OpenClaw省钱实战:从月花600降到20,我只改了这两个配置文件

>"第一个月账单$600，我差点把OpenClaw卸载了。"

这是很多OpenClaw用户的真实写照。

GPT-5.3官方API输出Token单价$15/百万，Claude Sonnet更贵。跑几个复杂的多步骤任务，月账单轻松破$200，重度用户甚至能到$600以上。

**但真相是：你根本不需要花这么多钱。**

今天这篇攻略，手把手教你通过**API中转站**，把OpenClaw的调用成本压到官方的**1/10甚至更低**——相同的模型、相同的接口协议，只是换了个请求路径。

## 【一、为什么中转站能便宜这么多？】

官方API定价是面向全球零售用户的标准价，而中转站通过**批量采购+汇率差+流量聚合**拿到批发成本。

| 模型 | 官方输出价格 | 中转站输出价格 | 节省比例 |

|------|-------------|---------------|---------|

| GPT-5.3 | $15/百万Token | ~$1.5/百万Token | **90%** |

| Claude Sonnet 4.6 | $15/百万Token | ~$1.5/百万Token | **90%** |

| Gemini 3 Pro | $5/百万Token | ~$0.5/百万Token | **90%** |

| DeepSeek v3.2 | $1.1/百万Token | ~$0.1/百万Token | **91%** |

**算账**：月消耗40万输出Token的中度用户

- 官方GPT-5.3：40 × $15 = **$600**

- 中转站GPT-5.3：40 × $1.5 = **$60**

- 换用DeepSeek v3.2中转：40 × $0.1 = **$4**

## 【二、核心配置：修改openclaw.json】

这是整个省钱方案的核心。通过修改配置文件，将四个主流模型的请求全部指向中转站地址。

**文件路径**：

- Windows：`C:\Users\你的用户名\.openclaw\openclaw.json`

- macOS：`~/.openclaw/openclaw.json`

**关键配置块**：

```json

{

"agents": {

"defaults": {

"model": {

// 日常任务推荐DeepSeek，成本最低

"primary": "api-proxy-deepseek/deepseek-v3.2"

      }

    }

  },

"models": {

"mode": "merge",

"providers": {

"api-proxy-deepseek": {

"baseUrl": "https://api.88api.shop/v1",

"api": "openai-completions",

"models": [{

"id": "deepseek-v3.2",

"contextWindow": 2000000

        }]

      }

    }

  }

}

```

**⚠️ 三个高频踩坑点**：

1. Claude的`api`字段必须写`anthropic-messages`，不能用`openai-completions`

2. Claude的`baseUrl`不带`/v1`，其他三个都要带

3. Windows路径必须用`\\`转义

## 【三、填写API Key：auth-profiles.json】

真实API Key单独存放，便于团队共享配置而不泄露密钥。

**文件路径**：

- Windows：`C:\Users\admin\.openclaw\agents\main\agent\auth-profiles.json`

- macOS：`~/.openclaw/agents/main/agent/auth-profiles.json`

```json

{

"profiles": {

"api-proxy-deepseek:default": {

"type": "api_key",

"provider": "api-proxy-deepseek",

"key": "sk-your-key-here"

    }

  }

}

```

## 【四、其他省Token技巧（扩展内容）】

除了中转站，这些方法也能帮你进一步降本：

### 1️⃣ 智能记忆管理（Memos插件）

- 自动过滤寒暄、重复表述

- 仅保存关键信息，按需召回

-**Token消耗降低77%**

### 2️⃣ 按任务分派模型

| 任务类型 | 推荐模型 | 理由 |

|---------|---------|------|

| 简单问答、文本整理 | DeepSeek v3.2 | 成本最低 |

| 代码生成、调试 | GPT-5.3 | 编程能力均衡 |

| 长文档分析 | Claude Sonnet | 20万Token上下文 |

| 超长文本 | Gemini 3 Pro | 200万Token窗口 |

### 3️⃣ 定期清理状态文件

- 删除`.clawdbot`目录下已完成的陈旧记录

- 执行`/new`命令重置会话

- 防止重复发送冗余文本

### 4️⃣ 启用Prompt缓存

- 接入Anthropic等支持缓存的API

- 重复输入Token享受折扣

- 避免在Prompt中加入动态时间戳

### 5️⃣ 数据格式优化（TOON格式）

- 比JSON少30%-60%的Token

- 去掉多余括号、引号

- 大型数据集节省效果更明显

## 【五、启动验证】

```bash

# 启动OpenClaw Gateway

openclawgateway--port18789

```

浏览器访问`http://127.0.0.1:18789/`，发送测试消息验证连通性。

## 【结语】

整套配置下来**不超过15分钟**，核心改动只有两个文件：

-`openclaw.json` → 定义中转站地址和模型列表

-`auth-profiles.json` → 填入API Key

配置完成后，OpenClaw的所有功能完全不受影响，只是请求路径变了，成本随之大幅下降。

**对于每天都在跑Agent任务的开发者来说，这个配置的回报周期通常不超过一天。**