OpenClaw 成本报告(2026年4月)

服务器选择和成本

(一)国内主流云服务器对比(适合OPENCLAW运行)

厂商 推荐配置 月费用 适用场景 优势
阿里云 ECS共享型 n4 2核4G + 100G SSD ¥35-50/月 小型养殖场监控 生态完善,IoT设备兼容性好
阿里云 ECS计算型 c7 4核8G + 200G SSD ¥120-180/月 中型养殖场+数据分析 稳定性高,带宽充足
腾讯云 轻量应用服务器 2核4G ¥40-60/月 入门级监控方案 性价比高,新手友好
腾讯云 CVM标准型 S5 4核8G ¥100-150/月 多节点视频流处理 网络质量优秀
华为云 云耀云服务器 2核4G ¥35-55/月 边缘计算场景 政企市场覆盖广
华为云 ECS通用型 s6 4核8G ¥110-160/月 高并发数据处理 安全性强,合规认证全
京东云 轻量云主机 2核4G ¥30-50/月 成本敏感型项目 价格最低,活动力度大

服务器对比表

(二)针对养龙虾场景的具体建议

🔹 基础监控方案(1-3个池塘)

推荐配置:2核4G + 50GB SSD + 3Mbps带宽

  • 阿里云 ECS共享型:约 ¥40/月
  • 腾讯云轻量应用服务器:约 ¥45/月
  • 京东云轻量云:约 ¥35/月

适用:单点视频监控 + 基础水质传感器数据上传

🔹 进阶方案(5-10个池塘,需数据分析)

推荐配置:4核8G + 100GB SSD + 5Mbps带宽

  • 阿里云 ECS计算型 c7:¥150/月(新用户首年优惠可低至¥95)
  • 腾讯云 CVM标准型:¥130/月
  • 华为云 ECS通用型:¥140/月

关键需求:

  • 视频存储建议用 对象存储OSS/COS(另计费,约¥0.12/GB/月)
  • 数据库选用 云数据库RDS(MySQL版 ¥50-80/月)

基础监控方案

🔹 大规模/商业化方案(10+池塘)

推荐架构:

负载均衡(SLB) + 多台ECS(4核8G) + RDS主从 + OSS存储

  • 计算节点:3台 × ¥120 = ¥360/月
  • 负载均衡:¥20/月
  • RDS数据库:¥200/月
  • OSS存储:按量约¥50-100/月

总计约 ¥630-680/月

进阶方案

(三)我的选择

考虑后续涨价可以锁定价格,后续降价不会有太大损失,趁着做活动一次性购买至2033年。月均成本70元左右。

大规模方案

大模型费用

(一)国内主流大模型收费对比

我为您整理了国内主流大模型API收费对比,专门针对OPENCLAW运行的成本分析:

厂商 模型 输入价格(元/百万tokens) 输出价格(元/百万tokens) 免费额度 上下文长度 适用场景
DeepSeek DeepSeek-V3 ¥0.55-1.00 ¥2.00-2.19 500万tokens 32K-64K 代码生成、推理任务
DeepSeek DeepSeek-R1 ¥0.50 ¥2.00 500万tokens 64K 数学推理、复杂逻辑
文心一言 ERNIE X1 ¥0.004 ¥0.016 全面免费(C端) 128K 超低成本日志处理
文心一言 ERNIE 4.5 Turbo ¥0.80 ¥3.20 新用户赠送 128K 多模态原生支持
通义千问 Qwen-Max ¥0.41-2.40 ¥1.64-9.60 100万tokens 32K-128K 全能型、开源生态
通义千问 Qwen2.5系列 ¥0.50 ¥2.00 100万tokens 32K 编程、数学推理
豆包 Doubao-1.5-pro ¥2.00-5.00 ¥9.00 50万tokens 256K 超长文本处理
Kimi moonshot-v1-32k ¥5.00 ¥20.00 100万tokens 32K 长文档、Agent自动化
Kimi moonshot-v1-128k ¥60.00 ¥60.00 赠送额度 128K 超长上下文
腾讯混元 hunyuan-turbo ¥0.80 ¥2.00 100万tokens 64K 多模态、视频理解
腾讯混元 hunyuan-pro ¥4.00 ¥10.00 部分免费 32K 企业级应用
智谱清言 GLM-4 ¥0.10-100 按模型分级 50万tokens 128K 学术写作、代码
讯飞星火 Spark系列 免费-¥100 按版本分级 Lite版永久免费 8K-32K 语音交互、教育

大模型收费对比

(二)近期费用情况

我只是用OPENCLAW建设和运营网站,DEEPSEEK模型月均成本大概要700-800元。

其他费用

域名

1年38元,是不是和模型费用比,简直不算钱。

SSL证书

1年60多元,LITTLE CASE。


必须想办法降低成本了,欢迎留言讨论。