OpenClaw 部署成本全攻略：$0-8/月打造你的私人 AI 助理

TL;DR

月成本 = VM 費用 + LLM API（任務 + heartbeat）。Token 用量基準和計算方式見 Part 2。

前言

「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 25 萬顆 GitHub stars（60 天內超越 React，全 GitHub 軟體專案排名第一）、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？」

跑一個 AI Bot 需要什麼？

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。

店面有了，你還需要請一位咖啡師。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：GPT-OSS-120B、Gemini Flash
• 👑 貴但更強：GPT-5.4、Claude Sonnet / Opus

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。但 agent 的用量比你想像的大——因為每次任務都要帶上 system prompt、工具定義、對話歷史，而且一個任務通常要跑 3-8 輪 LLM call。後面會詳細算給你看。

基本概念有了，開始算帳——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：幫你算清楚每種組合的真實成本，從免費到旗艦都攤開。

Part 1：雲端硬體要花多少錢？

OpenClaw 最低硬體需求是什麼？

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 4GB+ RAM。

⚠️ 實測經驗：為了跑得順暢，建議至少 2 vCPU + 4GB RAM。v2026.3.13 新增的 Chrome DevTools attach mode（瀏覽器自動化）每個 instance 會額外吃 1-2 GB RAM。

哪家雲端最便宜？

🏆 推薦方案 1：Oracle Cloud Free Tier（免費）

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。

🏆 推薦方案 2：Hetzner VPS CAX11（穩定平價）

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。

⚠️ 漲價預告：Hetzner 宣布 2026/4/1 起德國/芬蘭區域全面調漲，CAX11 從 €3.29 → €4.49（+36%）。漲幅不小，但仍是同規格最便宜的選擇。

三大雲比較（AWS / GCP / Azure）

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。

Part 2：LLM API 要花多少錢？

該怎麼選模型？

1. 必須支援 Vision（圖片解析）——OpenClaw 支援傳送圖片給 AI 分析，很實用
2. Agent 能力要夠強——OpenClaw 是 agent，不是 chatbot

第二點很重要。OpenClaw agent 需要準確的 tool calling、多步推理、以及在複雜任務中不放棄的能力。太弱的模型會讓 agent 選錯工具、任務做到一半繞圈，UX 很差。

⚠️ 不推薦用於 OpenClaw 的模型：Qwen3 VL Flash、Gemini 2.5 Flash-Lite、GPT-4.1-mini——雖然便宜，但 tool calling 和多步推理能力不足。省了 API 費，賠了使用體驗。想了解 OpenClaw 的 26 個 Tools 和 53 個 Skills 怎麼運作，可以參考 Tools & Skills 完整指南。

LLM 推薦模型（支援 Vision + Agent 能力足夠）

價格單位：USD / 1M tokens｜按 input 價格排序

💡 GPT-OSS-120B 是什麼？ OpenAI 開源的 117B MoE 模型（Apache 2.0），每次只啟動 5.1B 參數，單張 H100 就能跑。在 TauBench（tool calling）上得分 68%，超越 o4-mini 的 65%；數學（AIME 2025: 97.9%）和程式碼（HumanEval: 92.1）也都是頂級水準。價格卻只有旗艦模型的 1/50。

💡 免費額度說明：

• RPM（Requests Per Minute）= 每分鐘可發送的請求數
• 次/天 = 每日請求上限，超過就要等隔天重置（太平洋時間午夜）
• Google AI Studio 不綁卡即可使用，超過限制會被暫時擋住，不會收費

Agent 一個月到底用多少 Token？

OpenClaw 的 LLM 費用來自兩個地方：

1. 任務消耗 — 你主動下指令、agent 幫你做事時產生的 token
2. Heartbeat 消耗 — 就算你什麼都沒做，OpenClaw 也會在背景定期送 LLM 請求，檢查有沒有待辦事項

第一個你可以控制（少用就少花），第二個很多人根本不知道它存在。先來看任務消耗——很多成本估算只算「每天傳幾條訊息 × 每條幾百 token」，這嚴重低估了 agent 的實際消耗。

OpenClaw agent 每次任務的 token 結構：

Agent 一個任務通常要跑 3-8 輪 LLM call（思考→選工具→執行→判斷→再選→完成），所以一個中等任務就要吃掉 80K-150K input tokens。

三種使用者 profile：

Heartbeat 是什麼？為什麼會偷偷燒錢？

Heartbeat 就像是你請的咖啡師每隔一段時間主動巡一圈：「有沒有新訂單？老闆有沒有交代什麼？」——即使店裡沒客人，他也會巡。

這個機制的用途是讓 OpenClaw 在你沒有主動下指令的時候，仍然能定期檢查待辦事項、讀取 HEARTBEAT.md 裡的排程任務（例如每天早上推送 Daily Brief）、或回報系統狀態。如果你有設定定時任務，heartbeat 就是驅動它們的引擎。

問題是：heartbeat 預設是開啟的，每 30 分鐘自動送一次 LLM 請求（Anthropic 帳號是 60 分鐘），即使你沒有設定任何排程任務。每次 heartbeat 都會送出完整的 workspace context（SOUL.md、AGENTS.md、MEMORY.md 等），消耗 8K-15K input tokens。

一天下來就是 ~38 次 × 15K = ~570K input tokens，什麼都沒做就燒掉了。

省錢建議：

• 沒有排程任務？直接關掉：every: "0m"
• 有排程但想省錢？開啟 isolatedSession: true + lightContext: true，每次 heartbeat 降到 ~2-5K tokens，省 90%

每個月實際要付多少？（含 Heartbeat）

以日常使用者（20M input / 5M output）+ 預設 heartbeat（每日 ~570K input / ~19K output）計算：

💡 Gemini 免費額度（2.5 Flash 250 次/天、2.5 Pro 100 次/天）對輕度使用者夠用，但 agent 模式下 100 次/天大約只撐 10-15 個中等任務。

Part 3：哪種組合最適合你？

🆓 免費試用方案

⚠️ Gemini 2.5 Flash 的 agent 能力只有 ⭐⭐⭐——簡單任務沒問題，但複雜的多步驟操作可能會卡住或選錯工具。這個方案的目的是零成本體驗 OpenClaw 的運作方式，不是拿來當主力工具。體驗完覺得有用，建議升級到 GPT-OSS-120B 或更強的模型。

💰 超低成本方案（約 $2-5/月）

💡 GPT-OSS-120B 的 tool calling 能力超越 o4-mini，重度使用也才 約 $5/月。這是目前性價比最炸裂的組合。

⚖️ 日常工作方案（約 $7/月）

💡 GPT-OSS-120B 的 agent 能力是 ⭐⭐⭐⭐⭐，日常工作完全夠用。$7/月 = 一杯咖啡的錢，換一個 24 小時待命的 AI agent。

🚀 旗艦體驗方案（約 $140-330/月）

⚠️ 從 $7 跳到 $140+，價格差 20 倍。差在哪？旗艦模型在複雜推理、程式碼品質、細膩的語言理解上確實更強，但對大部分日常任務來說，GPT-OSS-120B 已經夠用。建議先用 OSS-120B 跑一陣子，遇到瓶頸再升級。

選擇流程圖

你的預算是？
    │
    ├─ $0（免費）→ Oracle + Gemini 2.5 Flash 免費額度（heartbeat 關掉）
    │
    ├─ < $5 → Oracle + GPT-OSS-120B（免費 VM，有閒置風險）
    │
    ├─ < $10 → Hetzner + GPT-OSS-120B（穩定 VM，最推薦）
    │
    └─ 不限 → Hetzner + GPT-5.4 / Sonnet 4.6 / Opus 4.6

我的選擇

我自己用的是 Azure B2s（2 vCPU + 4GB RAM）+ Azure OpenAI GPT-5.2。

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。

結語

Self-hosted AI agent 的部署成本取決於兩件事：你選的模型和你有沒有關 heartbeat。

Oracle Cloud free tier 是免費的最佳選擇，但要有心理準備可能需要遷移。

Hetzner VPS 是付費的 CP 值之王，$4-5/月 買到穩定。

GPT-OSS-120B 是成本的 game changer — tool calling 超越 o4-mini，月費卻只要 $2-5。如果預算有限，這是目前最值得的選擇。

下一步：OpenClaw Deploy 只要 30 分鐘

讀到這裡，你已經知道成本了。現在就差動手。

推薦起步路線：

1. 註冊 Oracle Cloud（免費，5 分鐘）
2. 開一台 ARM VM（2 OCPU + 4GB）
3. 跟著 OpenClaw 官方部署指南 走
4. 接上 Google AI Studio（免費 Gemini 2.5 Flash API）
5. 關掉 heartbeat（every: "0m"）省 token，等熟悉後再決定要不要開

30 分鐘後，你就有一個 24 小時待命的 self-hosted AI agent 了。

💡 部署前建議先讀 OpenClaw 安全指南——設定好 token 上限、工具白名單和網路隔離，避免安全踩坑。

💡 卡關了？ 歡迎到 OpenClaw Discord 發問，社群很活躍。

常見問題

OpenClaw 部署一個月要花多少錢？

取決於你選的 LLM 模型和 VM。免費方案（Oracle Cloud + Gemini 免費額度）$0/月；超低成本方案（Oracle + GPT-OSS-120B）約 $2-5/月；日常工作（Hetzner + GPT-OSS-120B）約 $7/月；旗艦體驗（Hetzner + Opus 4.6）可達 $330/月。可以從 GPT-OSS-120B 開始試，不夠再升級。

OpenClaw heartbeat 是什麼？會額外花錢嗎？

Heartbeat 是 OpenClaw 預設開啟的背景機制，每 30 分鐘自動送一次 LLM 請求檢查狀態，每次消耗 8K-15K input tokens。用旗艦模型時，光 heartbeat 就可能 $30-100/月。可以用 every: "0m" 關掉，或開啟 isolatedSession: true + lightContext: true 省 90%。

GPT-OSS-120B 適合跑 OpenClaw 嗎？

非常適合。GPT-OSS-120B 是 OpenAI 開源的 117B MoE 模型，tool calling 能力超越 o4-mini（TauBench 68% vs 65%），API 定價只要 $0.039/$0.10 per 1M tokens，日常使用月費約 $2。是目前 OpenClaw 性價比最高的選擇。

Oracle Cloud 免費方案真的永久免費嗎？

是的，Oracle Cloud Always Free ARM 資源（最多 4 OCPU + 24 GB RAM）永久免費，不是 12 個月試用。但建議升級到 Pay As You Go 並設定 Budget Alert，避免帳號因閒置被回收。

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。

參考資源

雲端主機

• Oracle Cloud Free Tier
• Hetzner Cloud
• AWS EC2 Pricing
• GCP Compute Engine Pricing
• Azure VM Pricing

LLM API

• OpenAI Pricing
• Anthropic Claude Pricing
• Google AI Studio Pricing
• GPT-OSS-120B Model Card
• LLM API Pricing 比較工具

OpenClaw

• OpenClaw 官網
• OpenClaw GitHub
• OpenClaw Docs

最後更新：2026-03-17