OpenClaw 怎么接 API？本地 Agent 跑多模型更省钱

如果你在折腾 OpenClaw 这类本地 Agent 工具，最后一定会碰到一个现实问题：token 成本。

因为它不是只做一轮问答，而是会持续读取项目、执行任务、反复修复、再继续跑下一步。

一、OpenClaw 更适合什么场景

OpenClaw 这类本地 Agent，比较适合：

• 自动化任务
• 项目级别的代码修改
• 多模型切换
• 长时间运行的工作流
• 本地开发环境里的连续推理

它的价值不是“回答更聪明”，而是“可以持续干活”。

二、为什么要接 API

本地 Agent 最怕两个问题：

1. 模型接口不统一
2. token 用得太快

所以一般会选择支持 OpenAI 兼容接口或者 Anthropic 兼容接口的服务，这样配置成本最低。

三、配置思路

如果走 OpenAI 兼容接口，通常是这样：

export OPENAI_API_KEY="你的_API_KEY"
export OPENAI_BASE_URL="你的_API地址"

如果走 Anthropic 兼容接口，也类似：

export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="你的_API_KEY"
export ANTHROPIC_BASE_URL="你的_API地址"
export ANTHROPIC_MODEL="你要使用的模型"

核心还是三件事：

• key
• base_url
• model

四、怎么降低成本

OpenClaw 这类 Agent 通常适合这样搭配：

• 日常任务用便宜模型
• 复杂推理再切强模型
• 长任务优先看 token 单价
• 先用测试额度跑流程

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五、测试建议

先拿一个小项目做测试，看看：

• 是否能顺利调用
• 是否能保持上下文
• 是否会频繁报错
• token 消耗是否可接受
• 能不能稳定跑完任务

六、总结

OpenClaw 的重点不在“单次回答”，而在“连续执行任务”。

所以真正值得关注的是：

• 接口兼容性
• token 成本
• 稳定性
• 多模型切换能力

先跑通，再决定长期用哪个服务，会更稳。