Cut OpenClaw API Costs by Up to 90%: A Practical Multi-Model Strategy
Running OpenClaw on a single frontier model burns money on routine tasks. A multi-model routing strategy, prompt caching, and local models can reduce API costs by 80-90% while maintaining output quality for complex tasks.
One of the first challenges OpenClaw adopters encounter after deployment is API cost escalation. The default single-model configuration works well for quality, but has a structural weakness: every task—regardless of complexity—hits the primary model. Here’s how to achieve 80-90% cost reduction while preserving quality where it matters.
Why Default Configuration Becomes a Cost-Burning Machine
The core issue is architectural. Heartbeat checks, email triage, calendar lookups, and web searches all route to the primary model by default. If that’s Claude Opus 4.6 ($5 input / $25 output per million tokens), you’re paying premium rates for tasks that a $0.30 model handles equally well.
Several compounding factors amplify this:
- Session history growth: Mature sessions exceed 200,000 tokens
- System prompt repetition: SOUL.md, AGENTS.md, MEMORY.md (3,000–14,000 tokens) resend on every call
- Log accumulation: Browser snapshots and command output compound over time
- Heartbeat frequency: 30-minute intervals with Opus means 48 full-context API calls daily. 15-minute cron jobs: 96 calls, or $10–20/day
For heavy automation users, monthly costs can reach $300–600. The fix is deliberate model routing.
Three Reduction Approaches
1. Intelligent Routing: Match Model Capability to Task Complexity
The most direct approach routes tasks to appropriately-priced models based on complexity. OpenClaw supports per-function model assignment.
Three implementation methods:
- Keyword/regex matching for classification
- Intent classification using a cheap pre-router model
- Custom Python skill for advanced routing logic
Representative routing configuration:
| Task Category | Appropriate Model | Reason |
|---|---|---|
| Heartbeat / Email check | Haiku / Gemini Flash | Routine, no creativity required |
| Code / Debugging | GPT-5.2-turbo / Sonnet 4.6 | Reasoning precision needed |
| Strategy / Complex analysis | Opus 4.6 | Deep thinking required |
| Image analysis | Gemini 2.5 Flash | Cost-performance advantage |
2. Prompt Caching: The Most Underutilized Optimization
Both Anthropic and OpenAI automatically cache unchanged prompt sections. Yet most OpenClaw users don’t leverage this effectively.
Concrete impact:
- System prompts (3,000–14,000 tokens) billed at full rate every call → up to 90% discount with caching
- Setting heartbeat interval to 55 minutes ensures all calls hit warm cache
Haiku + caching combined calculation: Switching heartbeats from Opus (default) to Haiku with prompt caching enabled brings monthly heartbeat costs from $100+ down to approximately $0.50. For many users, this single change resolves the cost problem entirely.
3. Local Models: Drive Marginal Cost to Zero
For 24/7 heavy automation workflows, local models make economic sense. No API charges mean execution frequency becomes irrelevant from a cost perspective.
The current recommended choice for local deployment is Qwen 3 32B, which competes with Claude Sonnet 3.5 across many tasks. A single RTX 4090 delivers 40+ tokens/sec, and it connects directly to OpenClaw via Ollama.
ClawRouter: The Community’s Leading Cost Optimization Tool
The most rapidly-adopted tool in this space is ClawRouter, an OpenClaw-native skill that reached 2,400 GitHub stars within 11 days of release.
ClawRouter’s approach is straightforward: a local lightweight classifier analyzes each request and routes to one of four tiers based on complexity:
- Simple → Cheap models (DeepSeek, Gemini Flash, etc.)
- Medium → Mid-tier models
- Complex → Claude Sonnet 4.6
- Heavy → Claude Opus 4.6
Four profiles (Auto/Eco/Premium/Free) accommodate different use cases. The appeal is automation—no manual routing rules to maintain.
OpenRouter: 300+ Models Through One API
For users who don’t want to manage multiple provider APIs, OpenRouter provides a unified interface. Create a free account, add credits, update OpenClaw configuration, and gain access to 300+ models with automatic routing.
Best suited for users who want to use cost-effective models across providers without being locked into a single vendor.
Model Cost Reference
Key data points for planning your routing strategy:
Anthropic models (per million tokens):
- Claude Opus 4.6: $5 input / $25 output (maximum capability)
- Claude Sonnet 4.6: $3 input / $15 output (near-Opus performance)
- Claude Haiku: $0.25 input / $1.25 output (routine tasks)
High cost-performance alternatives:
- Gemini 2.5 Flash: Significant cost reduction with minimal quality loss
- MiniMax M2.5: 80.2% on SWE-Bench Verified, 10-20x cheaper than Opus 4.6
- Kimi K2.5: Best raw cost-performance ratio in current open model landscape
On Claude Max Plans
Some users have attempted workarounds using Claude Max subscription plans as API access through OpenClaw. Multiple reports of account bans for Anthropic ToS violations exist. This is not a supported use case and carries account risk.
Implementation Priority
Ordered by ease of implementation and immediate impact:
- Switch heartbeats to Haiku + enable prompt caching (30 minutes of configuration, immediate effect)
- Deploy ClawRouter (automatic routing without manual rule maintenance)
- Adopt OpenRouter for multi-provider flexibility (expand model options)
- Introduce local models for heavy automation (long-term fixed cost reduction)
Assessment
The majority of what an agent processes is routine work. Frontier models are genuinely needed for a minority of tasks—complex reasoning and creative judgment. Intelligent routing combined with caching makes 80-90% cost reduction realistic without degrading quality on the work that actually requires it.
For users experiencing OpenClaw cost pressure, the highest-leverage starting point is the simplest change: route heartbeats to a lightweight model and enable prompt caching. That alone resolves the majority of cases.
Reference Resources:
- ClawRouter GitHub: 2,400 stars in 11 days post-release
- OpenRouter: https://openrouter.ai
- Ollama: https://ollama.ai
関連記事
OpenClaw APIコストを最大90%削減する実践ガイド:マルチモデル戦略とプロンプトキャッシング
フロンティアモデル1本に依存するOpenClaw構成は、月数万円のAPIコストに直結する。マルチモデルルーティング、プロンプトキャッシング、ローカルモデル活用の3つのアプローチで80〜90%の削減が可能な具体的手法を解説。
2026年2月版:用途別おすすめAIツールガイド - 開発・業務・クリエイティブ
結局どれがおすすめなの?に答える。人気度と実績で厳選したAIツール15選を、開発者向け・業務改善向け・クリエイティブ向けの3カテゴリで紹介。Claude Sonnet 4.6、Cursor、OpenClawなど、2026年2月時点で最も注目すべきツールを網羅。
Claude Code 1Mトークンコンテキスト解放——settings.json 2行で自動圧縮なしにSaaS全体を一気に構築
.claude/settings.jsonにANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODELとANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODELをclaude-sonnet-4-6-1mに設定するだけで、Claude Codeの全タスクが1Mトークンコンテキストウィンドウで動作する。自動圧縮なしでコードベース全体を保持しながら開発できる実用的なテクニック。
人気記事
ChatGPT(OpenAI)とClaude(Anthropic)の機能比較 2026年版。コーディング・長文解析・コスト・API料金の違いを検証
ChatGPT(GPT-4o/o3)とClaude(Sonnet 4.6/Opus 4.5)を2026年時点の最新情報で比較する。コーディング能力、長文処理、日本語品質、API料金、無料プランの違いをSWE-benchなどのベンチマーク結果とともに解説する。
【2026年2月20日 所感】「AIがコードを書く」は仮説から現実になった——しかし私たちはその意味をまだ消化できていない
2026年2月20日に観測したコーディングエージェント関連ニュースの総括と所感。Anthropicの自律性研究、cmux、MJ Rathbunのエージェント事故、HN「外骨格 vs チーム」論争、Stripe Minions週1000件PR、Taalas 17k tokens/sec——朝から夜までの流れを通じて見えてきた「AIがコードを書く時代」の実相を考察する。
868のスキルをnpx 1コマンドで——「Antigravity Awesome Skills」が主要AIコーディングエージェントの共通スキル基盤になりつつある
Claude Code・Gemini CLI・Codex CLI・Cursor・GitHub Copilotなど主要AIコーディングアシスタントを横断する868以上のスキルライブラリ「Antigravity Awesome Skills」(v5.4.0)を詳細分析。Anthropic・Vercel・OpenAI・Supabase・Microsoftの公式スキルを統合した設計思想、ロール別バンドル・ワークフロー機能、SKILL.mdによる相互運用性のアーキテクチャを解説する。
最新記事
AIエージェント間通信の標準化競争が始まる——AquaとAgent Semantic Protocolが同日登場
2026年2月23日、Hacker Newsに2つのAIエージェント通信プロジェクトが同日掲載された。Go製CLI「Aqua」とセマンティックルーティングを実装する「Agent Semantic Protocol」は、MCPが解決できないP2P・非同期通信の課題に取り組む。
Claude Sonnet 4.6、無料・Proプランのデフォルトモデルに——社内テストでOpus 4.5を59%の確率で上回る
Anthropicは2026年2月17日にリリースしたClaude Sonnet 4.6を、claude.aiの無料・Proプランのデフォルトモデルに設定した。価格はSonnet 4.5と同額の$3/$15 per 1Mトークン。社内評価ではコーディングエージェント用途でOpus 4.5を上回る結果が出ている。
GoogleがOpenClaw経由のGemini利用ユーザーのアカウントを永久停止——月額$250請求継続のまま
2026年2月23日、Hacker Newsで140pt/107コメントを集めたレポートによると、GoogleはOpenClaw(サードパーティクライアント)経由でGeminiを使用していたGoogle AI Pro/Ultraユーザーを予告なしに永久停止した。技術的・経済的背景を整理する。