在OpenClaw实际使用过程中，很多用户都会遇到API费用过高的问题，尤其是在Agent自动执行、Workflow批量任务、日志分析、文本处理、内容生成、翻译、总结、分类、数据整理等日常任务场景下，如果全部使用高端模型（如GPT-4、Claude、Gemini Pro），会产生较高的调用成本。因此，在OpenClaw中为日常任务使用便宜模型是一种非常常见且推荐的优化策略。通过合理配置模型别名、模型分级、Fallback模型、Key分流、Workflow模型绑定、Agent模型分配，可以实现低成本稳定运行，同时保证关键任务仍使用高质量模型。

一、什么是日常任务模型

日常任务指不需要高推理能力的模型调用，例如：

• 文本改写
• 翻译
• 摘要
• 分类
• 标签生成
• 日志分析
• 简单问答
• 批量生成内容
• 自动回复
• 数据整理

这些任务不需要最强模型，可以使用低成本模型。

二、为什么建议使用便宜模型

• 降低API费用
• 减少429限流
• 提高并发能力
• 提高响应速度
• 适合批量任务
• 适合自动化流程
• 适合长时间运行

如果全部使用GPT-4，费用可能增加10倍以上。

三、常见便宜模型推荐

• gpt-4o-mini
• gpt-3.5
• deepseek-chat
• qwen-turbo
• claude-haiku
• gemini-flash
• llama3 本地模型

这些模型价格低、速度快、适合日常任务。

四、在OpenClaw中设置便宜模型Alias

推荐设置统一别名。

fast = gpt-4o-mini
cheap = gpt-3.5
local = llama3
smart = gpt-4.1

调用时：

model = fast

可以随时替换模型而不用改脚本。

五、在Workflow中使用便宜模型

进入：

• Workflows
• Edit

设置：

model = fast

适用于：

• 批量生成
• 定时任务
• 自动化处理
• 数据整理

六、在Agent中设置便宜模型

Agent默认可能使用高端模型。

修改：

model = fast

适用于：

• 循环任务
• 自动执行
• 长时间运行

否则费用会非常高。

七、设置Fallback模型节省费用

可以让默认使用便宜模型。

default = fast
fallback = smart

只有失败时才用贵模型。

优点：

• 节省费用
• 提高稳定性

八、批量任务必须使用便宜模型

批量任务最容易产生高费用。

例如：

• 1000条数据
• 自动生成内容
• 日志分析

建议：

model = cheap

否则费用很高。

九、使用本地模型降低成本

OpenClaw支持本地模型。

• Ollama
• vLLM
• LM Studio
• FastChat

示例：

local = llama3

优点：

• 0费用
• 不限流
• 可长期运行

十、多模型分级策略

推荐分级：

cheap → 日常任务
fast → 普通任务
smart → 复杂任务
vision → 多模态
local → 本地任务

这样可以合理使用资源。

十一、避免所有任务都用高端模型

错误配置：

default = gpt-4

会导致：

• 费用高
• 429限流
• 速度慢

正确：

default = fast

十二、限制并发避免高费用

便宜模型适合高并发。

concurrency = 3

高端模型建议：

concurrency = 1

十三、不同任务绑定不同模型

推荐：

• 聊天 → fast
• 批量 → cheap
• 复杂 → smart
• 本地 → local

OpenClaw支持单独设置。

十四、企业级推荐配置

cheap = gpt-3.5
fast = gpt-4o-mini
smart = gpt-4.1
local = llama3
backup = claude-haiku

默认：

default = fast

Agent：

model = cheap

Workflow：

model = cheap

十五、什么时候必须用高端模型

• 复杂推理
• 代码生成
• 多轮Agent
• 复杂规划
• 高级分析
• 多模态

其他情况建议用便宜模型。

十六、推荐稳定低成本方案

cheap = gpt-3.5
fast = gpt-4o-mini
smart = gpt-4.1
local = llama3

default = fast
fallback = smart

workflow = cheap
agent = cheap

通过模型分级 + Alias + Fallback + 本地模型，可以让OpenClaw日常任务使用便宜模型，同时保证系统稳定、低成本、高并发运行。