্যস্ত গ্রুপ নিজের ইতিহাস বাড়ায়। আর হার্টবিট টার্নগুলো নিষ্ক্রিয় বিরতিতে প্রোভাইডার ক্যাশ উষ্ণ রাখতে পারে, কিন্তু প্রতিটি হার্টবিট টার্নেরও টোকেন খরচ হয়: একটি নিষ্ক্রিয় অ্যাসিস্ট্যান্ট বিনামূল্যের অ্যাসিস্ট্যান্ট নয়।

একটি দৈনিক কাজের চাপ যা আপনি বদলাতে পারেন#

উদ্ধৃত করার মতো কোনো মাপা "সাধারণ OpenClaw দিন" নেই, তাই একটি অনুমান ধরে নিন এবং সংখ্যাগুলো নিজের দিয়ে বদলে দিন। ধরুন আপনার অ্যাসিস্ট্যান্ট দিনে ১৫০টি মডেল কল করে (বার্তা, টুল ধাপ, কয়েকটি নির্ধারিত চেক)। ধরুন প্রতিটি কলে প্রায় ১২,০০০ ইনপুট টোকেন পাঠায় (সিস্টেম প্রম্পট, ইতিহাস, টুল আউটপুট) এবং প্রায় ৬০০ আউটপুট টোকেন ফেরত পায়।

• প্রতিদিন: ১৫০ × ১২,০০০ = ১,৮০০,০০০ ইনপুট টোকেন এবং ১৫০ × ৬০০ = ৯০,০০০ আউটপুট টোকেন।
• প্রতি মাসে (৩০ দিন): ১,৮০০,০০০ × ৩০ = ৫৪,০০০,০০০ ইনপুট এবং ৯০,০০০ × ৩০ = ২,৭০০,০০০ আউটপুট।

আকারটি লক্ষ্য করুন: ইনপুট আউটপুটের বিশ গুণ। এটি একটি এজেন্টের স্বাভাবিক আকার, আর এজন্যই এখানে একটি মডেলের ইনপুট দাম এমন একটি চ্যাটের চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ যেখানে আপনি ছোট প্রশ্ন টাইপ করেন এবং লম্বা উত্তর পড়েন। দুই দিকের পার্থক্যের জন্য দেখুন ইনপুট বনাম আউটপুট টোকেন।

তিনটি মডেলে সেই মাসের খরচ#

এখানে একই মাস, ৫৪,০০০,০০০ ইনপুট এবং ২,৭০০,০০০ আউটপুট টোকেন, CheapTokens-এর মাধ্যমে আপনি যে তিনটি মডেল ব্যবহার করতে পারেন সেগুলোর জন্য লাইভ দামে। ইনপুট এবং আউটপুট একসাথে গণনা করা হয়, কারণ একটি অনুরোধ দুটোর জন্যই খরচ দেয়। মোটের হিসাবে, এদের প্রত্যেকটিই OpenRouter-এর চেয়ে সস্তা আসে, আর টেবিলটি দুটি কলাম পাশাপাশি দেখায়।

সংখ্যায়: মাসের জন্য DeepSeek-V4-Flash $1.08, GLM-5.3-Flash $1.19, এবং MiniMax-M2.7 $3.11। এর পেছনের দামগুলো প্রাইসিং পৃষ্ঠায় আছে এবং টেবিলের সাথে আপডেট হয়।

কোনটি বেছে নেবেন? DeepSeek-V4-Flash আপনাকে দেয় ৩৮০K কনটেক্সট উইন্ডো এবং প্রতি উত্তরে সর্বোচ্চ ৩২,৭৬৮ আউটপুট টোকেন, সারাদিন একই দামে, যা দীর্ঘ এজেন্ট সেশনের জন্য উপযুক্ত। GLM-5.3-Flash-এ আছে ৩৯০K কনটেক্সট এবং সর্বোচ্চ ৮,১৯২ আউটপুট টোকেন, রুটিন এবং অন্বেষণমূলক ধাপের জন্য ভালো। MiniMax-M2.7-এ আছে ১৮০K কনটেক্সট এবং সর্বোচ্চ ৮,১৯২ আউটপুট টোকেন। কাজ অনুযায়ী পূর্ণ তুলনা আছে OpenClaw-এর জন্য সবচেয়ে সস্তা মডেল-এ, তাই এখানে তা পুনরাবৃত্তি করব না।

OpenClaw-এর ভেতর থেকেই বিল দেখুন#

OpenClaw আপনি খরচ করার সময়ই আপনাকে দেখাতে পারে আপনি কত খরচ করছেন। ডকুমেন্টেশন অনুযায়ী, /status সেশন মডেল, কনটেক্সট ব্যবহার, শেষ উত্তরের ইনপুট ও আউটপুট টোকেন এবং একটি আনুমানিক খরচ দেখায়। /usage off|tokens|full প্রতিটি উত্তরে একটি ফুটার যোগ করে, আর /usage cost সেশন লগ থেকে খরচের সারাংশ দেয়।

একটি ছোট অভ্যাস যা কাজ করে: একদিন /usage tokens চালান। কয়েক ডজন উত্তরের পর আপনি প্রতি ধাপে আপনার প্রকৃত ইনপুট দেখতে পাবেন, আর আমার ১২,০০০-এর বদলে সেটি উপরের সূত্রে বসাতে পারবেন।

ডকুমেন্টেশন থেকে একটি সতর্কতা। খরচের অনুমান আসে models.providers.<provider>.models[]-এ প্রতি মডেলের জন্য আপনি যে cost মানগুলো সেট করেন তা থেকে (প্রতি ১M টোকেনে USD: ইনপুট, আউটপুট, ক্যাশ রিড, ক্যাশ রাইট)। আপনি যদি সেগুলো বাদ দেন বা পুরনো সংখ্যা কপি করেন, অনুমানটি ভুল হবে, অথচ প্রোভাইডারের বিল করা পরিমাণ ক্যাটালগ অনুমানের চেয়ে অগ্রাধিকার পায়। সেগুলো বর্তমান টেবিল থেকে সেট করুন, তারপর একদিন পর /status আপনার ব্যালেন্সের সাথে মিলিয়ে দেখুন।

মাস ছোট করার চারটি অভ্যাস#

ডকুমেন্টেশন কনটেক্সটের উপর চাপ কমানোর উপায়গুলো তালিকাভুক্ত করে। এখানে সেগুলো এবং হিসাবের উপর তাদের প্রভাব দেওয়া হলো।

1. দীর্ঘ সেশনে /compact চালান। এটি ইতিহাসের সারাংশ করে, তাই পরের ধাপগুলো সবকিছুর বদলে একটি সারাংশ পুনরায় পাঠায়। ধরুন এটি প্রতি ধাপে গড় ইনপুট ১২,০০০ থেকে ৮,০০০-এ নামায়।
2. বড় টুল আউটপুট ছেঁটে দিন। যে টুল একটি সম্পূর্ণ ফাইল বা এক পাতা লগ ফেরত দেয়, তা পরের প্রতিটি ধাপে পুনরায় পাঠানো হয়। সেশনに入る前に তা কেটে দিন।
3. ছবি ছোট করুন। স্ক্রিনশট-বহুল সেশনের জন্য imageMaxDimensionPx কমান।
4. স্কিলের বর্ণনা ছোট রাখুন এবং বিস্তারিত অন্বেষণের জন্য ছোট মডেল ব্যবহার করুন।

এখানে অভ্যাস ১ একই অ্যাসিস্ট্যান্টে কী করে তা দেখানো হলো। প্রতি ধাপে ৮,০০০ ইনপুট টোকেনে, এক মাসে ১৫০ × ৮,০০০ × ৩০ = ৩৬,০০০,০০০ ইনপুট এবং এখনও ২,৭০০,০০০ আউটপুট। DeepSeek-V4-Flash-এ সেটি $1.08-এর বদলে $0.81। উত্তরগুলোর দৈর্ঘ্য একই, তাই সাশ্রয় সম্পূর্ণভাবে ইনপুট দিক থেকে আসে।

এমন বাজেট দিন যা ছাড়িয়ে যেতে পারবেন না#

পিছন থেকে হিসাব করুন। আপনি কত খরচ করতে প্রস্তুত তা ঠিক করুন, সেই পরিমাণে ব্যালেন্স টপ আপ করুন, এবং প্রিপেইড ব্যালেন্সকে সীমা হিসেবে ধরুন: তা শেষ হলে অনুরোধগুলো থেমে যায়। তারপর /status দিয়ে প্রথম দিনের পর আপনার প্রকৃত ব্যবহার দেখুন, ৩০ দিয়ে গুণ করুন, এবং উপরের টেবিলের সাথে মিলিয়ে দেখুন।

একটি সহজ রুটিন:

1. টেবিল থেকে আপনার কাজের সাথে মানানসই মডেল বেছে নিন।
2. /usage tokens চালু রেখে একটি স্বাভাবিক দিন কাটান।
3. সূত্রে ১৫০ এবং ১২,০০০-এর জায়গায় যা দেখেছেন তা বসান।
4. আপনার সংখ্যা দিয়ে ::cost টেবিলটি আবার পড়ুন এবং সেই অনুযায়ী টপ আপ করুন।

আপনি যদি এখনো OpenClaw সংযুক্ত না করে থাকেন, কীভাবে OpenClaw-কে CheapTokens-এর সাথে সংযুক্ত করবেন ~/.openclaw/openclaw.json-এ কনফিগের মধ্য দিয়ে হেঁটে যায়, আর ডকুমেন্টেশনে API ঠিকানা এবং মডেল আইডি আছে। এজেন্ট বাজেটের আরও বিস্তৃত দৃষ্টিভঙ্গির জন্য দেখুন কীভাবে একটি AI এজেন্টের খরচ অনুমান করবেন।