Quanto costa OpenClaw al mese? Un budget in token

Un assistente OpenClaw sempre attivo costa quanto costano i suoi token: all'incirca steps per day × tokens per step × 30 days, in base al modello che scegli. Con il carico di lavoro qui sotto, un mese equivale a decine di milioni di token di input e solo pochi milioni di token di output, quindi il prezzo del modello decide la maggior parte della spesa. Ecco come ottenere il tuo numero in cinque minuti.

Configuri l'assistente, risponde nei tuoi canali di chat tutto il giorno, e la prima domanda è sempre la stessa: quanto costerà a fine mese? Nessuno può darti una cifra universale, perché OpenClaw ti addebita tutto ciò che invia al modello, e questo dipende dalla tua configurazione. Quindi misuriamo i singoli pezzi.

Cosa invia OpenClaw a ogni passo#

La documentazione di OpenClaw (riferimento sull'uso dei token, verificata il 26 ottobre 2026 rispetto alla versione 2026.9.3; la pagina non riporta una data di pubblicazione) afferma che il system prompt viene ricostruito a ogni esecuzione. Contiene l'elenco degli strumenti, i metadati delle skill, i file di bootstrap del workspace come AGENTS.md e MEMORY.md, l'ora corrente e i metadati di runtime. I file iniettati sono limitati da agents.defaults.bootstrapMaxChars e bootstrapTotalMaxChars.

Inoltre, tutto ciò che il modello riceve conta ai fini del contesto: cronologia, chiamate agli strumenti e relativi risultati, allegati e riepiloghi di compattazione. Quindi un passo non è mai "una domanda breve". È l'intero prompt più l'intera conversazione fino a quel momento, ed è per questo che i token di input sovrastano quelli di output. Se l'idea di reinviare la cronologia ti è nuova, perché una chat lunga costa di più lo spiega con un piccolo esempio.

Due dettagli dalla stessa pagina contano per il budget. I DM condividono la sessione principale dell'agente, mentre ogni chat di gruppo ha la propria sessione, quindi un gruppo attivo fa crescere la propria cronologia. E i turni di heartbeat possono mantenere calda la cache del provider durante le pause di inattività, ma ogni turno di heartbeat costa comunque token: un assistente inattivo non è un assistente gratuito.

Un carico di lavoro giornaliero che puoi modificare#

Non esiste un "giorno tipico di OpenClaw" misurato da citare, quindi prendi un'ipotesi e sostituisci i numeri con i tuoi. Supponiamo che il tuo assistente faccia 150 chiamate al modello al giorno (messaggi, passi degli strumenti, alcuni controlli programmati). Supponiamo che ogni chiamata invii circa 12.000 token di input (system prompt, cronologia, output degli strumenti) e riceva indietro circa 600 token di output.

• Al giorno: 150 × 12.000 = 1.800.000 token di input e 150 × 600 = 90.000 token di output.
• Al mese (30 giorni): 1.800.000 × 30 = 54.000.000 di input e 90.000 × 30 = 2.700.000 di output.

Nota la forma: l'input è venti volte l'output. È la forma normale per un agente, ed è il motivo per cui il prezzo di input di un modello qui conta più che in una chat dove digiti domande brevi e leggi risposte lunghe. Per la differenza tra i due lati, vedi token di input vs output.

Quanto costa quel mese su tre modelli#

Ecco lo stesso mese, 54.000.000 di token di input e 2.700.000 di output, prezzato in tempo reale per i tre modelli che puoi usare tramite CheapTokens. Input e output vengono conteggiati insieme, perché una richiesta paga entrambi. In totale, ciascuno di essi risulta più economico di OpenRouter, e la tabella mostra entrambe le colonne affiancate.

In cifre: DeepSeek-V4-Flash per il mese costa $1.08, GLM-5.3-Flash costa $1.19 e MiniMax-M2.7 costa $3.11. I prezzi alla base sono sulla pagina dei prezzi e si aggiornano con la tabella.

Quale scegliere? DeepSeek-V4-Flash offre una finestra di contesto di 380K e fino a 32.768 token di output per risposta a un prezzo costante 24 ore su 24, il che si adatta a sessioni agente lunghe. GLM-5.3-Flash ha un contesto di 390K e fino a 8.192 token di output, adatto a passi di routine ed esplorativi. MiniMax-M2.7 ha un contesto di 180K e fino a 8.192 token di output. Un confronto completo per attività si trova in il modello più economico per OpenClaw, quindi non lo ripeto qui.

Tieni d'occhio la spesa dall'interno di OpenClaw#

OpenClaw può mostrarti quanto spendi mentre spendi. Secondo la documentazione, /status mostra il modello della sessione, l'uso del contesto, i token di input e output dell'ultima risposta e un costo stimato. /usage off|tokens|full aggiunge un footer a ogni risposta, e /usage cost riepiloga il costo dai log della sessione.

Una piccola abitudine che funziona: esegui /usage tokens per un giorno. Dopo qualche decina di risposte vedrai il tuo input reale per passo, e potrai inserirlo nella formula sopra al posto del mio 12.000.

Un avvertimento dalla documentazione. La stima del costo deriva dai valori cost che imposti per modello in models.providers.<provider>.models[] (USD per 1M token: input, output, lettura cache, scrittura cache). Se li ometti o copi numeri vecchi, la stima è sbagliata, mentre gli importi fatturati dal provider hanno la precedenza sulla stima del catalogo. Impostali dalla tabella corrente, poi confronta /status con il tuo saldo dopo un giorno.

Quattro abitudini che riducono il mese#

La documentazione elenca i modi per ridurre la pressione sul contesto. Eccoli con ciò che fanno all'aritmetica.

1. Esegui /compact sulle sessioni lunghe. Riassume la cronologia, quindi i passi successivi reinviano un riepilogo invece di tutto. Supponiamo che porti l'input medio per passo da 12.000 a 8.000.
2. Riduci gli output di grandi dimensioni degli strumenti. Uno strumento che restituisce un intero file o una pagina di log viene reinviato a ogni passo successivo. Taglialo prima che entri nella sessione.
3. Riduci le immagini. Per sessioni ricche di screenshot, abbassa imageMaxDimensionPx.
4. Mantieni brevi le descrizioni delle skill e usa un modello più piccolo per l'esplorazione prolissa.

Ecco cosa fa l'abitudine 1 allo stesso assistente. Con 8.000 token di input per passo, un mese è 150 × 8.000 × 30 = 36.000.000 di input e sempre 2.700.000 di output. Su DeepSeek-V4-Flash sono $0.81 invece di $1.08. Le risposte hanno la stessa lunghezza, quindi il risparmio deriva interamente dal lato input.

Imposta un budget che non puoi superare#

Lavora a ritroso. Decidi quanto sei pronto a spendere, ricarica il saldo di quell'importo e considera il saldo prepagato come il tetto: quando si esaurisce, le richieste si fermano. Poi controlla il tuo uso reale dopo il primo giorno con /status, moltiplica per 30 e confronta con la tabella sopra.

Una routine semplice:

1. Scegli dalla tabella il modello adatto al tuo compito.
2. Esegui una giornata normale con /usage tokens attivo.
3. Sostituisci 150 e 12.000 nella formula con ciò che hai visto.
4. Rileggi la tabella ::cost con i tuoi numeri e ricarica di conseguenza.

Se non hai ancora collegato OpenClaw, come collegare OpenClaw a CheapTokens illustra la configurazione in ~/.openclaw/openclaw.json, e la documentazione contiene l'indirizzo API e gli id dei modelli. Per una panoramica più ampia sui budget degli agenti, vedi come stimare il costo di un agente AI.