夜雨聆风最近半年，我的服务器上常年跑着三个AI Agent：OpenClaw、Hermes和Codex。桌面上还开着Codex和Claude Code。
说实话，这套东西也没那么光鲜，更多时候是在半夜看日志、改配置、查报错。
我真正想分享的是：同一套AI工具栈，成本和效果可能差出好几倍。关键不在于你用了多强的模型，要看你有没有把模型用在合适的位置。
我的整体思路可以用一句话概括：
便宜模型打底，贵模型按需调用。
好钢用在刀刃上，别拿屠龙刀切土豆丝。
一、我的整体架构：服务器跑Agent，手机端随时调用
目前我的AI Agent主要分两层：
服务器端负责自动化流程，手机端随时查看和调用。
服务器上主要跑三个工具：
① OpenClaw：负责固定流程和自动化任务
② Hermes：负责日常交互和问题排查
③ Codex：负责高质量生成和复杂任务执行
桌面端主要是：
① Codex：本地开发和任务执行主力
② Claude Code：辅助处理代码库理解和复杂项目，但我用得不算多
③ 浏览器：网页端各家AI直接使用。
这套架构不是一开始就设计好的，是踩坑踩出来的。
早期我图省事，所有任务都用强模型。效果确实好，但账单也很"提神"，比咖啡还提神。
后来我又走到另一个极端：全部换成便宜模型。结果自动化流程开始频繁翻车，格式错、字段漏、发布失败，各种小毛病不断。
最后才摸索出现在这套分层策略：
普通任务用便宜模型，关键环节上高质量模型。
二、OpenClaw：流水线上的主力
OpenClaw是我服务器端自动化流程的主力。
我主要用它跑一些固定任务，比如：
① 系统自动备份
② 文章撰写流程
③ 内容整理
④ 多平台自动发布
⑤ 固定格式的数据处理
这些任务的特点是：不一定需要最聪明的AI，但需要稳定、准时、听指令。
所以我一般用国内模型打底，成本低，适合长期跑。
但有些环节不能省，比如文章核心段落生成、复杂判断、关键发布字段校验。这些地方我会让OpenClaw调用更强的模型，比如DeepSeek、Codex等。
可以理解成一条流水线：
普通岗位用普通工，关键技术环节请专家。
我踩过一个很典型的坑：早期为了省钱，整个流程全用最低配模型。结果自动发布经常出问题，格式对不上，字段丢三落四，最后省下来的模型费用，全花在人工排查上了。
后来我改成了按Agent单独配置模型。
比如：
① 自动发布Agent：用性价比模型，重点是稳定执行
② 内容生成Agent：用更强模型，重点是质量
③ 校验Agent：用理解力更好的模型，减少出错
OpenClaw支持按agent模型配置，在不同agent里加不同的model字段就可以。
这套方法本质上就是"模型路由"：
Layer 1：便宜模型处理常规任务
Layer 2：贵模型处理复杂任务
我的体感是，成本能明显降下来，效果反而更稳定。
三、Hermes：我的交互式私人助手
Hermes和OpenClaw用的模型差不多，但定位完全不同。
OpenClaw是无人值守的流水线，Hermes更像一个随时待命的私人助手。
我平时会用Hermes做这些事：
① 学习资料整理
② 工作总结
③ 调试OpenClaw问题
④ 排查Codex报错
⑤ 分析服务器日志
⑥ 生成临时脚本
⑦ 梳理任务方案
这里有个很有意思的发现：
同样的模型，在Hermes里表现往往比在OpenClaw里更靠谱。
为什么？
因为Hermes是交互式的。我能随时纠正它、追问它、打断它、让它换方向。
但OpenClaw跑的是自动化流程，一旦第一步理解错了，后面就可能一路错到底。自动化流程最怕的不是错，而是错得很自信，还一路执行完。
所以我的经验是：
自动化Agent，模型理解力宁高勿低。
交互式助手，中等模型就够用。
因为交互式场景里，真正的"纠偏模型"其实是人。
Hermes对我来说，就是一个理工男性格的得力助手：不太会哄人，但真能干活。
四、Codex：服务器上的重炮
Codex在我的服务器端不是天天用，而是作为"重炮"按需调用。
OpenClaw和Hermes遇到复杂任务时，会调用Codex处理，比如：
① 高质量内容生成
② 复杂代码修改
③ 多步骤逻辑推理
④ 自动化流程中的关键节点
⑤ 比较难排查的错误
我的使用原则很简单：
80%的常规任务交给便宜模型，20%的关键任务交给Codex。
这样既能保证效果，又不会让成本失控。
调用方式也不复杂。OpenClaw可以通过subprocess调用Codex CLI的exec模式，把任务指令和参数传进去。
这样Codex就不用一直在线干杂活，而是在关键时刻出来"开炮"。
五、桌面端：网页端和本地Codex主力，Claude Code辅助
桌面端我现在主要用浏览器和本地Codex。
它适合做本地项目开发、代码修改、文件处理和一些明确的执行型任务。
这里有一个很实用的省钱技巧：
复杂任务不要一上来就让Codex硬干。先用ChatGPT网页端做规划，再把成熟方案交给Codex执行。
为什么？
因为很多复杂任务真正费额度的，不是执行，而是前期反复讨论方案。
你让Codex一边理解、一边规划、一边试错、一边改代码，很容易消耗大量额度。
我的做法是：
第一步，在ChatGPT网页端把需求说清楚。
第二步，让它帮我拆任务、定方案、写执行步骤。
第三步，确认方案后，再交给Codex CLI执行。
这样Codex拿到的是一份清晰的施工图，而不是一团还没想明白的需求。
结果是：额度消耗更少，执行质量反而更高。
Claude Code我也在用，但使用频率没Codex高。
它的agentic能力确实很强，尤其适合理解大型代码库、跨文件修改、协调多个子任务。
但对我来说有两个现实问题：
第一，我已经开了ChatGPT会员，不想再多付一份Claude Pro。
第二，Claude Code的操作方式对非程序员不算友好，上手门槛比Codex高一些。
所以我现在更多把Claude Code作为辅助工具，而不是主力工具。
六、我的Codex省钱用法
最后说一下很多人关心的成本问题。
我现在的使用方法是：
第一，开ChatGPT会员。
对我来说，Plus勉强够用。Codex CLI可以配合账号使用，不用所有任务都走API计费。
第二，服务器和电脑共享同一套认证。
服务器上跑自动化任务，桌面端做本地开发，共享同一份账号能力。
第三，规划在网页端，执行在CLI。
网页端适合讨论、规划、试错。
CLI适合执行、修改、落地。
不要反过来。反过来就是拿挖掘机绣花，钱花了，活还慢。
第四，只在关键任务里调用Codex。
OpenClaw和Hermes里能用普通模型解决的，就别上Codex。
只有涉及高质量输出、复杂推理、关键执行节点时，才调用Codex。
这套组合跑下来，我的整体月成本基本能控制在200元人民币以内。
如果所有任务都用顶级模型硬跑，一个月成本很容易上去。关键是还不一定更稳定。
七、我的最终结论
这半年跑下来，我最大的体会是：
AI Agent真正省钱的方式，不是找最便宜的模型，也不是永远用最强的模型，而是按任务分层。
固定流程，用便宜模型。
关键节点，用强模型。
交互助手，可以中等模型。
无人值守，模型理解力一定要高。
复杂任务，先规划再执行。
一句话总结：
模型不是越贵越好，匹配任务才值钱。
这也是我现在搭AI工具栈的核心原则。
别迷信单个工具。
真正好用的是组合拳。
