「這是我用過最接近 JARVIS 的東西。」
這句話最近在開發者圈瘋傳，說的是 OpenClaw——一個開源的 AI agent framework，讓你擁有 24 小時待命的 personal AI assistant，隨時在 Telegram、Discord、WhatsApp 回應你。
超過 10 萬顆 GitHub stars、TikTok 上的 demo 影片瘋傳——被開發者稱為「最接近 JARVIS 的東西」。但很多人卡在一個問題：
「擁有自己的 JARVIS，OpenClaw hosting cost 是多少？」
想像你要開一間 24 小時營業的咖啡店。
首先，你需要一間店面——可以買，也可以租。這就是「硬體」，讓 OpenClaw 程式跑起來的電腦。
買店面（本地部署）？不少人選擇 Mac Mini M4，不到 2 萬台幣、省電又安靜；或者直接用家裡閒置的舊電腦。好處是一次性購買、資料在自己手上，但要自己處理斷電、網路、24 小時開機的問題。
租店面（雲端主機）？電腦放在 Amazon、Google 等機房，透過網路操作。不用維護硬體、24 小時穩定運作，最低只要 $0～$4/月——但每月要付租金。
💡 有閒置舊電腦？本地部署幾乎零成本。沒有的話，雲端 CP 值更高。本文重點是「租」——幫你找到最便宜的雲端方案。
接著，你需要請一位咖啡師。OpenClaw 本身只是一個「框架」——你需要接上 AI 大腦，它才會思考、回答。這個 AI 大腦就是 LLM（Large Language Model），像 ChatGPT、Claude、Gemini 都是。
💡 咖啡師有兩種請法：
- 自己泡（Local LLM）：AI 跑在你的電腦上，不用付 API 費。即溶咖啡（7B 小模型）普通電腦能跑，但能力有限；想要大師級（70B+）就需要高階 GPU，成本動輒數萬元
- 叫外送（API LLM）：AI 在雲端，用多少付多少，普通電腦就能點到頂級咖啡師
本文聚焦 API LLM——硬體門檻最低、不需要額外投資顯卡。
外送咖啡師有貴有便宜：
- 💰 便宜但夠用：Gemini Flash、Claude Haiku
- 👑 貴但更強：GPT-5、Claude Sonnet
那咖啡師怎麼收費？按處理的文字量算——這叫 token。
- 你傳給 AI 的訊息 = input tokens
- AI 回覆你的內容 = output tokens（通常比較貴，因為「產出」比「閱讀」費工）
點單越複雜、回覆越長，費用越高。輕度使用，一個月可能只要 $1-5。
好，基本概念有了。接下來算帳——本文聚焦「租店面 + 叫外送」的組合：
- 雲端硬體：租一台遠端電腦跑 OpenClaw
- API LLM：叫外送咖啡師處理訊息
目標：150 NTD/月以內 搞定。
根據 OpenClaw 官方文件：
💡 官方說法：OpenClaw Gateway 很輕量，Raspberry Pi 4 都能跑。 但如果你要跑多個 channel、browser automation 或 media tools，建議 2GB+ RAM。
⚠️ 實測經驗：為了跑得順暢，建議至少 2 vCPU + 2GB RAM。
Oracle 提供業界最大方的免費方案：
Always Free ARM 規格：
- 4 OCPU（相當於 8 vCPU）+ 24 GB RAM
- 200 GB Block Storage
- 10 TB/月 流量
- 永久免費（不是 12 個月試用）
建議配置：
OpenClaw 不需要很多資源，2 OCPU (4 vCPU) + 4 GB RAM 就很夠用。當然，你也可以直接開滿 4 OCPU + 24 GB——反正都是免費的。
💡 避免閒置回收：升級到 Pay As You Go 帳戶。你現有的 Always Free 資源完全不收費，只有你自己手動創建超過限制的資源才會被收費。升級後不會因為閒置被停機。
⚠️ 已知風險： 如果你沒有升級到 PAYG，有用戶回報帳號無預警被終止——deployment 直接被清掉，救不回來。
建議：綁信用卡升級到 Pay As You Go。Always Free 資源仍然免費，帳號更穩定、不會被閒置回收。擔心被收費？在 OCI Console 設定 Budget Alert（例如 $1），超過就會收到 email 通知。
結論：升級 PAYG + 設定 Budget Alert，免費又安心。
如果你想要穩定、不想折騰：
價格透明、無隱藏費用、不會閒置回收、效能穩定。想要省心，選這個就對了。
如果你偏好主流雲端：
⚠️ 三大雲的免費方案（規格偏低，不推薦）
AWS、GCP、Azure 也有免費方案，規格雖然滿足 OpenClaw 最低需求（1 vCPU + 1 GB），但在複雜任務時效能受限——例如跑多個 channel、browser automation 或處理大量訊息時，可能會卡頓。
如果只是輕度使用、想試試看，可以用。但長期穩定運作，建議選 2 vCPU + 2 GB 以上。
OpenClaw 支援傳送圖片給 AI 分析，這是很實用的功能。因此本文只推薦支援 Vision 的模型。
價格單位：USD / 1M tokens
💡 免費額度說明：
- RPM（Requests Per Minute）= 每分鐘可發送的請求數。15 RPM 代表每 4 秒可發一條訊息。
- 次/天 = 每日請求上限，超過就要等隔天重置。
- Google AI Studio 不綁卡即可使用，超過限制會被暫時擋住，不會收費。其他服務需綁卡。
💡 最便宜有 Vision：阿里雲 Qwen3 VL Flash（$0.075 input）
假設每天使用 OpenClaw 發送 50 條訊息（含少量圖片）：
- 平均每條：1,000 input + 1,500 output tokens
- 每日：50K input + 75K output
- 每月：~1.5M input + 2.25M output tokens
我自己用的是 Azure B2s（2 vCPU + 4GB RAM）+ Azure OpenAI GPT-5.1。
為什麼不選更便宜的 Oracle 或 Hetzner？因為我透過 Microsoft for Startups 拿到了 $25,000 美元的免費 Azure 額度（效期一年）——雲端主機和 LLM API 全部涵蓋，目前月成本 $0。
如果你是獨立開發者或早期創業者，這條路線值得考慮：硬體 + LLM 成本直接歸零。
部署好之後做什麼？我把 OpenClaw 當作整套 AI 工作流的手機入口——不在電腦前的時候，它每天早上推送 Daily Brief、隨時回報任務狀態，讓我在手機上就能跟整個系統互動。
Self-hosted AI agent 的部署成本可以從 $0 到 $50/月 不等，取決於你的需求：
讀到這裡，你已經知道成本了。現在就差動手。
推薦起步路線：
- 註冊 Oracle Cloud（免費，5 分鐘）
- 開一台 ARM VM（2 OCPU + 4GB）
- 跟著 OpenClaw 官方部署指南 走
- 接上 Google AI Studio（免費 Gemini API）
30 分鐘後，你就有一個 24 小時待命的 self-hosted AI agent 了。
💡 卡關了？ 歡迎到 OpenClaw Discord 發問，社群很活躍。
如果這篇讓你有了想法，訂閱每週一封信——我固定寫 AI 工作流、和一路上想通的事。
想聊聊怎麼把 AI 融入你的工作流？看看我的服務。
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OpenClaw
- OpenClaw 官網
- OpenClaw GitHub
- OpenClaw Docs
最後更新：2026-02-01
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