一招搞定openclaw🦞省钱攻略 千万别一上来,就给你的 OpenClaw 大龙虾接上最顶级的 AI 模型! 我们群里有个朋友,刚装好openclaw,兴奋地跑了一晚上定时任务,早上一看 API 账单,直接扣了 500 多块钱,心痛得差点把电脑砸了。 为什么会这么烧钱?你要知道,大龙虾和普通的聊天 AI 完全不一样。 大龙虾在你睡觉的时候,也在持续吃粮食吃算力,你的经费在不断燃烧,原因是它的“心跳机制”的,每隔几十分钟,它就要在后台自我思考一下:“我现在该干嘛?”。 如果你连它发个呆、查个日程,都用 Claude Opus 或者 GPT-5 这种顶级大脑,那简直就是用高射炮打蚊子,钱全烧在无效运转上了! 今天教你一招我独家的“穷鬼配置套餐”,能把大龙虾一天的运行成本,压到 10 块钱以内! 秘诀就四个字:高低搭配。 大龙虾日常的巡逻、收发消息、整理文件,这些低端工作的智能体,你就给它配置国产模型,比如 DeepSeek 或者阶跃星辰。速度极快,几百万 token 也就一瓶水的钱。这样子,大龙虾连续工作7天也就一个外卖的钱,非常划算。 只有当大龙虾遇到复杂任务、或者做深度决策的时候!通过配置路由,让它自动去调用 Claude 4.5 这种顶尖模型。 这样搞下来,你的 AI 既有顶级架构师的脑子,又有廉价打工人的执行力! #Openclaw #AI #人工智能 #AI员工 #OpenClaw使用攻略
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OpenClaw踩坑系列分享01-云服务部署 我折腾 OpenClaw 到现在,已经有一段时间了。 我走的并不是网上最常见、也不是最省心的那条路,而是基于腾讯云服务器,加上 GLM-5、MiniMax 2.5 这类国产模型来跑。也正因为如此,不管是运行环境,还是模型组合,都谈不上“标准答案”或“最优配置”。所以真正上手以后,我很快就发现,现实和网上刷到的那种“部署完就自然拥有一只又聪明、又通人性、又几乎全能的小龙虾”的想象,其实差得很远。 在实际折腾过程中,我遇到了非常多的问题:有些是配置问题,有些是机制理解问题,有些则是系统明明能跑、但就是不够听话、不够顺手。于是后面我做的事情,慢慢就变成了两条线同时推进:一条线是在各种 AI 工具的帮助下不断解决问题、继续往前跑;另一条线,则是反过来顺着这些问题一步步刨根问底,去理解 OpenClaw 背后的技术框架、执行链路和设计逻辑。 这个系列,就是在这样的过程中一点点写出来的。它既是一份踩坑记录,也是一次系统复盘。 前半部分主要在回答一个问题:怎么把一只虾真正养起来、养顺。也就是从云服务部署、模型接入、飞书钉钉通道、workspace、Remote SSH、外部修理工、搜索、视觉、定时任务,一路讲到最后那张总检查清单。核心都在解决同一件事:让 OpenClaw 从“能跑”走到“能用、好用、没那么容易发癫”。 后半部分则开始进入更进一步的问题:当你不只是在养一只虾,而是开始面对多群、多入口、多 Agent 的时候,到底该怎么选、怎么管、怎么避免越用越乱。 如果它能帮你少踩一些坑,少走一点弯路,或者在你下一次发懵的时候,更快判断问题到底是出在配置、机制,还是整体使用方式上,那这段折腾就算没有白费。 #openclaw #openclaw云部署 #openclaw小龙虾
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