告别 Token 贵焦虑！OpenClaw 阿里云/本地部署、付费/免费大模型调教省 Token 成本保姆级教程-阿里云开发者社区

我们使用OpenClaw时，Token消耗过高是很多用户的核心痛点——收费模型效果好但成本高，免费模型成本低却能力有限。其实通过“收费模型调教+免费模型执行”的组合玩法，就能实现“Token自由”：先用收费模型打磨成熟任务流程并生成本地脚本，再切换到免费模型执行重复任务，既保证效果又节省成本，真正让免费Token玩出收费API的体验。

2026年OpenClaw已完美支持阿里云云端部署与本地私有化部署，本文将详细拆解双部署全流程，同步分享Token省成本的核心玩法、收费模型调教技巧与免费模型切换配置，所有代码命令可直接复制执行，助力用户低成本高效使用OpenClaw。阿里云部署 OpenClaw 只需两步，全网最简单，步骤流程访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面 了解。
OpenClaw部署教程图1.png

OpenClaw部署教程图2.png
OpenClaw部署教程图3.png
OpenClaw部署教程图4.png

一、核心认知：部署方案对比与Token省成本逻辑

（一）双部署方案核心差异

部署方式	核心优势	Token优化重点	适用场景
阿里云部署	7×24小时稳定运行、多设备远程访问、算力弹性扩展	云端脚本存储、收费/免费模型按需切换、批量任务自动化执行	团队协作、长期重复任务、多设备协同场景
本地部署	数据隐私可控、操作便捷、无服务器成本	本地脚本生成与执行、免费模型优先加载、缓存优化	个人日常使用、敏感任务处理、快速调试场景

（二）Token省成本核心逻辑

收费模型“调教期”：用收费模型（如Claude 4.6、Qwen3 Max）处理复杂任务，打磨流程、优化逻辑，最终生成本地可执行脚本（如Python脚本）；
免费模型“执行期”：切换至免费模型（如cherry-aihubmix/coding-glm-4.7-free），直接调用已生成的成熟脚本执行重复任务，避免重复消耗收费Token；
关键优势：脚本保留了收费模型的优化逻辑，免费模型仅负责执行，既保证任务效果，又将Token消耗降至最低（免费模型 Token 成本近乎为0）。

二、2026年阿里云部署OpenClaw流程（适配批量省成本场景）

（一）部署前准备

阿里云账号：注册阿里云账号，完成实名认证，优先选择中国香港、美国弗吉尼亚等免备案地域；
服务器配置：推荐轻量应用服务器，基础配置2vCPU+4GiB内存+40GiB ESSD云盘，系统选择Ubuntu 22.04 LTS；
核心凭证：阿里云百炼API-Key【访问订阅阿里云百炼Coding Plan】（收费模型）、免费模型API-Key（如cherry-aihubmix）；
工具准备：SSH工具（FinalShell/Xshell）、Chrome浏览器，记录服务器公网IP。

（二）分步部署流程

零基础阿里云上部署OpenClaw喂饭级步骤流程

第一步：访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面，找到并点击【一键购买并部署】。
阿里云OpenClaw一键部署专题页面：https://www.aliyun.com/activity/ecs/clawdbot

第二步：选购阿里云轻量应用服务器，配置参考如下：

镜像：OpenClaw(Moltbot)镜像（已经购买服务器的用户可以重置系统重新选择镜像）
实例：内存必须2GiB及以上。
地域：默认美国（弗吉尼亚），目前中国内地域（除香港）的轻量应用服务器，联网搜索功能受限。
时长：根据自己的需求及预算选择。

第三步：访问阿里云百炼大模型控制台，找到密钥管理，单击创建API-Key。

前往轻量应用服务器控制台，找到安装好OpenClaw的实例，进入「应用详情」放行18789端口、配置百炼API-Key、执行命令，生成访问OpenClaw的Token。
端口放通：需要放通对应端口的防火墙，单击一键放通即可。
配置百炼API-Key，单击一键配置，输入百炼的API-Key。单击执行命令，写入API-Key。
配置OpenClaw：单击执行命令，生成访问OpenClaw的Token。
访问控制页面：单击打开网站页面可进入OpenClaw对话页面。

阿里云百炼Coding Plan API-Key 获取、配置保姆级教程：

创建API-Key，推荐访问订阅阿里云百炼Coding Plan，阿里云百炼Coding Plan每天两场抢购活动，从按tokens计费升级为按次收费，可以进一步节省费用！

购买后，在控制台生成API Key。注：这里复制并保存好你的API Key，后面要用。
回到轻量应用服务器-控制台，单击服务器卡片中的实例 ID，进入服务器概览页。
在服务器概览页面单击应用详情页签，进入服务器详情页面。
端口放通在OpenClaw使用步骤区域中，单击端口放通下的执行命令，可开放获取OpenClaw 服务运行端口的防火墙。
这里系统会列出我们第一步中创建的阿里云百炼 Coding Plan的API Key，直接选择就可以。
获取访问地址单击访问 Web UI 面板下的执行命令，获取 OpenClaw WebUI 的地址。

步骤1：服务器环境初始化

# 1. 远程连接服务器（替换为实际公网IP）
ssh root@你的服务器公网IP

# 2. 更新系统依赖并安装核心工具
sudo apt update -y && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y git curl docker.io python3 python3-pip
systemctl start docker
systemctl enable docker

# 3. 配置国内Docker镜像源（提升拉取速度）
sudo mkdir -p /etc/docker
cat << EOF | sudo tee /etc/docker/daemon.json
{
   
  "registry-mirrors": ["https://mirror.iscas.ac.cn", "https://docker.m.daocloud.io"]
}
EOF
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker

# 4. 安装Python脚本执行依赖
pip3 install requests beautifulsoup4 python-dotenv

步骤2：部署OpenClaw并配置双模型

# 1. 拉取2026年OpenClaw最新镜像
docker pull openclaw/openclaw:2026-latest

# 2. 创建数据持久化目录（含脚本、配置、缓存）
mkdir -p /opt/openclaw/{
   config,scripts,cache,models}
sudo chmod 755 /opt/openclaw/*

# 3. 启动容器（配置双模型凭证）
docker run -d \
  --name openclaw-token-saver \
  --restart always \
  -p 18789:18789 \
  -v /opt/openclaw/config:/app/config \
  -v /opt/openclaw/scripts:/app/scripts \
  -v /opt/openclaw/cache:/app/cache \
  -v /opt/openclaw/models:/app/models \
  -e TZ=Asia/Shanghai \
  # 收费模型配置（阿里云百炼）
  -e PAID_MODEL_PROVIDER=aliyun_bailian \
  -e ALIYUN_BAILIAN_API_KEY="你的百炼API-Key" \
  # 免费模型配置（cherry-aihubmix）
  -e FREE_MODEL_PROVIDER=cherry-aihubmix \
  -e CHERRY_API_KEY="你的cherry-aihubmix API-Key" \
  openclaw/openclaw:2026-latest

# 4. 验证容器启动成功
docker ps | grep openclaw-token-saver

步骤3：收费模型调教与脚本生成

# 1. 进入容器内部
docker exec -it openclaw-token-saver bash

# 2. 切换至收费模型
openclaw config set models.default "aliyun_bailian/qwen3-max"
openclaw config set model.provider "aliyun_bailian"
openclaw restart

# 3. 调教收费模型生成任务脚本（以“旅游攻略生成+WordPress发布”为例）
openclaw prompt execute --content "帮我制定阿根廷布宜诺斯艾利斯旅游攻略，生成可直接执行的Python脚本，要求：1. 抓取网络配图；2. 生成结构化攻略；3. 支持发布到WordPress；4. 脚本需包含详细注释" --output /app/scripts/travel-guide-generator.py

# 4. 验证脚本生成
ls /app/scripts/ | grep travel-guide-generator.py

步骤4：切换免费模型执行脚本

# 1. 切换至免费模型
openclaw config set models.default "cherry-aihubmix/coding-glm-4.7-free"
openclaw config set model.provider "cherry-aihubmix"
openclaw restart

# 2. 配置免费模型调用本地脚本
openclaw config set tools.scriptExecutor.enabled true --json
openclaw config set tools.scriptExecutor.path "/app/scripts" --json

# 3. 执行脚本（免费模型仅负责调用，不消耗收费Token）
openclaw script run travel-guide-generator.py --params "wordpress_url=你的WP地址,username=WP用户名,password=WP密码"

# 4. 查看执行结果
cat /app/scripts/execution-logs/travel-guide-generator.log

步骤5：云端访问验证

生成管理员Token：

docker exec -it openclaw-token-saver openclaw token generate --admin

浏览器输入http://服务器公网IP:18789/?token=你的管理员Token，登录Web控制台；
验证模型切换与脚本执行状态，确认免费模型正常调用脚本。

三、2026年OpenClaw本地部署流程（适配个人省成本场景）

（一）部署前准备

硬件要求：CPU≥Intel i5/Ryzen 5，内存≥8GB，磁盘预留≥20GB SSD；
软件要求：Node.js ≥22.0.0、pnpm、Git、Python 3.8+；
核心凭证：免费模型API-Key（如cherry-aihubmix）、可选收费模型API-Key；
网络要求：需联网下载源码与依赖，脚本执行时支持离线（若无需抓取网络资源）。

（二）分步部署流程

步骤1：基础依赖安装

# Windows（管理员PowerShell执行）
npm install -g pnpm git
pip3 install requests beautifulsoup4 python-dotenv
pnpm config set registry https://registry.npmmirror.com/

# macOS（终端执行）
brew install node@22 git python3
pip3 install requests beautifulsoup4 python-dotenv
pnpm config set registry https://registry.npmmirror.com/

# Linux（Ubuntu/Debian）
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo -E bash -
sudo apt install -y nodejs git python3-pip
pip3 install requests beautifulsoup4 python-dotenv
npm install -g pnpm
pnpm config set registry https://registry.npmmirror.com/

# 验证依赖版本
node --version  # 需≥22.0.0
python3 --version

步骤2：安装OpenClaw并配置双模型

# 1. 全局安装OpenClaw最新版本
npm install -g openclaw@latest

# 2. 创建本地目录（脚本、配置、缓存）
mkdir -p ~/.openclaw/{
   scripts,config,cache}

# 3. 配置收费模型（可选，用于调教）
openclaw config set models.providers.aliyun_bailian.apiKey "你的百炼API-Key" --json
openclaw config set models.providers.aliyun_bailian.baseUrl "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1" --json

# 4. 配置免费模型（cherry-aihubmix）
openclaw config set models.providers.cherry-aihubmix.apiKey "你的cherry API-Key" --json
openclaw config set models.providers.cherry-aihubmix.baseUrl "https://api.cherryaihub.com/v1" --json

步骤3：收费模型调教与脚本生成

# 1. 切换至收费模型
openclaw config set models.default "aliyun_bailian/qwen3-max"
openclaw config set model.provider "aliyun_bailian"

# 2. 生成任务脚本（以“数据统计+Excel导出”为例）
openclaw prompt execute --content "帮我生成Python脚本，要求：1. 统计指定目录下的文件类型与数量；2. 生成可视化图表；3. 导出为Excel文件；4. 支持自定义目录参数" --output ~/.openclaw/scripts/file-statistics.py

# 3. 验证脚本可执行性
python3 ~/.openclaw/scripts/file-statistics.py --dir ~/Documents

步骤4：切换免费模型执行脚本

# 1. 切换至免费模型
openclaw config set models.default "cherry-aihubmix/coding-glm-4.7-free"
openclaw config set model.provider "cherry-aihubmix"

# 2. 启动OpenClaw服务并加载脚本工具
openclaw gateway start --port 18789 --enable-script-executor

# 3. 调用免费模型执行脚本
openclaw script run file-statistics.py --params "dir=~/Pictures"

# 4. 查看执行结果（Excel文件与图表）
ls ~/.openclaw/scripts/output/

步骤5：本地访问验证

生成管理员Token：

openclaw token generate --admin --allow-ip 127.0.0.1

浏览器输入http://127.0.0.1:18789，粘贴Token登录；
发送指令“用免费模型执行file-statistics.py脚本，统计~/Downloads目录”，验证脚本执行与Token消耗情况。

四、Token省成本进阶优化技巧

（一）脚本缓存与批量执行

# 1. 启用脚本执行缓存（避免重复加载）
openclaw config set tools.scriptExecutor.cache.enabled true --json
openclaw config set tools.scriptExecutor.cache.ttl 86400 --json  # 缓存1天

# 2. 批量执行脚本（阿里云部署）
cat > /app/scripts/batch-execute.sh << 'EOF'
#!/bin/bash
scripts=("travel-guide-generator.py" "file-statistics.py")
for script in "${scripts[@]}"; do
  openclaw script run $script
  echo "$script 执行完成"
done
EOF
chmod +x /app/scripts/batch-execute.sh
./app/scripts/batch-execute.sh

（二）免费模型性能优化

# 1. 配置免费模型优先使用本地资源
openclaw config set model.cherry-aihubmix.useLocalResources true --json
openclaw config set model.cherry-aihubmix.cachePath "~/.openclaw/cache/models" --json

# 2. 限制免费模型上下文长度（减少Token消耗）
openclaw config set models.defaults.maxTokens 4096 --json

（三）常见问题排查

脚本生成失败：

解决方案：优化提示词，明确脚本需求与输出格式，切换收费模型重试：

openclaw config set models.default "aliyun_bailian/qwen3-max"
openclaw prompt execute --content "更详细的脚本需求描述" --output 目标路径

免费模型无法调用脚本：
- 解决方案：检查脚本执行工具是否启用，验证脚本路径配置：
```
openclaw config get tools.scriptExecutor.enabled
openclaw config get tools.scriptExecutor.path
```
Token消耗仍过高：
- 解决方案：确认已切换至免费模型，关闭收费模型自动加载：
```
openclaw config set model.autoSwitchPaidModel false --json
```

五、总结

2026年OpenClaw的“收费模型调教+免费模型执行”玩法，彻底解决了Token消耗过高的核心痛点。阿里云部署适合团队批量执行重复任务，本地部署适配个人日常使用，双方案均能实现“效果不打折、成本大降低”。

核心优化逻辑在于“分工明确”：收费模型负责复杂逻辑打磨与脚本生成，发挥其推理优势；免费模型负责成熟脚本的重复执行，规避其逻辑短板。通过这种组合，既能用收费模型的能力保证任务质量，又能让免费Token发挥最大价值，真正实现Token自由。无论是个人用户还是团队协作，这套省成本方案都能显著降低使用门槛，让OpenClaw的强大功能不再受限于Token预算，真正成为高效、经济的AI工具。

告别 Token 贵焦虑！OpenClaw 阿里云/本地部署、付费/免费大模型调教省 Token 成本保姆级教程

一、核心认知：部署方案对比与Token省成本逻辑

（一）双部署方案核心差异

（二）Token省成本核心逻辑

二、2026年阿里云部署OpenClaw流程（适配批量省成本场景）

（一）部署前准备

（二）分步部署流程

零基础阿里云上部署OpenClaw喂饭级步骤流程

阿里云百炼Coding Plan API-Key 获取、配置保姆级教程：

步骤1：服务器环境初始化

步骤2：部署OpenClaw并配置双模型

步骤3：收费模型调教与脚本生成

步骤4：切换免费模型执行脚本

步骤5：云端访问验证

三、2026年OpenClaw本地部署流程（适配个人省成本场景）

（一）部署前准备

（二）分步部署流程

步骤1：基础依赖安装

步骤2：安装OpenClaw并配置双模型

步骤3：收费模型调教与脚本生成

步骤4：切换免费模型执行脚本

步骤5：本地访问验证

四、Token省成本进阶优化技巧

（一）脚本缓存与批量执行

（二）免费模型性能优化

（三）常见问题排查

五、总结

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