Скільки коштує OpenClaw на місяць? Бюджет у токенах

Постійно ввімкнений асистент OpenClaw коштує стільки, скільки коштують його токени: приблизно steps per day × tokens per step × 30 days, за ціною обраної вами моделі. За навантаженням нижче місяць — це десятки мільйонів вхідних токенів і лише кілька мільйонів вихідних, тож ціна моделі визначає більшу частину рахунку. Ось як отримати власне число за п'ять хвилин.

Ви налаштовуєте асистента, він відповідає у ваших чатах цілий день, і перше питання завжди однакове: скільки це буде в кінці місяця? Ніхто не може дати вам універсальну цифру, бо OpenClaw виставляє рахунок за все, що надсилає моделі, а це залежить від вашого налаштування. Тож давайте виміряємо складники.

Що OpenClaw надсилає на кожному кроці#

Документація OpenClaw (довідка про використання токенів, перевірено 26 жовтня 2026 року для версії 2026.9.3; сторінка не має дати публікації) каже, що системний промпт перебудовується на кожному запуску. Він містить список інструментів, метадані скілів, файли початкового завантаження робочого простору, як-от AGENTS.md і MEMORY.md, поточний час і метадані середовища виконання. Обсяг ін'єктованих файлів обмежено agents.defaults.bootstrapMaxChars і bootstrapTotalMaxChars.

До того ж усе, що отримує модель, зараховується до контексту: історія, виклики інструментів та їхні результати, вкладення й підсумки ущільнення. Тож крок — це ніколи не «одне коротке питання». Це весь промпт плюс уся розмова на цей момент, і саме тому вхідні токени значно переважають вихідні. Якщо ідея повторного надсилання історії для вас нова, чому довгий чат коштує більше пояснює це на невеликому прикладі.

Дві деталі з тієї ж сторінки важливі для бюджетування. Особисті повідомлення використовують головну сесію агента, тоді як кожен груповий чат отримує власну сесію, тож жвава група накопичує власну історію. А оберти heartbeat можуть підтримувати кеш провайдера теплим під час простоїв, але кожен оберт heartbeat усе одно коштує токенів: асистент у простої не є безкоштовним асистентом.

Щоденне навантаження, яке ви можете змінити#

Немає виміряного «типового дня OpenClaw», який можна навести, тож візьміть припущення і замініть числа на свої. Скажімо, ваш асистент робить 150 викликів моделі на день (повідомлення, кроки інструментів, кілька запланованих перевірок). Скажімо, кожен виклик надсилає близько 12 000 вхідних токенів (системний промпт, історія, вивід інструментів) і отримує назад близько 600 вихідних токенів.

• За день: 150 × 12 000 = 1 800 000 вхідних токенів і 150 × 600 = 90 000 вихідних токенів.
• За місяць (30 днів): 1 800 000 × 30 = 54 000 000 вхідних і 90 000 × 30 = 2 700 000 вихідних.

Зверніть увагу на форму: вхідних у двадцять разів більше за вихідні. Це нормальна форма для агента, і саме тому ціна вхідних токенів моделі тут важливіша, ніж у чаті, де ви пишете короткі питання й читаєте довгі відповіді. Про різницю між двома сторонами дивіться вхідні проти вихідних токенів.

Скільки цей місяць коштує на трьох моделях#

Ось той самий місяць, 54 000 000 вхідних і 2 700 000 вихідних токенів, з актуальними цінами для трьох моделей, які ви можете використовувати через CheapTokens. Вхідні та вихідні рахуються разом, бо один запит оплачує обидва. Загалом кожна з них виходить дешевше за OpenRouter, і таблиця показує обидва стовпці поруч.

У числах: DeepSeek-V4-Flash за місяць — $1.08, GLM-5.3-Flash — $1.19, а MiniMax-M2.7 — $3.11. Ціни за ними — на сторінці цін і оновлюються разом із таблицею.

Що обрати? DeepSeek-V4-Flash дає вам контекстне вікно 380K і до 32 768 вихідних токенів на відповідь за однією ціною цілодобово, що підходить для довгих сесій агента. GLM-5.3-Flash має контекст 390K і до 8 192 вихідних токенів, добре підходить для рутинних і дослідницьких кроків. MiniMax-M2.7 має контекст 180K і до 8 192 вихідних токенів. Повне порівняння за задачами є в найдешевша модель для OpenClaw, тож я не повторюватиму його тут.

Стежте за рахунком із середини OpenClaw#

OpenClaw може показувати вам, що ви витрачаєте, поки ви витрачаєте. Згідно з документацією, /status показує модель сесії, використання контексту, вхідні та вихідні токени останньої відповіді й оцінену вартість. /usage off|tokens|full додає футер до кожної відповіді, а /usage cost підсумовує вартість із журналів сесії.

Невелика звичка, яка працює: запускайте /usage tokens протягом дня. Після кількох десятків відповідей ви побачите свій реальний вхідний обсяг на крок, і зможете підставити його у формулу вище замість моїх 12 000.

Одне застереження з документації. Оцінка вартості походить від значень cost, які ви задаєте для кожної моделі в models.providers.<provider>.models[] (долари США за 1M токенів: вхідні, вихідні, читання кешу, запис кешу). Якщо ви їх не вкажете або скопіюєте старі числа, оцінка буде хибною, а суми, виставлені провайдером, мають перевагу над оцінкою з каталогу. Задайте їх із поточної таблиці, потім порівняйте /status зі своїм балансом після дня.

Чотири звички, які зменшують місяць#

Документація перелічує способи зменшити тиск на контекст. Ось вони разом із тим, що вони роблять з арифметикою.

1. Запускайте /compact на довгих сесіях. Він підсумовує історію, тож наступні кроки надсилають підсумок замість усього. Скажімо, це зменшує середній вхідний обсяг на крок із 12 000 до 8 000.
2. Скорочуйте великі виводи інструментів. Інструмент, що повертає цілий файл або сторінку логів, надсилається повторно на кожному наступному кроці. Обрізайте його, перш ніж він потрапить у сесію.
3. Зменшуйте зображення. Для сесій із великою кількістю скриншотів знижуйте imageMaxDimensionPx.
4. Тримайте описи скілів короткими і використовуйте меншу модель для багатослівного дослідження.

Ось що звичка 1 робить із тим самим асистентом. За 8 000 вхідних токенів на крок місяць — це 150 × 8 000 × 30 = 36 000 000 вхідних і все ще 2 700 000 вихідних. На DeepSeek-V4-Flash це $0.81 замість $1.08. Відповіді тієї ж довжини, тож економія походить цілком із боку входу.

Встановіть бюджет, який не зможете перевищити#

Працюйте у зворотному напрямку. Вирішіть, скільки ви готові витратити, поповніть баланс на цю суму і вважайте передплачений баланс стелею: коли він вичерпається, запити зупиняться. Потім перевірте своє реальне використання після першого дня за допомогою /status, помножте на 30 і порівняйте з таблицею вище.

Проста рутина:

1. Виберіть модель із таблиці, що підходить для вашої задачі.
2. Проведіть звичайний день із увімкненим /usage tokens.
3. Замініть 150 і 12 000 у формулі на те, що ви побачили.
4. Перечитайте таблицю ::cost зі своїми числами і поповніть баланс відповідно.

Якщо ви ще не підключили OpenClaw, як підключити OpenClaw до CheapTokens проводить через конфігурацію в ~/.openclaw/openclaw.json, а в документації є адреса API та ідентифікатори моделей. Для ширшого огляду бюджетів агентів дивіться як оцінити вартість AI-агента.