本文导读：
openclaw调用大模型收费吗
OpenClaw的花钱多少取决于使用场景和需求，整体门槛不算高，但高频/企业级使用成本会明显上升它本身是完全免费开源的，无需付费就能下载使用、二次开发甚至商用。真正的开销集中在四个方面： 大模型API费用这是最主要的弹性支出。它本身不内置AI模型，需要调用外部大模型API。
大模型调用费用：使用OpenClaw时需要调用大模型，例如腾讯混元、GLM等，这些调用是按token计费的。如果是轻量使用，每月费用大约在20 - 80元；如果是高频使用，费用可能达到数百元。硬件与云服务费用：部署方式不同，费用也不同。
OpenClaw本身开源免费，但使用过程中会产生不同类型的费用，是否烧钱取决于你的使用方式和部署方案。这款软件本身采用MIT开源协议，可以免费下载、修改甚至商用，不需要支付版权费用。
OpenClaw安装免费，使用中调用大模型会产生token费用，网传“费用偷跑”与腾讯公益装机活动无关。以下是详细介绍：安装费用情况腾讯云明确表示，OpenClaw的安装本身是免费的。这意味着用户在获取OpenClaw软件并进行安装部署的过程中，不需要向腾讯支付任何与安装相关的费用。
OpenClaw本身开源免费，安装部署无需付费，但使用中调用大模型会产生Token费用。OpenClaw具有开源免费的特性，在进行安装和部署操作时，用户无需支付任何费用。不过，在使用过程中，若涉及调用大模型，例如腾讯混元、GLM等，就会产生Token费用，这也是大多数AI Agent工具通用的收费模式。
openclaw如何使用本地deepseek模型
选择DeepSeek模型，粘贴之前保存的API Key。点击“测试连接”，确认成功后保存配置并启用模型。方法二：命令行配置执行命令：openclaw config set models.providers.deepseek 你的API Key（需替换为实际密钥）。
环境准备 确保硬件支持 DeepSeek模型运行通常对硬件有一定要求，比如需要有足够的计算能力，像支持CUDA的NVIDIA GPU或者支持OpenCL的其他兼容设备。要检查你的设备是否满足模型运行的基本条件。 例如，如果你的设备是NVIDIA GPU，要确保安装了合适版本的CUDA驱动以及相关的CUDA Toolkit。
在OpenClaw中设置DeepSeek大模型需通过修改配置文件实现，具体步骤如下：获取DeepSeek API Key访问DeepSeek开放平台（https：//platform.deepseek.com/），注册账号并申请API密钥。该密钥是调用DeepSeek服务的唯一凭证，需妥善保管。
配置本地模型供应商 修改配置文件：根据系统路径找到OpenClaw的配置文件（Linux/MacOS为~/.openclaw/openclaw.json，Windows为C：Users用户名.openclawopenclaw.json），在文件中添加本地模型提供商信息，例如设置Provider ID为deepseek或自定义标识符。
通过配置文件openclaw.json集成在项目根目录的openclaw.json文件中，需在models的providers部分新增DeepSeek的配置项，明确指定其API接口地址、认证方式等参数。同时，在agents的models配置中关联DeepSeek模型，并在agents的defaults中设置该模型为默认选项。
如果OpenCLAW运行的环境不符合DeepSeek本地模型的要求，就无法正常加载和运行该模型。
openclaw如何设置本地大模型
1、OpenClaw设置本地大模型需通过工具选择、配置调整、硬件匹配及服务启动等步骤实现，具体操作如下：选择本地模型工具推荐使用LM Studio作为模型管理工具，其支持Windows、Linux、MacOS等多系统部署，可一键下载开源大模型（如Qwen5系列）并启用OpenAI兼容API。
2、OpenClaw连接本地Ollama大模型需要进行一系列的配置和操作，以下是详细步骤：安装Ollama 下载安装包： 首先，根据你的操作系统从Ollama的官方网站（https：//ollama.ai/download）下载适合的安装包。例如，如果你是Linux系统，可能会下载到一个压缩包。
3、配置DeepSeek模型方法一：通过部署助手（推荐新手）运行OpenClaw部署助手，进入后台管理页面的“模型管理/AI模型配置”。选择DeepSeek模型，粘贴之前保存的API Key。点击“测试连接”，确认成功后保存配置并启用模型。
4、配置模型参数：根据您的需求，配置OpenClaw的模型参数，如模型路径、数据预处理参数等。确保模型能够正确加载和运行。可以通过修改配置文件来完成这些设置。用户管理与认证 账号系统搭建：建立一个本地的用户账号管理系统。可以使用Linux自带的用户管理工具，或者搭建一个基于数据库的用户管理系统。
openclaw调用ollama大模型响应很慢
1、OpenClaw调用Ollama大模型响应慢可能由硬件性能、模型加载、网络配置或并发请求等因素导致，可通过针对性优化解决。本地硬件性能限制Ollama在Windows本地部署时对硬件有明确要求：内存需≥16GB、显存≥8GB、硬盘空间≥20GB。若硬件配置不足，模型加载或推理阶段会因资源不足产生延迟。
2、当OpenCLAW向Ollama发送请求时，服务器可能无法快速进行模型推理和生成响应，从而导致响应延迟。本地设备性能 OpenCLAW运行的本地设备性能不佳也会拖慢响应速度。例如本地计算机的CPU运算能力有限，在处理与Ollama交互的相关数据时就会花费较多时间，使得整个响应过程变慢。
3、比如，CPU使用率过高，导致OpenCLAW处理请求的速度变慢。要查看系统资源监控工具，了解CPU、内存等资源的占用情况。如果发现有其他进程占用过多资源，可以适当调整其优先级或关闭不必要的进程。 Ollama资源配置：Ollama本身的资源配置也可能影响其响应速度。
4、模型服务端拥堵或限流高峰期服务端可能因请求量过大导致排队或限流。解决方案：通过OpenClaw部署助手切换至低负载模型（如从gpt-4-turbo切换至gpt-5-turbo）；测试接口连通性，对比不同模型的响应速度（如curl请求不同模型API）；避开高峰时段（如工作日晚间）使用服务。
关于openclaw调用本地大模型和opencv调用keras模型的介绍到此就结束了，感谢阅读。
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