OpenClaw ayda ne kadar maliyetlidir? Token cinsinden bir bütçe

Her zaman açık bir OpenClaw asistanı, token maliyeti kadar maliyetlidir: kabaca steps per day × tokens per step × 30 days, seçtiğiniz modele göre fiyatlandırılır. Aşağıdaki iş yüküyle, bir ay on milyonlarca girdi token'ı ve yalnızca birkaç milyon çıktı token'ıdır, bu nedenle faturanın çoğunu model fiyatı belirler. İşte kendi rakamınızı beş dakikada nasıl bulacağınız.

Asistanı kurarsınız, gün boyu sohbet kanallarınızda yanıt verir ve ilk soru her zaman aynıdır: ay sonunda bu ne olacak? Kimse size evrensel bir rakam veremez, çünkü OpenClaw size modele gönderdiği her şey için fatura keser ve bu da kurulumunuza bağlıdır. O halde parçaları ölçelim.

OpenClaw her adımda ne gönderir#

OpenClaw belgeleri (token kullanım referansı, 26 Ekim 2026'da 2026.9.3 sürümüne göre kontrol edildi; sayfada yayın tarihi yok) sistem isteminin her çalıştırmada yeniden oluşturulduğunu söylüyor. Araç listesini, beceri meta verilerini, AGENTS.md ve MEMORY.md gibi çalışma alanı önyükleme dosyalarını, geçerli saati ve çalışma zamanı meta verilerini içerir. Enjekte edilen dosyalar agents.defaults.bootstrapMaxChars ve bootstrapTotalMaxChars ile sınırlandırılır.

Bunun üzerine, modelin aldığı her şey bağlama sayılır: geçmiş, araç çağrıları ve sonuçları, ekler ve sıkıştırma özetleri. Yani bir adım asla "tek kısa soru" değildir. Tüm istem artı o ana kadarki tüm konuşmadır ve bu yüzden girdi token'ları çıktı token'larını gölgede bırakır. Geçmişi yeniden gönderme fikri size yeni geliyorsa, uzun bir sohbet neden daha pahalıdır bunu küçük bir örnekle açıklar.

Aynı sayfadan bütçeleme için önemli iki ayrıntı. DM'ler ajanın ana oturumunu paylaşır, her grup sohbeti ise kendi oturumunu alır, bu nedenle yoğun bir grup kendi geçmişini büyütür. Ve kalp atışı turları sağlayıcı önbelleğini boşluklar boyunca sıcak tutabilir, ancak her kalp atışı turu yine de token harcar: boşta duran bir asistan ücretsiz bir asistan değildir.

Değiştirebileceğiniz günlük bir iş yükü#

Alıntılanacak ölçülmüş bir "tipik OpenClaw günü" yok, bu yüzden bir varsayım alın ve sayıları kendi sayılarınızla değiştirin. Asistanınızın günde 150 model çağrısı yaptığını varsayalım (mesajlar, araç adımları, birkaç zamanlanmış kontrol). Her çağrının yaklaşık 12.000 girdi token'ı gönderdiğini (sistem istemi, geçmiş, araç çıktısı) ve yaklaşık 600 çıktı token'ı aldığını varsayalım.

• Günlük: 150 × 12.000 = 1.800.000 girdi token'ı ve 150 × 600 = 90.000 çıktı token'ı.
• Aylık (30 gün): 1.800.000 × 30 = 54.000.000 girdi ve 90.000 × 30 = 2.700.000 çıktı.

Şekle dikkat edin: girdi, çıktının yirmi katıdır. Bu bir ajan için normal şekildir ve kısa sorular yazıp uzun yanıtlar okuduğunuz bir sohbete kıyasla burada bir modelin girdi fiyatının neden daha önemli olduğunun nedenidir. İki taraf arasındaki fark için girdi ve çıktı token'ları sayfasına bakın.

Bu ayın üç modeldeki maliyeti#

İşte aynı ay, 54.000.000 girdi ve 2.700.000 çıktı token'ı, CheapTokens üzerinden kullanabileceğiniz üç model için canlı fiyatlandırılmış. Girdi ve çıktı birlikte sayılır, çünkü tek bir istek ikisi için de ödeme yapar. Toplamda, her biri OpenRouter'dan daha ucuza gelir ve tablo her iki sütunu yan yana gösterir.

Rakamlarla: ay için DeepSeek-V4-Flash $1.08, GLM-5.3-Flash $1.19 ve MiniMax-M2.7 $3.11. Bunların arkasındaki fiyatlar fiyatlandırma sayfasında ve tabloyla birlikte güncellenir.

Hangisini seçmeli? DeepSeek-V4-Flash size 380K bağlam penceresi ve yanıt başına 32.768'e kadar çıktı token'ı sunar, günün her saati tek fiyatla, bu da uzun ajan oturumlarına uyar. GLM-5.3-Flash 390K bağlam ve 8.192'ye kadar çıktı token'ına sahiptir, rutin ve keşif adımları için iyi bir uyumdur. MiniMax-M2.7 180K bağlam ve 8.192'ye kadar çıktı token'ına sahiptir. Göreve göre tam karşılaştırma OpenClaw için en ucuz model sayfasında, bu yüzden burada tekrarlamayacağım.

Faturayı OpenClaw'ın içinden izleyin#

OpenClaw harcadığınızı harcarken gösterebilir. Belgeler'e göre, /status oturum modelini, bağlam kullanımını, son yanıtın girdi ve çıktı token'larını ve tahmini bir maliyeti gösterir. /usage off|tokens|full her yanıta bir altbilgi ekler ve /usage cost oturum günlüklerinden maliyeti özetler.

İşe yarayan küçük bir alışkanlık: bir gün boyunca /usage tokens çalıştırın. Birkaç düzine yanıttan sonra adım başına gerçek girdinizi göreceksiniz ve bunu yukarıdaki formülde benim 12.000'im yerine koyabilirsiniz.

Belgelerden bir uyarı. Maliyet tahmini, models.providers.<provider>.models[] içinde model başına ayarladığınız cost değerlerinden gelir (1M token başına USD: girdi, çıktı, önbellek okuma, önbellek yazma). Bunları atlarsanız veya eski sayıları kopyalarsanız, tahmin yanlış olur, ancak sağlayıcı tarafından faturalanan tutarlar katalog tahminine göre önceliklidir. Bunları güncel tablodan ayarlayın, sonra bir gün sonra /status ile bakiyenizi karşılaştırın.

Ayı küçülten dört alışkanlık#

Belgeler bağlam üzerindeki baskıyı azaltmanın yollarını listeler. İşte aritmetiğe ne yaptıklarıyla birlikte.

1. Uzun oturumlarda /compact çalıştırın. Geçmişi özetler, böylece sonraki adımlar her şey yerine bir özeti yeniden gönderir. Diyelim ki adım başına ortalama girdiyi 12.000'den 8.000'e düşürüyor.
2. Büyük araç çıktılarını kırpın. Tüm bir dosyayı veya bir sayfa günlüğü döndüren bir araç, sonraki her adımda yeniden gönderilir. Oturuma girmeden önce kesin.
3. Görselleri küçültün. Ekran görüntüsü ağırlıklı oturumlar için imageMaxDimensionPx değerini düşürün.
4. Beceri açıklamalarını kısa tutun ve ayrıntılı keşif için daha küçük bir model kullanın.

İşte 1. alışkanlığın aynı asistana yaptığı. Adım başına 8.000 girdi token'ı ile bir ay 150 × 8.000 × 30 = 36.000.000 girdi ve hâlâ 2.700.000 çıktıdır. DeepSeek-V4-Flash'te bu $1.08 yerine $0.81. Yanıtlar aynı uzunlukta, bu nedenle tasarruf tamamen girdi tarafından gelir.

Aşamayacağınız bir bütçe belirleyin#

Geriye doğru çalışın. Harcamaya hazır olduğunuz miktara karar verin, bakiyeyi o miktarla doldurun ve ön ödemeli bakiyeyi tavan olarak görün: tükendiğinde istekler durur. Sonra ilk günden sonra gerçek kullanımınızı /status ile kontrol edin, 30 ile çarpın ve yukarıdaki tabloyla karşılaştırın.

Basit bir rutin:

1. Görevinize uyan modeli tablodan seçin.
2. /usage tokens açıkken normal bir gün geçirin.
3. Formüldeki 150 ve 12.000'i gördüklerinizle değiştirin.
4. ::cost tablosunu kendi sayılarınızla yeniden okuyun ve buna göre bakiye yükleyin.

OpenClaw'ı henüz bağlamadıysanız, OpenClaw'ı CheapTokens'e nasıl bağlarsınız ~/.openclaw/openclaw.json içindeki yapılandırmayı adım adım anlatır ve belgeler API adresini ve model kimliklerini içerir. Ajan bütçelerine daha geniş bir bakış için bir AI ajanının maliyeti nasıl tahmin edilir sayfasına bakın.