OpenClaw 在 2026 年迅速成为备受欢迎的 AI Agent 框架，但其默认配置可能会快速消耗大量 token。本指南将介绍如何通过 Novita AI 部署 Qwen 3.5 系列（27B、35B-A3B、122B-A10B、397B-A17B），从而构建强大且经济高效的智能体，实现规模化扩展而不增加成本。
什么是 OpenClaw——为何人人都用？
OpenClaw（原名 Clawdbot）已成为 2026 年讨论度最高的 AI Agent 框架，在开发者社区、企业 AI 团队和科技媒体中占据主导地位。彭博社称其为“推动中国 Agent 爆发的 AI 奇迹”，而 TechNode 报道称，中国企业正争相采用 OpenClaw，应用于从客服机器人到内部自动化工作流等各类场景。
- 多模型路由：连接任意 LLM 提供商（OpenAI、Anthropic、本地模型），并动态将任务分配给最适合的模型。
- 消息平台集成：将 Agent 直接部署到 Telegram、WhatsApp、Discord、iMessage 等平台——无需自定义 UI。
- 可扩展技能系统：通过插件架构添加文件操作、网页搜索、代码执行和工作流自动化等功能。
但有一个问题：OpenClaw 非常消耗 token。默认配置的 token 消耗量可能高达必要量的 5-10 倍，仅心跳轮询功能在使用高端模型时就会产生高昂成本。
对于运行 24/7 Agent 或部署多个实例的开发者而言，token 成本可能迅速飙升。解决方案？将 OpenClaw 与 Novita AI 上经济高效、性能强劲的模型（如 Qwen 3.5 系列）搭配使用。
什么是 Qwen 3.5 系列——为何要在 OpenClaw 中使用它？
Qwen 3.5 系列是阿里云最新的大语言模型家族，专为既要求智能又追求效率的生产工作负载而设计。该系列包含四个变体，针对不同用例进行了优化：
- Qwen 3.5 27B：为通用 Agent 任务提供均衡的推理能力和速度。
- Qwen 3.5 35B-A3B：针对复杂多步推理，提升参数效率。
- Qwen 3.5 122B-A10B：提供高级推理、代码生成和长上下文理解的高端能力。
- Qwen 3.5 397B-A17B：为最复杂任务提供最高智能，支持深度推理和全面分析。
为何 Qwen 3.5 系列是 OpenClaw 的理想选择
在构建 AI Agent 时，您需要模型在推理、工具使用和指令遵循方面表现出色，同时成本不至于过高。Qwen 3.5 系列完美满足这些条件：
- 强大的 Agent 导向训练：这些模型针对多轮对话、工具调用和长上下文推理进行了微调——这正是 OpenClaw Agent 所需要的。
- 灵活尺寸：选择 27B 用于轻量级任务，35B-A3B 用于均衡工作负载，122B-A10B 用于高级推理，或 397B-A17B 用于需要最高智能的场景。
- 成本效益：Novita AI 上 Qwen 3.5 的定价远低于同类模型，使得大规模运行 24/7 Agent 成为现实。
Qwen 3.5 与其他 Agent 模型对比
| 模型 | 最佳用途 | 在 OpenClaw 中的典型用法 |
| Qwen 3.5 27B | 通用推理、任务自动化 | 心跳检查、文件管理、消息路由 |
| Qwen 3.5 35B-A3B | 复杂工作流、多步规划 | 代码审查、文档生成、研究任务 |
| Qwen 3.5 122B-A10B | 高级推理、长上下文分析 | 深度研究、复杂调试、战略规划 |
| Qwen 3.5 397B-A17B | 最高智能、综合分析 | 多领域研究、企业级决策支持 |
| MiniMax M2.5 | 成本/性能均衡 | 优秀的默认选择 |
| Kimi K2.5 | 多模态任务 | 截图分析、UI 自动化 |
| GLM-5 | 长上下文推理 | 日志分析、大型文档处理 |
Novita AI 定价（每百万 token）
| 模型 | 输入成本 | 输出成本 |
| Qwen 3.5 27B | $0.30 | $2.40 |
| Qwen 3.5 35B-A3B | $0.25 | $2.00 |
| Qwen 3.5 122B-A10B | $0.40 | $3.20 |
| Qwen 3.5 397B-A17B | $0.60 | $3.60 |
如何在 OpenClaw 中使用 Qwen 3.5 系列（6 个步骤）
准备工作
开始前，请确保您具备：
- 拥有互联网连接的 Linux、macOS 或 Windows（WSL2/PowerShell）环境
- 已安装 Node.js 22+
- 一个有效的 Novita AI 账户及 API 密钥
步骤 1：获取 Novita AI API 密钥
- 访问 Novita AI 并创建账户（或登录）
- 在仪表盘导航至 API Keys
- 点击 Add new key 并立即复制（仅显示一次）
- 安全保存密钥——步骤 4 将会用到
步骤 2：安装 OpenClaw
根据您的平台运行一键安装命令：
macOS / Linux / WSL2：
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
Windows（PowerShell）：
irm https://openclaw.ai/install.ps1 | iex
安装程序将：
- 下载并配置 OpenClaw CLI
- 安装所需依赖项
- 设置 Gateway 服务
等待安装完成，然后验证：
openclaw --version
步骤 3：运行 OpenClaw 配置向导
启动交互式设置：
openclaw config
您将配置四个主要部分：工作空间、模型、Gateway 和频道。下面逐一说明。
3.1 工作空间配置
- Gateway 运行位置？ → 选择 Local（适用于大多数用户）
- 选择要配置的部分 → 选择 Workspace
这将设置本地环境以执行 Agent。
3.2 模型配置
- 选择要配置的部分 → 选择 Model
- 模型/身份认证提供商 → 选择 Skip for now
- 按提供商过滤模型 → 选择 All providers
- 默认模型 → 选择 Enter model manually
- 默认模型 → 输入：
novita/qwen/qwen3.5-122b-a10b
理解模型标识符：
- Novita 平台上的模型 ID：
qwen/qwen3.5-122b-a10b - OpenClaw 格式（需要提供商前缀）：
novita/qwen/qwen3.5-122b-a10b
在配置 OpenClaw 时，始终使用 novita/<model-id> 格式。对于 Qwen 3.5 系列：
novita/qwen/qwen3.5-27bnovita/qwen/qwen3.5-35b-a3bnovita/qwen/qwen3.5-122b-a10bnovita/qwen/qwen3.5-397b-a17b
您可以在 Novita 网站上找到可用的模型 ID，并将模型 ID 替换为任何其他受支持的模型（保留 novita/ 提供商前缀）。
3.3 Gateway 配置
- Gateway 端口 → 默认：
18789（可根据需要自定义） - Gateway 绑定模式 → 选择 Loopback（仅本地）以确保安全
- Gateway 认证 → 选择 Token authentication
- Tailscale 暴露 → 选择 Off（除非需要远程访问）
- Gateway token 来源 → 选择 Generate/store plaintext token
- Gateway token → 留空以自动生成（或设置自定义 token）
3.4 频道（可选：Telegram 示例）
如果您想将 Agent 部署到消息平台：
- 选择要配置的部分 → 选择 Channels
- 配置/链接 → 选择 Telegram（Bot API）
- Telegram Bot Token → 输入从 @BotFather 获取的机器人 token
- 选择 DM 访问策略 → 选择 Pairing（用户必须先配对才能聊天）
如何获取 Telegram Bot Token：
- 打开 Telegram 并搜索
@BotFather - 发送
/newbot并按照提示操作 - 复制提供的 bot token
步骤 4：配置 Novita AI API 集成
向导不会自动配置 Novita API 凭据，因此我们需要手动添加。
打开 OpenClaw 配置文件：
open ~/.openclaw/openclaw.json
在 "models" 下添加以下代码块。只需更新一个字段： <Your API Key> → 替换为你的 Novita API 密钥
"models": {
"providers": {
"novita": {
"baseUrl": "https://api.novita.ai/openai/v1",
"apiKey": "<Your API Key>",
"api": "openai-completions",
"models": [
{
"id": "qwen/qwen3.5-122b-a10b",
"name": "Qwen3.5-122B (Novita)",
"reasoning": false,
"input": [
"text"
],
"cost": {
"input": 0,
"output": 0,
"cacheRead": 0,
"cacheWrite": 0
},
"contextWindow": 262144,
"maxTokens": 65536
}
]
}
}
},
步骤 5：启动 OpenClaw Gateway
安装并启动 Gateway 服务：
openclaw gateway install
openclaw gateway restart
验证 Gateway 是否正在运行：
openclaw gateway status
步骤 6：配对消息平台（Telegram 示例）
如果您在步骤 3.4 中配置了 Telegram：
- 打开您的 Telegram 机器人并发送
/start - 机器人将回复一个配对码（例如
ABC123） - 在终端中批准配对：
openclaw pairing approve --channel telegram ABC123
您的 Telegram 账户现已配对！发送一条消息进行测试：
Hello! What's the weather today?
Agent 将使用 Qwen 3.5 122B-A10B（您的默认模型）进行响应。
优化 Token 使用：为每个任务选择合适的模型
Qwen 3.5 系列在 OpenClaw 中的最大优势之一就是灵活尺寸。无需为所有事情都使用最大模型，而是智能地路由任务：
推荐模型选择
| 任务类型 | 推荐模型 | 原因 |
| 心跳检查、状态更新 | Qwen 3.5 27B | 快速、便宜、对于简单查询足够用 |
| 文件摘要、网页搜索 | Qwen 3.5 27B 或 35B-A3B | 均衡推理，不过度消耗资源 |
| 代码生成、多步工作流 | Qwen 3.5 35B-A3B 或 122B-A10B | 强指令遵循 + 工具使用 |
| 复杂调试、研究综合 | Qwen 3.5 122B-A10B | 高级推理深度 + 长上下文支持 |
| 企业决策支持、多领域研究 | Qwen 3.5 397B-A17B | 用于关键任务的最大智能 |
结论
OpenClaw 在 2026 年的爆发式增长证明了市场对灵活、强大的 AI Agent 框架的需求——但不受控制的 token 消耗可能导致部署不可持续。通过在 Novita AI 上将 OpenClaw 与 Qwen 3.5 系列搭配使用，开发者可以获得：
- 成本效益：与高端模型相比节省高达 80% 的成本，且提供灵活尺寸（27B → 397B）。
- 生产级性能：强大的推理、工具使用和长上下文支持。
- 可扩展性：运行 24/7 Agent 而不超出预算。
无论您是在构建客服机器人、内部自动化工作流还是研究助手，这种组合都能以初创企业友好的价格提供企业级能力。
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常见问题
什么是 OpenClaw？
OpenClaw 是一个开源 AI Agent 框架，它将语言模型连接到消息平台（Telegram、Discord 等），并通过文件操作、网页搜索和工作流编排等技能实现任务自动化。由于其灵活性和易于部署的特点，它在 2026 年迅速流行。
为什么 OpenClaw 如此消耗 token？
默认情况下，OpenClaw 会在每个请求中加载大量上下文（文件、记忆、会话历史），这可能会将 token 使用量放大 5-10 倍。如果不加优化，心跳轮询等功能在高端模型上可能每天花费 6.84 美元。
OpenClaw 是免费的吗？
是的，OpenClaw 本身是开源且免费的。但它所连接的 LLM API（例如通过 Novita AI 的 Qwen 3.5）会根据 token 使用量收费。
通过 Novita AI 使用 Qwen 3.5 系列能节省多少成本？
与 Claude Opus 等高端模型相比，Qwen 3.5 系列的成本降低 80-95%，同时保持 90% 以上的推理能力。通过智能模型路由（简单任务用 27B，复杂任务用 122B），用户报告总体 token 成本降低了 60-80%。
