OpenClawの月額コストはいくら？ トークンで見る予算

常時稼働のOpenClawアシスタントのコストは、そのトークンのコスト次第です。おおよそsteps per day × tokens per step × 30 daysで、選んだモデルによって価格が決まります。以下のワークロードでは、1か月で入力トークンが数千万、出力トークンは数百万程度にしかならないため、請求額の大部分はモデルの価格で決まります。ここでは、5分で自分の数字を出す方法を説明します。

アシスタントをセットアップすると、一日中チャットチャンネルで応答し、最初の疑問はいつも同じです。月末にはいくらになるのか？ 普遍的な数字を出せる人はいません。OpenClawはモデルに送信した分だけを請求し、それはあなたのセットアップに依存するからです。そこで、要素ごとに測定してみましょう。

OpenClawが毎ステップ送信するもの#

OpenClawのドキュメント（トークン使用リファレンス、2026年10月26日にバージョン2026.9.3に対して確認済み。ページに公開日はありません）によると、システムプロンプトは実行ごとに再構築されます。これにはツールリスト、スキルメタデータ、AGENTS.mdやMEMORY.mdなどのワークスペースブートストラップファイル、現在時刻とランタイムメタデータが含まれます。注入されるファイルはagents.defaults.bootstrapMaxCharsとbootstrapTotalMaxCharsによって上限が設けられています。

さらに、モデルが受け取るすべてのものがコンテキストとしてカウントされます。履歴、ツール呼び出しとその結果、添付ファイル、圧縮サマリーなどです。つまり、1ステップは決して「短い質問1つ」ではありません。プロンプト全体とそれまでの会話全体であり、だからこそ入力トークンが出力トークンを圧倒するのです。履歴を再送信するという考えが初めての方は、長いチャットが高くつく理由で小さな例を使って説明しています。

同じページの2つの詳細が予算管理に重要です。DMはエージェントのメインセッションを共有しますが、各グループチャットは独自のセッションを持つため、活発なグループは独自の履歴を成長させます。また、ハートビートターンはアイドル期間中もプロバイダーキャッシュを温め続けることができますが、各ハートビートターンにもトークンコストがかかります。アイドル状態のアシスタントは無料のアシスタントではありません。

変更可能な1日のワークロード#

引用できる測定済みの「典型的なOpenClawの1日」は存在しないので、仮定を置き、数字を自分のものに置き換えてください。アシスタントが1日に150回のモデル呼び出しを行うとします（メッセージ、ツールステップ、いくつかのスケジュールチェック）。各呼び出しで約12,000入力トークン（システムプロンプト、履歴、ツール出力）を送信し、約600出力トークンを受け取るとします。

• 1日あたり: 150 × 12,000 = 1,800,000入力トークン、150 × 600 = 90,000出力トークン。
• 1か月あたり（30日）: 1,800,000 × 30 = 54,000,000入力、90,000 × 30 = 2,700,000出力。

形に注目してください。入力は出力の20倍です。これはエージェントにとって通常の形であり、短い質問を入力して長い回答を読むチャットよりも、ここでモデルの入力価格が重要になる理由です。両者の違いについては、入力トークンと出力トークンをご覧ください。

3つのモデルでのその月のコスト#

同じ月、54,000,000入力トークンと2,700,000出力トークンを、CheapTokens経由で利用できる3つのモデルについてライブ価格で示します。入力と出力は一緒にカウントされます。1回のリクエストで両方の支払いが発生するためです。合計では、いずれもOpenRouterより安くなり、表は両方の列を並べて示しています。

数字で言うと、DeepSeek-V4-Flashの月額は$1.08、GLM-5.3-Flashは$1.19、MiniMax-M2.7は$3.11です。その背景となる価格は価格ページにあり、表とともに更新されます。

どれを選ぶべきか？ DeepSeek-V4-Flashは380Kのコンテキストウィンドウと回答あたり最大32,768出力トークンを24時間一定価格で提供し、長いエージェントセッションに適しています。GLM-5.3-Flashは390Kのコンテキストと最大8,192出力トークンを持ち、定型的および探索的なステップに適しています。MiniMax-M2.7は180Kのコンテキストと最大8,192出力トークンを持ちます。タスク別の完全な比較はOpenClawに最適な最安モデルにあるので、ここでは繰り返しません。

OpenClawの内部から請求額を監視する#

OpenClawは、使っているその場で支出を表示できます。ドキュメントによると、/statusはセッションモデル、コンテキスト使用量、最後の応答の入力トークンと出力トークン、推定コストを表示します。/usage off|tokens|fullはすべての応答にフッターを追加し、/usage costはセッションログからコストを集計します。

効果的な小さな習慣: 1日間/usage tokensを実行してみてください。数十回の返信の後、1ステップあたりの実際の入力がわかり、私の12,000の代わりに上の式に当てはめることができます。

ドキュメントからの注意点が1つあります。コスト推定は、models.providers.<provider>.models[]でモデルごとに設定したcostの値（100万トークンあたりのUSD: 入力、出力、キャッシュ読み取り、キャッシュ書き込み）に基づきます。これらを省略したり古い数字をコピーしたりすると、推定は外れますが、プロバイダーが請求する金額はカタログ推定よりも優先されます。現在の表から設定し、1日後に/statusと残高を比較してください。

月額を減らす4つの習慣#

ドキュメントにはコンテキストへの負荷を減らす方法が列挙されています。以下では、それらが計算にどう影響するかを示します。

1. 長いセッションで/compactを実行する。 履歴を要約するので、次のステップではすべてではなく要約を再送信します。1ステップあたりの平均入力が12,000から8,000になるとします。
2. 大きなツール出力を削る。 ファイル全体やログのページを返すツールは、以降のすべてのステップで再送信されます。セッションに入る前に削ってください。
3. 画像を縮小する。 スクリーンショットの多いセッションでは、imageMaxDimensionPxを下げてください。
4. スキルの説明を短く保ち、冗長な探索にはより小さなモデルを使う。

習慣1を同じアシスタントに適用するとこうなります。1ステップあたり8,000入力トークンで、1か月は150 × 8,000 × 30 = 36,000,000入力、出力は依然として2,700,000です。DeepSeek-V4-Flashでは$1.08ではなく$0.81になります。回答の長さは同じなので、節約は完全に入力側から来ています。

超過できない予算を設定する#

逆算して考えます。使ってもよいと思う金額を決め、その額だけ残高をチャージし、前払い残高を上限として扱います。残高がなくなるとリクエストは停止します。その後、最初の1日後に/statusで実際の使用量を確認し、30を掛けて、上の表と比較してください。

簡単なルーチン:

1. 表からタスクに合うモデルを選ぶ。
2. /usage tokensをオンにして通常の1日を過ごす。
3. 式の150と12,000を、実際に確認した値に置き換える。
4. 自分の数字で::costの表を読み直し、それに応じてチャージする。

まだOpenClawを接続していない場合は、OpenClawをCheapTokensに接続する方法で~/.openclaw/openclaw.jsonの設定を順を追って説明しており、ドキュメントにはAPIアドレスとモデルIDがあります。エージェントの予算についてより広く知りたい場合は、AIエージェントのコストを見積もる方法をご覧ください。