龙虾爆火，身边不少人都在折腾“小龙虾”。

有人拿它整理资料，有人让它跑网页任务，有人让它自动写方案、查信息、改文档，还有人把它当成一个本地 AI 助手来用。刚开始大家热情都很高，原因也简单：Agent 终于不只是聊天了，它真的能把一个任务拆开，一步步往前做。

但用了一段时间之后，很多人会遇到同一个问题：

订阅额度不够用了，token 也开始烧得有点快。

或者说，前期大家靠订阅、试用额度、活动 token 跑得很开心，但真正开始高频使用以后，很快就会发现：Agent 不是普通聊天，它的消耗是成倍放大的。再加上有些任务用国产模型能跑，但复杂一点就开始不稳。比如多步骤规划、长上下文整理、反复修正、跨页面操作、复杂文本理解，这些任务一多，模型上限就会变得很明显。

我的答案是：要养，但不能只靠单一订阅或单一模型入口。

更合理的做法，是给 OpenClaw 换一个更灵活的模型入口。简单说，就是工具本身不换，还是用你已经装好的龙虾；但模型调用这块，接到一个第三方 API 入口上。

复杂任务用 GPT-5.5 这种高端模型，普通任务继续用便宜模型。这样既不用放弃已经搭好的工作流，也不用每个任务都烧最贵模型。

一、为什么 Agent 比聊天更烧 token？

很多人刚开始算成本的时候，会用聊天工具的习惯去理解 Agent。

比如平时和 AI 聊天，一次问答就是一次消耗。你问一个问题，它答一段内容，这个成本还算比较直观。

你给 OpenClaw 一个任务，它可能不是只问模型一次，而是会经历一连串步骤：

理解任务 拆分步骤 读取页面或文件 判断下一步 生成中间结果 发现不对后重试 总结结果 输出最终内容

一个看起来很普通的任务，背后可能会调用很多次模型。

比如你让它“帮我整理一个网页资料，并生成一份适合发公众号的摘要”，它可能要先读取页面，再判断重点，再整理结构，再生成摘要，再改写标题。中间如果碰到页面内容不完整，或者第一次输出不满意，还会继续修。

这就是 Agent 真正烧 token 的地方。

所以你会发现，刚开始觉得订阅额度还够，实际跑几个复杂任务就紧张了。不是你用得太浪费，而是 Agent 本身就比聊天更吃 token。

二、国产模型不是不能用，但要分任务

先说清楚，我不是说国产模型不好。

这两年国产模型进步很快，很多日常任务完全够用。比如：

标题改写 文章摘要 信息分类 短文案生成 简单问答 格式整理

这些任务，用国产模型或者便宜模型跑，性价比很高。

但 OpenClaw 这种 Agent 场景，复杂度会高一些。它不是只生成一段文字，而是要持续做判断。尤其是下面几类任务，对模型能力要求会明显提高：

多步骤规划 长文档理解 跨页面信息整理 复杂指令执行 错误自我修正 中途决策判断

这类任务一旦模型理解错了，后面就会一路偏下去。你最后看到的不是“回答差一点”，而是整个任务流程都跑歪了。

所以我现在更倾向于模型分层：

关键规划节点：用 GPT-5.5 这类高端模型 普通生成节点：用 GPT-5.4 或同级模型 轻量整理节点：用更便宜的模型

不要所有任务都上最贵模型，也不要所有任务都硬压到最低成本。

Agent 真正好用的方式，是把钱花在关键步骤上。

三、我的思路：OpenClaw 不动，只换模型入口

很多人一遇到订阅/token 不够，就开始找新的工具。

如果你已经把 OpenClaw 装好了，也跑通过任务了，其实最省事的方式不是换工具，而是保留现有工作流，只调整模型入口。

国内可以直接访问，减少网络折腾 一个令牌可以接多个模型，配置更省事 支持高端模型和便宜模型切换，适合做模型分层 OpenAI-compatible 接入方式比较通用，适合给 Agent 做模型补给

OpenClaw 不是普通聊天工具，它一跑起来就是多轮调用。如果模型入口不稳定，或者每次切模型都很麻烦，体验会很差。

用统一 API 入口之后，配置思路就清楚很多：

Base URL 固定 令牌固定 模型按任务切换

复杂任务就填 GPT-5.5，轻量任务就换便宜模型。后面如果要测试其他模型，也不用重新折腾一堆账号和配置。

接入之前，你只需要准备三样东西：

这里我建议把“令牌”单独保存好，不要写在公开文章、截图或者仓库里。

如果你只是先测试，也不要一开始就充太多。先用小额度跑几个任务，看速度、稳定性、扣费明细和模型效果，再决定后面怎么用。

不同版本的 OpenClaw 配置界面可能会有些差异，但大体思路是一样的。

你需要找到模型供应商、自定义 API、OpenAI-compatible 或类似配置入口。

API 类型：OpenAI-compatible Base URL：https://apitoken.fun/v1 API Key / 令牌：填写 apitoken.fun 后台生成的令牌 Model：填写你要使用的模型名

如果界面里有类似下面的选项，可以这样理解：

Base URL：模型接口地址 API Key：你的调用令牌 Model Name：模型 ID Stream：是否开启流式输出 Max Tokens：单次最大输出长度 Temperature：输出随机性

第一次测试时，不建议把参数调得太激进。先用默认值跑通，再慢慢调整。

我一般会先测一个很小的任务：

请用 5 条 bullet 总结一下：OpenClaw 是什么，适合做什么。

这个能跑通，说明基础连接没问题。

请帮我整理这段资料，输出一份结构化摘要，包括： 1. 主要观点 2. 关键数据 3. 可执行建议 4. 适合发公众号的标题

最后再测复杂一点的多步骤任务。

不要一上来就跑超长任务。配置没确认前，长任务失败会浪费时间，也浪费额度。

如果你是为了让小龙虾继续跑，千万别一上来所有任务都填 GPT-5.5。

高端模型当然强，但 Agent 的调用次数多，成本会放大。更合理的是按任务分层。

复杂规划 长文档理解 多步骤执行 重要方案生成 错误排查和自我修正

这类任务一旦做错，后面返工成本很高，所以值得用好模型。

普通改写 信息整理 文章结构调整 会议纪要总结 知识点归纳

这类任务对模型能力有要求，但不一定非要最顶配。

标题生成 标签生成 短摘要 格式转换 简单分类

这些任务量大，但单次价值不高，用便宜模型更划算。

不要为了省钱让关键任务翻车， 也不要为了追求强模型让小任务烧钱。

如果你刚接好 apitoken.fun，不知道从哪里开始，可以先跑这 3 个任务。

把一段长资料丢进去，让 OpenClaw 整理成结构化摘要。

小龙虾订阅 / token 不够用了？我给 OpenClaw 接上了 GPT-5.5

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龙虾爆火背后隐藏着订阅成本与模型选择难题。本文揭示Agent任务比聊天更耗token的原因，提出保留OpenClaw工具但切换第三方API入口的解决方案，实现高端模型与便宜模型分层使用，让复杂任务用GPT-5.5，轻量任务用低成本模型，平衡效率与成本。

Agent

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