OpenClaw มีค่าใช้จ่ายต่อเดือนเท่าไหร่? งบประมาณในหน่วยโทเค็น

ผู้ช่วย OpenClaw ที่เปิดตลอดเวลามีค่าใช้จ่ายเท่ากับค่าโทเค็นที่มันใช้: ประมาณ steps per day × tokens per step × 30 days ตามราคาของโมเดลที่คุณเลือก ด้วยปริมาณงานด้านล่าง หนึ่งเดือนจะใช้โทเค็นอินพุตหลายสิบล้านโทเค็นและโทเค็นเอาต์พุตเพียงไม่กี่ล้านโทเค็น ดังนั้นราคาโมเดลจึงเป็นตัวกำหนดค่าใช้จ่ายส่วนใหญ่ นี่คือวิธีคำนวณตัวเลขของคุณเองในห้านาที

คุณตั้งค่าผู้ช่วย มันตอบในช่องแชทของคุณตลอดทั้งวัน และคำถามแรกก็เหมือนเดิมเสมอ: สิ้นเดือนนี้จะเท่าไหร่? ไม่มีใครให้ตัวเลขสากลได้ เพราะ OpenClaw คิดเงินตามสิ่งที่มันส่งไปยังโมเดล ซึ่งขึ้นอยู่กับการตั้งค่าของคุณ ดังนั้นมาแยกวัดเป็นส่วน ๆ กัน

สิ่งที่ OpenClaw ส่งในทุกขั้นตอน#

เอกสาร OpenClaw (เอกสารอ้างอิงการใช้โทเค็น ตรวจสอบเมื่อ 26 ตุลาคม 2026 เทียบกับเวอร์ชัน 2026.9.3; หน้าเว็บไม่มีวันที่เผยแพร่) ระบุว่า system prompt ถูกสร้างใหม่ในทุกครั้งที่รัน ประกอบด้วยรายการเครื่องมือ เมทาดาทาของสกิล ไฟล์ bootstrap ของ workspace เช่น AGENTS.md และ MEMORY.md เวลาปัจจุบัน และเมทาดาทาของ runtime ไฟล์ที่ถูกแทรกมีขีดจำกัดที่ agents.defaults.bootstrapMaxChars และ bootstrapTotalMaxChars

นอกจากนั้น ทุกสิ่งที่โมเดลได้รับนับรวมใน context: ประวัติ การเรียกเครื่องมือและผลลัพธ์ ไฟล์แนบ และสรุปจากการบีบอัด ดังนั้นหนึ่งขั้นตอนไม่เคยเป็น "คำถามสั้น ๆ หนึ่งข้อ" แต่เป็น prompt ทั้งหมดบวกบทสนทนาทั้งหมดจนถึงตอนนั้น นี่คือเหตุผลที่โทเค็นอินพุตมากกว่าโทเค็นเอาต์พุตมหาศาล ถ้าแนวคิดเรื่องการส่งประวัติซ้ำเป็นเรื่องใหม่สำหรับคุณ ทำไมแชทยาวจึงมีค่าใช้จ่ายสูงขึ้น อธิบายด้วยตัวอย่างเล็ก ๆ

มีสองรายละเอียดจากหน้าเดียวกันที่สำคัญต่อการวางงบประมาณ DM ใช้เซสชันหลักของเอเจนต์ร่วมกัน ขณะที่แต่ละแชทกลุ่มมีเซสชันของตัวเอง ดังนั้นกลุ่มที่คุยกันเยอะจะสะสมประวัติของตัวเอง และรอบ heartbeat สามารถทำให้แคชของผู้ให้บริการอุ่นอยู่ตลอดช่วงที่ไม่ได้ใช้งาน แต่แต่ละรอบ heartbeat ก็ยังมีค่าใช้จ่ายโทเค็น: ผู้ช่วยที่ไม่ได้ใช้งานไม่ใช่ผู้ช่วยฟรี

ปริมาณงานรายวันที่คุณปรับเปลี่ยนได้#

ไม่มี "วันปกติของ OpenClaw" ที่วัดมาแล้วให้อ้างอิง ดังนั้นลองตั้งสมมติฐานแล้วแทนที่ตัวเลขด้วยของคุณ สมมติว่าผู้ช่วยของคุณเรียกโมเดล 150 ครั้งต่อวัน (ข้อความ ขั้นตอนเครื่องมือ การตรวจสอบตามกำหนดไม่กี่ครั้ง) สมมติว่าแต่ละครั้งส่งโทเค็นอินพุตประมาณ 12,000 โทเค็น (system prompt ประวัติ เอาต์พุตเครื่องมือ) และได้โทเค็นเอาต์พุตกลับมาประมาณ 600 โทเค็น

• ต่อวัน: 150 × 12,000 = 1,800,000 โทเค็นอินพุต และ 150 × 600 = 90,000 โทเค็นเอาต์พุต
• ต่อเดือน (30 วัน): 1,800,000 × 30 = 54,000,000 อินพุต และ 90,000 × 30 = 2,700,000 เอาต์พุต

สังเกตสัดส่วน: อินพุตเป็นยี่สิบเท่าของเอาต์พุต นี่คือสัดส่วนปกติของเอเจนต์ และเป็นเหตุผลที่ราคาอินพุตของโมเดลสำคัญที่นี่มากกว่าในแชทที่คุณพิมพ์คำถามสั้น ๆ และอ่านคำตอบยาว ๆ สำหรับความแตกต่างระหว่างสองฝั่ง ดู โทเค็นอินพุต vs เอาต์พุต

เดือนนั้นมีค่าใช้จ่ายเท่าไหร่บนสามโมเดล#

นี่คือเดือนเดียวกัน 54,000,000 โทเค็นอินพุต และ 2,700,000 โทเค็นเอาต์พุต ราคาสดสำหรับสามโมเดลที่คุณใช้ผ่าน CheapTokens ได้ อินพุตและเอาต์พุตรวมกัน เพราะหนึ่งคำขอจ่ายทั้งสองส่วน โดยรวมแล้วแต่ละตัวถูกกว่า OpenRouter และตารางแสดงทั้งสองคอลัมน์เคียงกัน

ในตัวเลข: DeepSeek-V4-Flash ต่อเดือนคือ $1.08, GLM-5.3-Flash คือ $1.19 และ MiniMax-M2.7 คือ $3.11 ราคาที่อยู่เบื้องหลังอยู่ในหน้าราคา และอัปเดตพร้อมตาราง

เลือกตัวไหนดี? DeepSeek-V4-Flash ให้ context window 380K และเอาต์พุตสูงสุด 32,768 โทเค็นต่อคำตอบในราคาเดียวตลอดทั้งวัน เหมาะกับเซสชันเอเจนต์ยาว ๆ GLM-5.3-Flash มี context 390K และเอาต์พุตสูงสุด 8,192 โทเค็น เหมาะกับขั้นตอนroutine และการสำรวจ MiniMax-M2.7 มี context 180K และเอาต์พุตสูงสุด 8,192 โทเค็น การเปรียบเทียบเต็มรูปแบบตามงานอยู่ในโมเดลที่ถูกที่สุดสำหรับ OpenClaw ดังนั้นผมจะไม่พูดซ้ำที่นี่

ดูค่าใช้จ่ายจากภายใน OpenClaw#

OpenClaw แสดงให้คุณเห็นว่าคุณใช้จ่ายอะไรระหว่างที่ใช้ ตามเอกสาร /status แสดงโมเดลของเซสชัน การใช้ context โทเค็นอินพุตและเอาต์พุตของคำตอบล่าสุด และค่าใช้จ่ายประมาณการ /usage off|tokens|full เพิ่มส่วนท้ายในทุกคำตอบ และ /usage cost สรุปค่าใช้จ่ายจากบันทึกเซสชัน

นิสัยเล็ก ๆ ที่ได้ผล: รัน /usage tokens หนึ่งวัน หลังจากตอบไปหลายสิบครั้ง คุณจะเห็นอินพุตจริงต่อขั้นตอน และนำไปใส่ในสูตรด้านบนแทน 12,000 ของผม

ข้อควรระวังหนึ่งจากเอกสาร ค่าประมาณค่าใช้จ่ายมาจากค่า cost ที่คุณตั้งต่อโมเดลใน models.providers.<provider>.models[] (USD ต่อ 1M โทเค็น: อินพุต เอาต์พุต cache read, cache write) ถ้าคุณไม่ตั้งหรือคัดลอกตัวเลขเก่า ค่าประมาณจะคลาดเคลื่อน ขณะที่จำนวนเงินที่ผู้ให้บริการเรียกเก็บมีความสำคัญเหนือค่าประมาณจากแคตตาล็อก ตั้งค่าจากตารางปัจจุบัน แล้วเปรียบเทียบ /status กับยอดคงเหลือของคุณหลังจากหนึ่งวัน

สี่นิสัยที่ลดค่าใช้จ่ายรายเดือน#

เอกสารระบุวิธีลดแรงกดดันต่อ context นี่คือสิ่งเหล่านั้นพร้อมผลต่อการคำนวณ

1. รัน /compact ในเซสชันยาว มันสรุปประวัติ ดังนั้นขั้นตอนถัดไปจะส่งสรุปแทนทุกอย่าง สมมติว่ามันลดอินพุตเฉลี่ยต่อขั้นตอนจาก 12,000 เหลือ 8,000
2. ตัดเอาต์พุตเครื่องมือขนาดใหญ่ เครื่องมือที่คืนไฟล์ทั้งไฟล์หรือหน้า log จะถูกส่งซ้ำในทุกขั้นตอนถัดไป ตัดมันก่อนเข้าสู่เซสชัน
3. ย่อรูปภาพ สำหรับเซสชันที่ใช้ภาพหน้าจอเยอะ ลด imageMaxDimensionPx
4. ทำให้คำอธิบายสกิลสั้น และใช้โมเดลเล็กกว่าสำหรับการสำรวจที่พูดเยอะ

นี่คือสิ่งที่นิสัยข้อ 1 ทำกับผู้ช่วยคนเดียวกัน ด้วยโทเค็นอินพุต 8,000 ต่อขั้นตอน หนึ่งเดือนคือ 150 × 8,000 × 30 = 36,000,000 อินพุต และยังคง 2,700,000 เอาต์พุต บน DeepSeek-V4-Flash นั่นคือ $0.81 แทน $1.08 คำตอบยาวเท่าเดิม ดังนั้นการประหยัดมาจากฝั่งอินพุตทั้งหมด

ตั้งงบประมาณที่คุณไม่สามารถเกินได้#

คิดย้อนกลับ ตัดสินใจว่าคุณพร้อมจ่ายเท่าไหร่ เติมยอดคงเหลือตามจำนวนนั้น และถือว่ายอดคงเหลือแบบเติมเงินเป็นเพดาน: เมื่อหมด คำขอจะหยุด จากนั้นตรวจสอบการใช้งานจริงของคุณหลังจากวันแรกด้วย /status คูณด้วย 30 และเปรียบเทียบกับตารางด้านบน

กิจวัตรง่าย ๆ:

1. เลือกโมเดลจากตารางที่เหมาะกับงานของคุณ
2. ใช้ชีวิตหนึ่งวันตามปกติโดยเปิด /usage tokens
3. แทนที่ 150 และ 12,000 ในสูตรด้วยสิ่งที่คุณเห็น
4. อ่านตาราง ::cost อีกครั้งด้วยตัวเลขของคุณและเติมเงินตามนั้น

ถ้าคุณยังไม่ได้เชื่อมต่อ OpenClaw วิธีเชื่อมต่อ OpenClaw กับ CheapTokens อธิบายการตั้งค่าใน ~/.openclaw/openclaw.json และเอกสารมีที่อยู่ API และ model id สำหรับมุมมองที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับงบประมาณของเอเจนต์ ดูวิธีประมาณค่าใช้จ่ายของเอเจนต์ AI