OpenClaw کی ماہانہ لاگت کتنی ہے؟ ٹوکنز میں ایک بجٹ

ایک ہمہ وقت چلنے والے OpenClaw اسسٹنٹ کی لاگت اُتنی ہی ہوتی ہے جتنی اس کے ٹوکنز کی: تقریباً steps per day × tokens per step × 30 days، جو آپ کے منتخب کردہ ماڈل سے طے ہوتی ہے۔ نیچے دیے گئے ورک لوڈ کے ساتھ، ایک مہینے میں کروڑوں ان پٹ ٹوکنز اور صرف چند ملین آؤٹ پٹ ٹوکنز بنتے ہیں، اس لیے بل کا زیادہ تر حصہ ماڈل کی قیمت طے کرتی ہے۔ یہاں بتایا گیا ہے کہ پانچ منٹ میں اپنا نمبر کیسے حاصل کریں۔

آپ اسسٹنٹ سیٹ اپ کرتے ہیں، یہ سارا دن آپ کے چیٹ چینلز میں جواب دیتا ہے، اور پہلا سوال ہمیشہ ایک ہی ہوتا ہے: مہینے کے آخر میں یہ کتنا ہوگا؟ کوئی بھی آپ کو عالمی عدد نہیں دے سکتا، کیونکہ OpenClaw آپ سے اُس چیز کا بل لیتا ہے جو وہ ماڈل کو بھیجتا ہے، اور یہ آپ کے سیٹ اپ پر منحصر ہے۔ تو آئیے ٹکڑوں کو ناپیں۔

OpenClaw ہر قدم پر کیا بھیجتا ہے#

OpenClaw کی دستاویزات (ٹوکن-استعمال حوالہ، 26 اکتوبر 2026 کو ورژن 2026.9.3 کے خلاف جانچا گیا؛ صفحے پر اشاعت کی تاریخ درج نہیں) کے مطابق سسٹم پرامپٹ ہر رن پر دوبارہ بنایا جاتا ہے۔ اس میں ٹول کی فہرست، مہارتوں کی میٹا ڈیٹا، ورک اسپیس بوٹ اسٹریپ فائلیں جیسے AGENTS.md اور MEMORY.md، موجودہ وقت اور رن ٹائم میٹا ڈیٹا شامل ہوتے ہیں۔ انجیکٹ کی گئی فائلیں agents.defaults.bootstrapMaxChars اور bootstrapTotalMaxChars سے محدود ہوتی ہیں۔

اس کے علاوہ، ماڈل کو موصول ہونے والی ہر چیز کانٹیکسٹ میں شمار ہوتی ہے: ہسٹری، ٹول کالز اور ان کے نتائج، اٹیچمنٹس اور کمپیکشن خلاصے۔ تو ایک قدم کبھی "ایک مختصر سوال" نہیں ہوتا۔ یہ پورا پرامپٹ اور اب تک کی پوری گفتگو ہوتا ہے، اور اسی لیے ان پٹ ٹوکنز آؤٹ پٹ ٹوکنز سے کہیں زیادہ ہوتے ہیں۔ اگر ہسٹری دوبارہ بھیجنے کا خیال آپ کے لیے نیا ہے، تو لمبی چیٹ زیادہ مہنگی کیوں ہوتی ہے ایک چھوٹی مثال سے سمجھاتا ہے۔

اسی صفحے کی دو تفصیلات بجٹ کے لیے اہم ہیں۔ ڈی ایمز ایجنٹ کے مرکزی سیشن کا اشتراک کرتے ہیں، جبکہ ہر گروپ چیٹ کا اپنا سیشن ہوتا ہے، اس لیے مصروف گروپ اپنی ہسٹری بڑھاتا ہے۔ اور ہارٹ بیٹ ٹرنز بیکار وقفوں میں پرووائیڈر کیشے کو گرم رکھ سکتے ہیں، لیکن ہر ہارٹ بیٹ ٹرن پھر بھی ٹوکنز خرچ کرتا ہے: بیکار اسسٹنٹ مفت اسسٹنٹ نہیں ہوتا۔

ایک روزانہ ورک لوڈ جو آپ بدل سکتے ہیں#

کوئی ماپا ہوا "عام OpenClaw دن" حوالے کے لیے موجود نہیں، تو ایک مفروضہ لیں اور نمبروں کو اپنے نمبروں سے بدل دیں۔ فرض کریں آپ کا اسسٹنٹ دن میں 150 ماڈل کالز کرتا ہے (پیغامات، ٹول کے مراحل، چند شیڈول شدہ جانچیں)۔ فرض کریں ہر کال تقریباً 12,000 ان پٹ ٹوکنز بھیجتی ہے (سسٹم پرامپٹ، ہسٹری، ٹول آؤٹ پٹ) اور تقریباً 600 آؤٹ پٹ ٹوکنز واپس لیتی ہے۔

• فی دن: 150 × 12,000 = 1,800,000 ان پٹ ٹوکنز اور 150 × 600 = 90,000 آؤٹ پٹ ٹوکنز۔
• فی مہینہ (30 دن): 1,800,000 × 30 = 54,000,000 ان پٹ اور 90,000 × 30 = 2,700,000 آؤٹ پٹ۔

شکل پر غور کریں: ان پٹ آؤٹ پٹ سے بیس گنا ہے۔ یہ ایجنٹ کے لیے عام شکل ہے، اور یہی وجہ ہے کہ ماڈل کی ان پٹ قیمت یہاں اُس چیٹ سے زیادہ اہم ہے جہاں آپ مختصر سوالات ٹائپ کرتے ہیں اور لمبے جوابات پڑھتے ہیں۔ دونوں اطراف کے فرق کے لیے، ان پٹ بمقابلہ آؤٹ پٹ ٹوکنز دیکھیں۔

تین ماڈلز پر اُس مہینے کی لاگت#

یہاں وہی مہینہ ہے، 54,000,000 ان پٹ اور 2,700,000 آؤٹ پٹ ٹوکنز، تین ماڈلز کے لیے لائیو قیمت کے ساتھ جو آپ CheapTokens کے ذریعے استعمال کر سکتے ہیں۔ ان پٹ اور آؤٹ پٹ ایک ساتھ شمار ہوتے ہیں، کیونکہ ایک درخواست دونوں کی ادائیگی کرتی ہے۔ مجموعی طور پر، ان میں سے ہر ایک OpenRouter سے سستا نکلتا ہے، اور جدول دونوں کالم ساتھ ساتھ دکھاتا ہے۔

نمبروں میں: مہینے کے لیے DeepSeek-V4-Flash $1.08 ہے، GLM-5.3-Flash $1.19 ہے، اور MiniMax-M2.7 $3.11 ہے۔ ان کے پیچھے کی قیمتیں قیمتوں کے صفحے پر ہیں اور جدول کے ساتھ اپ ڈیٹ ہوتی ہیں۔

کون سا منتخب کریں؟ DeepSeek-V4-Flash آپ کو 380K کانٹیکسٹ ونڈو اور فی جواب 32,768 آؤٹ پٹ ٹوکنز تک دیتا ہے، چوبیس گھنٹے ایک ہی قیمت پر، جو لمبے ایجنٹ سیشنز کے لیے موزوں ہے۔ GLM-5.3-Flash میں 390K کانٹیکسٹ اور 8,192 آؤٹ پٹ ٹوکنز تک ہیں، جو معمول اور تحقیقی مراحل کے لیے اچھا انتخاب ہے۔ MiniMax-M2.7 میں 180K کانٹیکسٹ اور 8,192 آؤٹ پٹ ٹوکنز تک ہیں۔ کام کے لحاظ سے مکمل موازنہ OpenClaw کے لیے سب سے سستا ماڈل میں ہے، اس لیے میں یہاں دہراؤں گا نہیں۔

OpenClaw کے اندر سے بل پر نظر رکھیں#

OpenClaw آپ کو دکھا سکتا ہے کہ آپ خرچ کرتے وقت کیا خرچ کر رہے ہیں۔ دستاویزات کے مطابق، /status سیشن ماڈل، کانٹیکسٹ استعمال، آخری جواب کے ان پٹ اور آؤٹ پٹ ٹوکنز اور ایک تخمینی لاگت دکھاتا ہے۔ /usage off|tokens|full ہر جواب میں فوٹر شامل کرتا ہے، اور /usage cost سیشن لاگز سے لاگت کا خلاصہ کرتا ہے۔

ایک چھوٹی عادت جو کام کرتی ہے: ایک دن کے لیے /usage tokens چلائیں۔ چند درجن جوابات کے بعد آپ اپنا حقیقی فی قدم ان پٹ دیکھیں گے، اور آپ اسے اوپر والے فارمولے میں میرے 12,000 کی جگہ ڈال سکتے ہیں۔

دستاویزات سے ایک انتباہ۔ لاگت کا تخمینہ اُن cost اقدار سے آتا ہے جو آپ models.providers.<provider>.models[] میں فی ماڈل سیٹ کرتے ہیں (USD فی 1M ٹوکنز: ان پٹ، آؤٹ پٹ، کیشے ریڈ، کیشے رائٹ)۔ اگر آپ انہیں چھوڑ دیتے ہیں یا پرانے نمبر کاپی کرتے ہیں، تو تخمینہ غلط ہوتا ہے، جبکہ پرووائیڈر کے بل کیے گئےamounts کیٹلاگ تخمینے پر فوقیت رکھتے ہیں۔ انہیں موجودہ جدول سے سیٹ کریں، پھر ایک دن بعد /status کا اپنے بیلنس سے موازنہ کریں۔

چار عادات جو مہینہ کم کرتی ہیں#

دستاویزات کانٹیکسٹ پر دباؤ کم کرنے کے طریقے بتاتی ہیں۔ یہاں وہ ہیں اور حساب پر ان کا اثر۔

1. لمبے سیشنز پر /compact چلائیں۔ یہ ہسٹری کا خلاصہ کرتا ہے، اس لیے اگلے مراحل سب کچھ دوبارہ بھیجنے کے بجائے خلاصہ بھیجتے ہیں۔ فرض کریں یہ فی قدم اوسط ان پٹ 12,000 سے 8,000 کر دیتا ہے۔
2. بڑے ٹول آؤٹ پٹس کو تراشیں۔ ایسا ٹول جو پوری فائل یا لاگز کا صفحہ واپس کرتا ہے، ہر اگلے قدم پر دوبارہ بھیجا جاتا ہے۔ اسے سیشن میں داخل ہونے سے پہلے کاٹ دیں۔
3. تصاویر چھوٹی کریں۔ اسکرین شاٹ سے بھرپور سیشنز کے لیے، imageMaxDimensionPx کم کریں۔
4. مہارت کی تفصیلات مختصر رکھیں اور تفصیلی تحقیق کے لیے چھوٹا ماڈل استعمال کریں۔

یہاں عادت 1 اسی اسسٹنٹ پر کیا کرتی ہے۔ فی قدم 8,000 ان پٹ ٹوکنز کے ساتھ، ایک مہینہ 150 × 8,000 × 30 = 36,000,000 ان پٹ اور پھر بھی 2,700,000 آؤٹ پٹ ہے۔ DeepSeek-V4-Flash پر یہ $1.08 کے بجائے $0.81 ہے۔ جوابات کی لمبائی وہی رہتی ہے، اس لیے بچت مکمل طور پر ان پٹ کی طرف سے آتی ہے۔

ایسا بجٹ سیٹ کریں جس سے آپ آگے نہ بڑھ سکیں#

الٹا حساب لگائیں۔ فیصلہ کریں کہ آپ کتنا خرچ کرنے کو تیار ہیں، بیلنس میں اُتنی ہی رقم ڈالیں، اور پری پیڈ بیلنس کو حد سمجھیں: جب وہ ختم ہو جائے، درخواستیں رک جاتی ہیں۔ پھر پہلے دن کے بعد /status سے اپنا حقیقی استعمال دیکھیں، 30 سے ضرب دیں، اور اوپر والے جدول سے موازنہ کریں۔

ایک سادہ معمول:

1. جدول سے وہ ماڈل منتخب کریں جو آپ کے کام کے مطابق ہو۔
2. /usage tokens آن رکھ کر ایک عام دن چلائیں۔
3. فارمولے میں 150 اور 12,000 کو اُن نمبروں سے بدلیں جو آپ نے دیکھے۔
4. اپنے نمبروں کے ساتھ ::cost جدول دوبارہ پڑھیں اور اسی کے مطابق رقم ڈالیں۔

اگر آپ نے ابھی تک OpenClaw کنیکٹ نہیں کیا، تو OpenClaw کو CheapTokens سے کیسے کنیکٹ کریں ~/.openclaw/openclaw.json میں کنفگ سے گزرتا ہے، اور دستاویزات میں API ایڈریس اور ماڈل آئی ڈیز موجود ہیں۔ ایجنٹ بجٹس پر وسیع نظر کے لیے، AI ایجنٹ کی لاگت کا تخمینہ کیسے لگائیں دیکھیں۔