Modelos y comparativasComparativa
El modelo más barato para OpenClaw: lo que cuesta un día de trabajo de agente
En qué modelo ejecutar OpenClaw: GLM-5.3-Flash, DeepSeek-V4-Flash o MiniMax-M2.7. Elige por tarea y mira lo que cuesta un día de trabajo de agente.
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Tu agente de OpenClaw ha estado respondiendo mensajes todo el día, y la factura es más grande que la tarea. Normalmente eso no es culpa del modelo. Es lo que el agente le pide: una respuesta breve de chat y una ejecución de herramientas de veinte pasos son trabajos muy distintos en la misma lista de precios.
Respuesta corta. Para turnos de chat simples, empieza con GLM-5.3-Flash: en la carga de chat de la primera tabla de costes de abajo sale más barato que OpenRouter en total, con entrada y salida contadas juntas. Para bucles de herramientas y sesiones largas, DeepSeek-V4-Flash (contexto de 380K) y GLM-5.3-Flash (390K) tienen espacio. Si el agente escribe informes largos, solo DeepSeek-V4-Flash encaja hasta 32.768 tokens en una respuesta; los otros dos se detienen en 8.192. Cada precio y coste diario de abajo es una cifra en vivo, la misma que en la página de precios.
Entre qué estás eligiendo#
La documentación de OpenClaw, a 23 de octubre de 2026, lo describe como una pasarela autoalojada con licencia MIT: un proceso en tu máquina o servidor conecta Discord, Telegram, Signal y WhatsApp con un agente de IA. El modelo predeterminado es una sola línea en ~/, agents., escrita como provider/model. La configuración en sí está en cómo conectar OpenClaw a CheapTokens. Aquí solo está la elección de modelo.
Tres modelos en CheapTokens encajan con un agente siempre activo. Comparten la misma API (https:/, compatible con OpenAI y Anthropic), un saldo y un precio a cualquier hora, sin recargo en horas punta:
- GLM-5.3-Flash (
zai-): contexto de 390K, hasta 8.192 tokens de salida por respuesta, más barato que OpenRouter en salida.org/ GLM- 5. 3- Flash - DeepSeek-V4-Flash (
deepseek-): contexto de 380K, hasta 32.768 tokens de salida por respuesta.ai/ DeepSeek- V4- Flash- 0731 - MiniMax-M2.7 (
MiniMaxAI/): contexto de 180K, hasta 8.192 tokens de salida por respuesta.MiniMax- M2. 7
Los límites de contexto y salida provienen de la referencia de modelos de CheapTokens, 23 de octubre de 2026. Los precios no se citan aquí como números: vienen de las tablas de abajo.
Un día de chat: muchos turnos cortos#
Digamos que tu agente responde 200 mensajes al día en Telegram. Cada turno envía unos 2.000 tokens de entrada (prompt del sistema más el historial reciente) y recibe unos 300 tokens de vuelta. Eso son 200 × 2.000 = 400.000 tokens de entrada y 200 × 300 = 60.000 tokens de salida al día.
| Modelo | Entrada $/1M | Salida $/1M | Por solicitud | 200 solicitudes | OpenRouter, 200 solicitudes |
|---|---|---|---|---|---|
| GLM-5.3-Flash | $0.02 | $0.04 | $0.000052 | $0.0104 | $0.0211 |
| DeepSeek-V4-Flash | $0.015 | $0.10 | $0.00006 | $0.012 | $0.0284 |
| MiniMax-M2.7 | $0.05 | $0.15 | $0.00015 | $0.029 | $0.192 |
2000 tokens de entrada y 300 tokens de salida por solicitud. Los precios por 1M de tokens son actuales y cambian junto con nuestras tarifas; la columna de OpenRouter muestra precios de referencia para la misma carga de trabajo.
La columna de OpenRouter es el mismo día al precio de referencia de OpenRouter. DeepSeek-V4-Flash y MiniMax-M2.7 salen más baratos que OpenRouter en total, con entrada y salida contadas juntas. GLM-5.3-Flash también es más barato que OpenRouter en total en esta carga de chat. Cambia los dos números por tu propio tráfico y la tabla se recalcula.
Un día con herramientas: el historial es la factura#
Ahora el mismo agente con herramientas. Digamos que ejecuta 150 pasos al día. Cada paso reenvía las instrucciones, las descripciones de las herramientas y todo lo que ha pasado hasta ahora, así que un paso lleva unos 12.000 tokens de entrada y escribe unos 600 de salida. Eso son 150 × 12.000 = 1.800.000 tokens de entrada y 150 × 600 = 90.000 tokens de salida.
Aquí la entrada es veinte veces la salida, así que el historial, no las respuestas, determina la factura. En esta carga DeepSeek-V4-Flash y MiniMax-M2.7 son más baratos que OpenRouter en total. GLM-5.3-Flash aporta la ventana más grande, 390K, y salida barata para las respuestas que el agente sí escribe. Por qué el historial hace crecer la entrada en cada turno está en por qué un chat de IA largo cuesta más, y el método para cualquier agente está en cómo estimar el coste de un agente de IA.
Respuestas largas: dónde se agotan los 8.192 tokens#
Supón que le pides al agente un informe semanal de unos 12.000 tokens. DeepSeek-V4-Flash permite hasta 32.768 tokens de salida por respuesta, así que el informe llega entero. GLM-5.3-Flash y MiniMax-M2.7 se detienen en 8.192: la respuesta termina a mitad de frase y la respuesta lleva finish_. Puedes pedirles el informe por secciones, pero eso son dos o tres llamadas en lugar de una. Por qué se cortan las respuestas explica el campo.
Un informe de 12.000 tokens a partir de un prompt de 6.000 tokens cuesta $0.0013 en DeepSeek-V4-Flash.
Sesiones largas: cuánta ventana queda#
Digamos que una conversación de soporte ha acumulado 150.000 tokens de historial. MiniMax-M2.7 tiene una ventana de 180K: 180K − 150K = 30K restantes para el mensaje nuevo y la respuesta. DeepSeek-V4-Flash tiene 380K − 150K = 230K restantes, GLM-5.3-Flash 390K − 150K = 240K. Si tus sesiones se mantienen cortas, los tres sirven. Si un agente mantiene un hilo durante días, las ventanas más grandes le dan espacio.
Cuál para cada trabajo#
- Muchos turnos cortos de chat: GLM-5.3-Flash, más barato que OpenRouter en total en la carga de chat de arriba. MiniMax-M2.7 encaja en sesiones que se mantienen muy por debajo de 180K.
- Bucles de herramientas y sesiones largas: DeepSeek-V4-Flash (380K, más barato que OpenRouter en total) o GLM-5.3-Flash (390K, salida barata).
- Informes largos y código en una sola respuesta: DeepSeek-V4-Flash, hasta 32.768 tokens.
- Si no estás seguro: DeepSeek-V4-Flash cubre más terreno, con una ventana grande y las respuestas más largas.
Los tres están en la página de precios; las páginas de modelos son DeepSeek, GLM y MiniMax. Para una comparación cara a cara fuera del caso del agente, consulta GLM vs DeepSeek vs MiniMax.
Pruébalo con tu propio tráfico#
Mis 200 mensajes y 150 pasos son suposiciones, las tuyas son mejores. Envía un mensaje típico al modelo y lee el bloque usage de la respuesta: prompt_tokens es lo que enviaste, completion_ es lo que volvió. Multiplica por tu recuento diario y pon los números en ::cost. La clave de abajo es un marcador de posición.
curl https://api.cheaptokens.dev/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $CHEAPTOKENS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize this chat in one line."}], "max_tokens": 100}'Cambiar OpenClaw es la línea agents.; el bloque del proveedor está en la guía de conexión. Después de cambiar, ejecútalo durante un día y compara el coste del bloque usage con tu propio tráfico.
Para empezar, recarga el saldo y crea una clave, como describen los documentos.
