如何将你的OpenClaw账单减半

推荐语

智能路由模型帮你省下一半账单，轻松实现高效低耗的AI应用部署。

核心内容：
1. OpenClaw账单高昂的痛点与智能路由解决方案
2. Plano开源工具的工作原理与配置方法
3. 实际部署步骤与效果验证

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

如果正经常使用 OpenClaw，你就会发现其中的利弊：大模型消耗的token账单还是需要考虑的成本问题。

• 如果你所有东西都按原价购买 Claude 的产品，成本就会上升。

• 如果你换用更便宜的型号 → 你的代理在重要任务上的表现会变差。

但这只有在假设每个提示都需要相同模型的情况下才算是一种权衡。如果不是这样呢？

解决方案：智能模型路由

我们这里使用的是 OpenClaw，但这适用于任何将每个提示发送到单个模型的代理工作流程。

LLM路由是您的应用程序和服务提供商之间的一个层。

它会读取每个传入的提示信息，对任务进行分类，并将其路由到最适合的模型。简单的查询会交给速度快、成本低的模型处理。

复杂的任务交给能力更强、消耗更高的大模型。而这一切都是自动决策的。

开源解决方案

Plano是一个开源的 AI 原生代理，它在一个地方处理路由、编排、防护和可观测性。

Plano GitHub 仓库

它最强大的功能之一是优先级对齐的 LLM 路由，这非常适合我们的使用场景（分场景使用不同的大模型能力）。

Plano 不按基准测试分数进行路由，而是根据开发者对每个任务的实际偏好进行路由。您可以直接在配置中设置这些偏好。

例如：

• 对话 + 代理任务 → Kimi K2.5

• 代码 + 测试 + 推理 → Claude Opus 4.6

路由器会根据您的偏好匹配每个提示，并自动分发，而无需对 OpenClaw 进行任何更改。

Plano是如何做到这一点的？

Plano 基于Arch -Router-1.5B构建，该模型基于人类偏好数据而非基准测试分数进行训练。它已在 HuggingFace 大规模部署。

HuggingFace上的模型：

相反，它会根据开发者对每种任务类型的实际偏好进行路由。您可以在纯配置文件中定义路由偏好。

Plano 会读取每个提示，将其与偏好设置匹配，然后进行路由。OpenClaw 无需任何更改。

使用 OpenClaw 和 Plano 进行智能模型路由

将 API 密钥设置为环境变量（这些密钥用于 LLM）：

创建 Plano 配置文件

Plano 基于配置文件运行，您可以在其中定义 LLM 路由。

创建配置文件以开始使用 Plano。

您需要在此处设置的关键内容是 LLM 提供商和您的路由首选项（只需用简单的英文描述即可）。

看看这个：

启动Plano

现在配置文件已创建，环境变量也已在.env文件中定义，您可以使用以下命令启动 Plano：

启动 OpenClaw

这会将网关安装为后台服务。

您还可以连接即时通讯渠道，例如 WhatsApp 或 Telegram。运行openclaw doctor以验证一切是否正常运行。

看看这个：

将给OpenClaw的请求指向Plano

在 OpenClaw 注册向导中，当提示选择 LLM 提供商时：

• 选择“自定义 OpenAI 兼容”作为提供商

• 将基本 URL 设置为http://127.0.0.1:12000/v1

• 您可以输入任意 API 密钥值（例如，无），Plano 会处理与实际提供商的身份验证。

• 将上下文窗口大小设置为至少 128,000 个词元

这会将 Plano 注册为 OpenClaw 的 LLM 后端。所有请求都会通过 12000 端口经由 Plano 路由，并根据提示内容定向到 Kimi K2.5 或 Claude。

请看这里：

以下是路由内容及其路由路径：

实际观察路由运行情况

自从我们开始使用 Plano 以来--with-tracing，您可以准确地检查每个提示是如何分类的以及它被路由到哪个模型。

以下是 Plano 处理路由决策的跟踪记录。当我们想要生成代码时，它使用了 Claude 而不是 Kimi。

请看这里：

开发人员经常花费大量时间来选择“正确”的模型。真正的问题不在于选择哪个模型，而在于哪个模型适合哪个任务？

智能路线规划功能会自动解决这个问题。您只需设置一次偏好，每次出现路线提示时，系统都会自动匹配合适的车型，无需您操心。

最终结果是，你可以在不牺牲质量的前提下节省很多代币费用。如果您正在解决智能 LLM 路由问题，Plano 是 100% 开源的（Apache 2.0）,可以尝试下。

文章还不错的话，可以关注，获取更多