话说自从OpenClaw小龙虾火了以来，各种AI Agent层出不穷，无论开源跟闭源，从来没有一家号称是省token的Agent。

哪怕Hermes Agent早前很多人吹嘘比OpenClaw省token，但最终被众多实测啪啪打脸，实际token消耗，爱马仕大概比小龙虾多一倍。

偶然的机会老马又刷到了最近刚出的一款AI Agent，直接卖点就是最省token的开源AI Agent，它叫Openclacky，打开敲击的意思。

官方拿了另外三个主流Agent，分别是Claude Code、OpenClaw、Hermes，在同prompt、同模型、同skill下的前提，对比各自的总成本、请求数、cache命中率。

数据来源各自独立接入的OpenRouter请求账单，总共是3项任务，这四家Agent按请求累加，总token成本对比如下：

导致成本存在差距的直接原因是缓存命中率和请求数，Openclacky比其它三家Agent有更高的缓存命中率，以及更少的请求数，进而token消耗更少：

官方还对比了一些产物的效果，这个就见仁见智了，主要上面的token账单比较直观，让我们了解到Openclacky节省token的底层逻辑。

说句实在话，做这样一款为了节省token而生的AI Agent，肯定是没多少投资人看得上的。你消耗token越多才越赚钱，这是站在资本的角度去考虑。

但是，人家就真的拿到了六个投资方给的钱。这种反向思维，只要解决用户token消耗问题，把用户量做起来了，薄利多销也能赚钱。

Openclacky自己也推出了官方的模型API服务，同时支持接入你自己的模型API，还是那句老话，实际的token消耗情况，还是需要你长期的使用进行对比。

Openclacky的安装使用比较简单，不需要像小龙虾那样手动配置一下环境，直接访问官网www.openclacky.com下载对应系统的安装包即可：

下面老马将以Windows系统为例，实际演示一下Openclacky的使用。

Openclacky安装与使用

在官网页面点击免费下载，选择你对应的系统去下载安装包，然后跟安装普通软件一样操作：

安装完第一次启动软件时，还会继续进行安装，总共有两个步骤，看日志的意思是会装到WSL里面，如果在安装过程中会显示报错的话，把里面的报错日志，丢给千问，它会告诉你怎么解决。

正常的安装过程需要等待一段时间，安装完毕了，就会开启服务，服务显示运行中后，点击“在浏览器中打开”：

浏览器会打开一个本地的网页，需要设置一下语言：

然后下一步是接入你的大模型提供商的API，这里老马就选择接入小米的API，只需要输入API Key，其它的默认都给你填写好了：

补充一点，由于老马使用的是小米前段时间赠送的几个亿token，所以这里的API URL是不一样的，得改一下，最后点击继续测试并测试按钮，看看API接入是否成功。

没有任何报错，大模型的API接入成功后，就进入了Openclacky的聊天界面。首先你可以设置一下Agent员工的昵称、风格、怎么称呼你，相当于Agent的个性化设置引导：

这个过程其实就相当于给Agent配置自己的角色灵魂，工作范围，以及内置一些技能。如果你之前电脑里面装过小龙虾或者爱马仕，还会询问你是否把之前的技能也导入进来：

有意思的是，老马注意到这里下面的小字提示，缓存命中率都是达到了100%，好家伙，这比Deepseek v4还牛。

下一步是询问你要不要配置浏览器的插件，一整个过程，跟小龙虾的初始化设置其实没啥区别，无非换成了这种对话的方式，替代了命令行窗口的操作。

然后还会给你生成一个个人主页，整个Agent的思考过程，调用工具、技能、命令的过程都会显示出来，并且还有消耗了多少token（代币），主打一个实时直观。

而它给你创建的个人主页，是真的直接部署到了Openclacky服务器上的，你可以打开链接直接访问，虽然这个主页是确实简陋了一些：

往下看一下配置里面的任务管理，这里是创建定时任务的地方：

技能管理就没啥好说的了，默认给你内置5个，上面提到了，是根据你给Agent设定的角色去内置的，而不是一股脑给你塞一堆的技能，这点很好。也支持你后续的技能导入和创建：

频道管理的话支持接入飞书、企业微信、个人微信、钉钉这些国内常用的软件：

MCP工具列表默认是空的，你可以让clacky帮你添加，添加的过程是通过创建新会话进行聊天的形式：

我的数据里的助理记忆页面会显示Agent的角色灵魂设定，用户设定，以及记忆的管理。记忆管理里面是长期记忆，并支持让Agent自动进行整理，或者手动删除：

文件通报就类似于一个回收站，每次Agent完成任务后的垃圾文件，会丢弃在这里，你可以进行恢复或者彻底清理，清空回收站。包括删除掉的会话，也可以在这里进行恢复：

用量信息就没啥好介绍的了，一个数据统计的看板，显示你调用大模型API的数据，token的消耗，总token费用成本的计算：

最后Openclacky的设置也非常简单，只有模型、界面、通用的一些设置选项，简洁的同时又比较实用，没必要一堆乱七八糟，十分细化的配置，这样反倒会让用户搞晕自己。

整体体验下来，Openclacky采用的是网页作为主控制台，支持接入移动社交通讯软件作为远程控制端。同时任务过程直观显示token的消耗，完成任务的效果中规中矩，算是一个值得大家去尝试的AI Agent。

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