OpenClaw这样买Token最划算:一文看懂各大平台 Coding Plan

OpenClaw这样买Token最划算:一文看懂各大平台 Coding Plan题图摄于宁夏水洞沟 最近尝试了多种安装部署 OpenClaw 的方式 物理机 云主机 虚拟机 容器 国内外模型以及网络 等等 综合来看 比较复杂 有很多要考量的地方 打算写一篇归纳性的文章 这篇作为前传 先说说很重要的一环 模型的选择 模型是 OpenClaw 的大脑 直接影响使用效果 目前共识是 海外的模型比国内的智能水平强一些 但是海外模型需要访问国外网站 价格较高

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题图摄于宁夏水洞沟

最近尝试了多种安装部署 OpenClaw 的方式,物理机、云主机、虚拟机,容器,国内外模型以及网络,等等,综合来看,比较复杂,有很多要考量的地方。打算写一篇归纳性的文章。 这篇作为前传,先说说很重要的一环:模型的选择

模型是 OpenClaw 的大脑,直接影响使用效果。目前共识是,海外的模型比国内的智能水平强一些, 但是海外模型需要访问国外网站,价格较高,并且需要海外支付手段,稍有不慎就会被封号。即使有中转站可以提供比较经济的服务,但是因为属于灰产,也有不确定因素。因此,追求服务稳定的用户,大多会选择国内模型。

本文比较国内各种模型的使用以及价格的情况,并给出一些的建议供参考。

OpenClaw 开源 AI Agent 框架在国内迅速爆红后,在带来生产力革命的同时,也带来了触目惊心的账单。

OpenClaw 的工作模式与传统浏览器或者 App 的对话式 AI 截然不同。用户发出一条指令后,工具会自主触发数十乃至上百次模型调用,读取文件、生成代码、调试执行,整个流程全程消耗 Token。

一次中等复杂度的全栈开发任务,模型调用可能在 10~40轮之间,若使用支持 200K 上下文的旗舰模型,单任务成本轻松达到数十元。

以一个中等复杂任务为例:OpenClaw 触发约30轮对话,每轮平均输入20,000 Token、输出2,000 Token,使用主流模型(约0.005元/千输入Token、0.02元/千输出Token): 单任务成本 ≈ 30 × (20,000 × 0.005 ÷ 1000 + 2,000 × 0.02 ÷ 1000) = 30 × (0.1 + 0.04) = 4.2 元 重度开发者每天完成5~10个任务,月度成本可达 630~1,260 元。这还是使用中档模型的估算;若选用旗舰模型,费用还将翻倍。

正是在此背景下,国内主要云厂商和大模型公司于 2025 年底至 2026 年 3 月间密集入局,推出了以固定月费替代按 Token 计费的"Coding Plan"订阅套餐。这场价格战的起点,是智谱AI 于 2025 年底率先推出 GLM Coding Plan,随后阿里云百炼以"7.9元/首月"的极低门槛强势入市,腾讯云于 2026 年 3 月 5 日完成最后一块版图的拼接。

本文将系统梳理国内六大主流平台的 Coding Plan,分为云厂商(阿里云百炼、字节火山方舟、腾讯云)与模型厂商(智谱 GLM、Kimi 月之暗面、MiniMax)两条主线进行对比,为 OpenClaw 用户提供参考。

OpenClaw 需要购买 Coding Plan。对的,就是程序员用Cursor,Trae 等 IDE 同样的使用模式,因为 OpenClaw 和 Cursor 那些本质上都是智能体。如果你购买的不是 Coding Plan (国外通常称为 API ),你花的银子只能用于浏览器访问大模型。

(国外的模型不在本文讨论范围之内)

云厂商路线的核心逻辑是"聚合平台":将千问、GLM、Kimi、MiniMax 等多家开源大模型打包在同一套餐内,开发者用一个 API Key 可自由切换,无需在多个平台分别充值。这类套餐以"次请求"为计量单位,而非 Prompts(提示词),数字上看起来更大,但需结合实际换算。

三家云厂商具体情况如下:

与云厂商的"模型超市"不同,模型原厂型 Coding Plan 走的是"专卖店"路线:只提供自家模型,但进行了深度优化,模型能力与额度设计更为精细。这类套餐普遍使用 "Prompts" 为计量单位,1 Prompt ≈ 15次模型调用(根据 MiniMax 的估算),因此看起来数字小很多,但单次承载的对话量更多。

注:价格以2026年3月底官方正价为准,首月优惠为新用户专属,具体以下单页为准。OpenClaw适配评级基于官方文档完整度与社区反馈。

Coding Plan 市场最大的信息壁垒,在于各平台使用了截然不同的计量单位,直接比较数字毫无意义。本节梳理三大核心计费要点,帮助你在购买前做出真实判断。

目前市场上并存两套体系:云厂商(阿里云、火山、腾讯)以"次请求"计量;模型厂商(智谱、MiniMax)以"Prompts"计量。关键换算关系是:1 Prompt ≈ 15次模型调用

Prompt 计费以用户发起的交互轮次为单位,一次提问无论后台调用多少次模型,只扣一次额度;次数计费是传统云厂商的模式,以 API 调用次数为单位,一次用户提问若触发多次模型调用,则扣除多次费用。前者对 OpenClaw 这类后台频繁调用的 Agent 更友好,成本可预测;后者严格按实际请求次数计费,容易因内部调用产生意外账单。

两种方法对 OpenClaw 的轻度用户都很合适,因为不计 token,只计算次数,而且每月封顶,这样用户没有了 token 焦虑。

阿里云百炼 Pro 套餐每月 90,000次请求,折算为约 6,000 Prompts。

智谱 GLM Lite 套餐每5小时约 120 Prompts,约等于 1,800次请求。

因此"90,000"和"120"并非可直接比较的数字。

几乎所有平台都不约而同地设有"每5小时额度"限制,这个数字才是决定你能否连续高强度开发的关键指标,而不是月度总额度。5小时窗口为滚动恢复机制(非固定自然时段):若你14:00开始用、15:00额度耗尽,则需等到19:00才恢复第一批额度。下午高峰期连续开发2~3小时极易触顶。

智谱 GLM Coding Plan 存在独家规则:高峰期(UTC+8 14:00~18:00)使用GLM-5时,实际可用次数仅为非高峰期的1/3。其他平台目前没有这个规则,选购时需格外注意你的主要使用时段。

以上所有平台均明确规定订阅后不支持退款与退订,购买前务必确认需求。建议新用户先尝试首月低价套餐体验,切勿一次性购入年付计划。

OpenClaw 作为一个自主 Agent 框架,对 Coding Plan 有着高于普通 IDE 插件的特殊要求:高并发调用容忍度、稳定的长上下文处理能力、以及对 Anthropic 协议的原生兼容性(因为 OpenClaw 底层以 Claude 协议为基础设计)。以下按使用场景分类给出具体建议。

推荐:阿里云百炼 Lite 首月¥7.9(已经停供),或者腾讯云首月7.9元

首次接触 Coding Plan,想以最低成本体验 OpenClaw 全流程。百炼的模型多样性(8款)可在一个套餐内横向体验千问、GLM-5、Kimi,帮助快速建立直觉判断。阿里云现在只有 200 元/月的 Pro 套餐,腾讯云仍有 7.9 元和 40 元的 Lite 套餐,实际用户反映,供应量秒光,可能只有 200 元/月的套餐比较容易获取。

推荐:MiniMax Plus ¥49/月

每日有固定编程任务,但不属于连续高强度使用。MiniMax 的极速响应(101 tokens/s)+无每周限额 Starter 套餐,最适合碎片化但频繁的开发节奏。

⚡重度连续型

推荐:腾讯云或阿里云 Pro ¥200/月

每日6小时以上连续开发,需要处理大型代码库与复杂 Agent 工作流。腾讯/百炼 Pro 的 90,000 次月额度与 6,000 次/ 5h 窗口额度,在云平台类是性价比与稳定性的综合较优解。

🎨 前端/多模态型

推荐:Kimi Moderato ¥99/月

频繁需要将设计稿截图、UI 草图输入给 AI 分析并生成代码。Kimi-K2.5 是目前 Coding Plan 市场唯一支持截图多模态输入的原厂套餐,适合前端与 Vibe Coding 场景。

🔬 复杂工程型

推荐:智谱 GLM Pro ¥149/月

处理大型单体项目、复杂 Agent 调度、高并发自动化测试等需要顶级模型能力的场景。GLM-5 的 754B 参数规模在国内开源模型中居首,代码能力接近 Claude Opus,长期成本可通过 7 折包年进一步降低。

2026 年的国内 Coding Plan 市场已进入白热化竞争阶段。价格战的直接受益者是开发者和用户:首月不到 10 元即可体验多款顶流模型,这在一年前还是难以想象的。

然而,套餐门槛的降低并不意味着选择的难度降低:计量单位差异、隐藏限额规则、涨价趋势,都是需要认真考量的变量。

还有一点很重要,就是要看你的 OpenClaw 的机器访问哪个大模型服务更快。最简单的方法就是在 OpenClaw 的机器上用 ping 命令,看看网络延时和丢包情况。

例如,这是检测 OpenClaw 主机到腾讯云服务端点的网络情况,留意 icmp_seq 有没有丢包,以及延时 time 是否比较小:

$ ping api.lkeap.cloud.tencent.com

根据前文的分析,我们总结如下:

本文数据截至 2026 年 3 月底。鉴于各平台价格政策调整频繁(如智谱已上调价格、阿里云百炼 Lite 已停止新购),购买前务必以各平台官方最新公告为准。套餐均不支持退款,首次购买建议从首月低价套餐起步,验证工具兼容性与个人使用习惯后再作长期规划。

下一次,我们谈谈部署 OpenClaw 要注意的各种权衡点。

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