OpenClaw 在 2026 年迅速崛起，成為最受歡迎的 AI 代理框架，但其預設設定卻會快速消耗大量 Token。本指南將說明如何透過 Novita AI 部署 Qwen 3.5 系列（27B、35B-A3B、122B-A10B、397B-A17B），打造功能強大、成本效益高、且能輕鬆擴展的 AI 代理。
什麼是 OpenClaw？為什麼大家都在用它？
OpenClaw（原名 Clawdbot）在 2026 年已成為最受關注的 AI 代理框架，討論熱度遍及開發者社群、企業 AI 團隊與科技媒體。《彭博社》稱其為「驅動中國代理熱潮的 AI 奇蹟」，《TechNode》則報導中國企業正競相採用 OpenClaw 應用於客服機器人、內部自動化流程等各種場景。
- 多模型路由： 連接任何 LLM 提供商（OpenAI、Anthropic、本地模型），並動態將任務分配給最適合的模型。
- 即時通訊平台整合： 直接將代理部署到 Telegram、WhatsApp、Discord、iMessage 等平台，無需自定義 UI。
- 可擴展技能系統： 透過插件架構新增檔案操作、網路搜尋、程式碼執行與工作流程自動化等能力。
但有一個問題：OpenClaw 非常耗費 Token。預設配置的 Token 消耗量可能達到必要量的 5 到 10 倍，光是「心臟輪詢」(heartbeat polling) 這類功能，若使用高階模型，就可能花費高昂成本。
對於執行 24/7 代理或部署多個實例的開發者而言，Token 成本可能迅速失控。解決方案是：將 OpenClaw 與 Novita AI 上經濟高效且高性能的 Qwen 3.5 系列模型搭配使用。
什麼是 Qwen 3.5 系列？為何要在 OpenClaw 中使用它？
Qwen 3.5 系列是阿里雲最新的大型語言模型家族，專為同時要求智慧與效率的生產工作負載而設計。該系列包含四種針對不同使用場景最佳化的變體：
- Qwen 3.5 27B： 通用代理任務的理想平衡，兼顧推理能力與速度。
- Qwen 3.5 35B-A3B： 增強參數效率，適合複雜的多步驟推理。
- Qwen 3.5 122B-A10B： 高階能力，適用於進階推理、程式碼生成與長上下文理解。
- Qwen 3.5 397B-A17B： 最高智慧，用於需要深入推理與全面分析的最苛刻任務。
Qwen 3.5 系列為何適合 OpenClaw
使用 OpenClaw 構建 AI 代理時，你需要能夠在推理、工具使用和指令遵循方面表現出色，同時不會造成過高成本的模型。Qwen 3.5 系列滿足所有條件：
- 強大的代理導向訓練： 這些模型針對多輪對話、工具呼叫和長上下文推理進行了微調——這正是 OpenClaw 代理所需的。
- 彈性尺寸： 輕量任務選擇 27B，平衡工作負載選擇 35B-A3B，進階推理選擇 122B-A10B，需要最大智慧時則選 397B-A17B。
- 成本效益： Novita AI 上 Qwen 3.5 的定價遠低於同級模型，使得大規模執行 24/7 代理變得切實可行。
Qwen 3.5 與其他代理模型比較
| 模型 | 最適合 | OpenClaw 中的典型用途 |
|---|---|---|
| Qwen 3.5 27B | 通用推理、任務自動化 | 心臟輪詢、檔案管理、訊息路由 |
| Qwen 3.5 35B-A3B | 複雜工作流程、多步驟規劃 | 程式碼審查、文件生成、研究任務 |
| Qwen 3.5 122B-A10B | 進階推理、長上下文分析 | 深度研究、複雜除錯、策略規劃 |
| Qwen 3.5 397B-A17B | 最高智慧、全面分析 | 多領域研究、企業級決策支持 |
| MiniMax M2.5 | 平衡成本/表現 | 良好的預設選擇 |
| Kimi K2.5 | 多模態任務 | 螢幕截圖分析、UI 自動化 |
| GLM-5 | 長上下文推理 | 日誌分析、大型文件處理 |
Novita AI 定價（每百萬 Token）
| 模型 | 輸入成本 | 輸出成本 |
|---|---|---|
| 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 個步驟）
準備工作
開始前，請確認你具備：
- 支援 Linux、macOS 或 Windows（WSL2/PowerShell）的環境，並可連網
- 已安裝 Node.js 22+ 版本
- 有效的 Novita AI 帳號與 API 金鑰
步驟 1：取得 Novita AI API 金鑰
- 前往 Novita AI 建立帳號（或登入）
- 在控制台中導航至 API 金鑰
- 點擊「新增金鑰」並立即複製（僅顯示一次）
- 安全儲存該金鑰——你將在步驟 4 中使用
步驟 2：安裝 OpenClaw
執行適用於你平台的一行安裝指令：
macOS / Linux / WSL2：
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
Windows（PowerShell）：
irm https://openclaw.ai/install.ps1 | iex
安裝程式會：
- 下載並配置 OpenClaw CLI
- 安裝必要的依賴項
- 設定 Gateway 服務
等待安裝完成，然後驗證：
openclaw --version
步驟 3：執行 OpenClaw 配置精靈
啟動互動式設定：
openclaw config
你將配置四個主要部分：工作區、模型、Gateway 與頻道。以下分別說明。
3.1 工作區配置
- Gateway 在何處執行？ → 選擇 本機（Local）（大多數使用者）
- 選擇要設定的部分 → 選擇 工作區（Workspace）
這會設定用於代理執行的本機環境。
3.2 模型配置
- 選擇要設定的部分 → 選擇 模型（Model）
- 模型/驗證提供商 → 選擇 稍後跳過（Skip for now）
- 依提供商篩選模型 → 選擇 所有提供商（All providers）
- 預設模型 → 選擇 手動輸入模型（Enter model manually）
- 預設模型 → 輸入：
novita/qwen/qwen3.5-122b-a10b
了解模型識別碼：
- Novita 模型 ID（在 Novita 平台上）：
qwen/qwen3.5-122b-a10b - OpenClaw 格式（需要提供商前綴）：
novita/qwen/qwen3.5-122b-a10b
在配置 OpenClaw 時，請一律使用 novita/<model-id> 格式。Qwen 3.5 系列的格式如下：
novita/qwen/qwen3.5-27bnovita/qwen/qwen3.5-35b-a3bnovita/qwen/qwen3.5-122b-a10bnovita/qwen/qwen3.5-397b-a17b
你可以在 Novita 網站上找到可用的模型 ID，並將模型 ID 替換為其他支援的模型（保留 novita/ 提供商前綴）。
3.3 Gateway 配置
- Gateway 埠號 → 預設：
18789（可依需求自訂） - Gateway 綁定模式 → 選擇 回送（僅本機）（Loopback (Local only)）以確保安全
- Gateway 驗證 → 選擇 Token 驗證（Token authentication）
- Tailscale 暴露 → 選擇 關閉（Off）（除非你需要遠端存取）
- Gateway Token 來源 → 選擇 生成/儲存明文 Token（Generate/store plaintext token）
- Gateway Token → 留空以自動生成（或設定自訂 Token）
3.4 頻道（可選：以 Telegram 為例）
若你想將代理部署到即時通訊平台：
- 選擇要設定的部分 → 選擇 頻道（Channels）
- 配置/連結 → 選擇 Telegram（Bot API）
- Telegram Bot Token → 輸入來自 @BotFather 的機器人 Token
- 選擇 DM 存取策略 → 選擇 配對（Pairing）（使用者必須先配對才能聊天）
如何取得 Telegram Bot Token：
- 開啟 Telegram，搜尋
@BotFather - 傳送
/newbot並依照指示操作 - 複製取得的機器人 Token
步驟 4：配置 Novita AI API 整合
精靈不會自動配置 Novita API 憑證，因此我們需要手動加入。
開啟你的 OpenClaw 配置檔：
open ~/.openclaw/openclaw.json
在 "models" 下加入以下區塊。只需更新一個欄位： <Your API Key> 改為你的 Novita API 金鑰
"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
}
]
}
}
},
步驟 5：啟動 OpenClaw Gateway
安裝並啟動 Gateway 服務：
openclaw gateway install
openclaw gateway restart
確認 Gateway 正在執行：
openclaw gateway status
步驟 6：配對你的即時通訊平台（以 Telegram 為例）
若你在步驟 3.4 中配置了 Telegram：
- 開啟你的 Telegram 機器人，傳送
/start - 機器人會回覆一個配對碼（例如
ABC123） - 在終端機中核准配對：
openclaw pairing approve --channel telegram ABC123
現在你的 Telegram 帳號已配對完成！傳送一則訊息測試：
Hello! What's the weather today?
代理將使用預設模型 Qwen 3.5 122B-A10B 回應。
優化 Token 使用：為每個任務選擇正確的模型
Qwen 3.5 系列在 OpenClaw 中的最大優勢之一是彈性尺寸。與其所有事情都使用最大模型，不如智慧地分配任務：
建議的模型選擇
| 任務類型 | 推薦模型 | 原因 |
|---|---|---|
| 心臟輪詢、狀態更新 | Qwen 3.5 27B | 快速、便宜，足以處理簡單查詢 |
| 檔案摘要、網路搜尋 | Qwen 3.5 27B 或 35B-A3B | 平衡推理，不過度濫用 |
| 程式碼生成、多步驟工作流程 | Qwen 3.5 35B-A3B 或 122B-A10B | 強大的指令遵循與工具使用能力 |
| 複雜除錯、研究綜合分析 | Qwen 3.5 122B-A10B | 高階推理深度 + 長上下文支援 |
| 企業決策支援、多領域研究 | Qwen 3.5 397B-A17B | 最高智慧，適用於關鍵任務 |
結論
OpenClaw 在 2026 年的爆炸性成長證明了市場對靈活、強大的 AI 代理框架的需求——但未經控制的 Token 消耗可能使部署難以持續。透過將 OpenClaw 與 Novita AI 上的 Qwen 3.5 系列搭配使用，開發者可以獲得：
- 成本效益： 與高階模型相比最高可節省 80%，且尺寸靈活（27B → 397B）
- 生產就緒的表現： 強大的推理、工具使用與長上下文支援
- 可擴展性： 在不燒光預算的前提下執行 24/7 代理
無論你是要建立客服機器人、內部自動化工作流程，還是研究助手，這種組合都能以新創公司可負擔的價格提供企業級功能。
準備好部署了嗎？立即取得你的 Novita AI API 金鑰，開始打造更聰明、更便宜的代理。
Novita AI 是領先的 AI 雲端平台，為開發者提供易於使用的 API 與價格合理、可靠的 GPU 基礎設施，用於建構和擴展 AI 應用程式。
常見問題
什麼是 OpenClaw？
OpenClaw 是一個開源 AI 代理框架，可將語言模型連接到即時通訊平台（Telegram、Discord 等），並透過檔案操作、網路搜尋與工作流程編排等技能實現任務自動化。它在 2026 年因其靈活性和易於部署而迅速普及。
為什麼 OpenClaw 如此耗費 Token？
預設情況下，OpenClaw 會將大量上下文（檔案、記憶體、會話歷史）載入每個請求，這可能使 Token 使用量增加 5 到 10 倍。若未最佳化，心臟輪詢等功能在高階模型上每天可能花費 $6.84 美元。
OpenClaw 是免費的嗎？
是的，OpenClaw 本身是開源且免費的。但它所連接的 LLM API（例如透過 Novita AI 使用的 Qwen 3.5）會根據 Token 使用量收費。
使用 Novita AI 上的 Qwen 3.5 系列能節省多少費用？
與 Claude Opus 等高階模型相比，Qwen 3.5 系列的成本降低 80%–95%，同時保留 90% 以上的推理能力。透過智慧模型路由（簡單任務使用 27B，複雜任務使用 122B），使用者報告整體 Token 成本減少了 60%–80%。
