Hostinger Managed OpenClaw 中使用 nexos.ai 额度的教程
Nexos AI 积分让你可以直接在 OpenClaw 中使用大语言模型，无需管理单独的 API 密钥或外部集成。当 OpenClaw 连接到 Nexos AI 后，所有模型使用都通过积分计费，而不是通过各个服务商账户。
这大大降低了上手门槛，尤其是当你想尝试不同的 AI 模型，或者不想配置多个 API 密钥时。
积分使用是如何计算的
通过 Nexos AI 提供的每个 AI 模型都有自己的积分成本，取决于模型规模、推理能力和响应质量等因素。越高级的模型消耗积分越快，而轻量级模型在处理简单任务时更具成本效益。
你的积分余额由所有连接到 Nexos AI 的 OpenClaw 智能体共享。
为什么心跳会消耗你的积分
OpenClaw 默认每 30 分钟运行一次心跳进程（heartbeat process）。在每次心跳期间，智能体会“唤醒”，检查自己需要做什么，并决定是否需要执行操作——而这个思考过程会消耗 nexos.ai 积分，即使智能体最终判定无事可做。
这意味着无论你是否在主动使用智能体，积分都会按固定周期被消耗。
如何减少心跳的积分消耗
如果你的智能体处理的是简单、可预测的任务，可以通过两项调整显著减少积分消耗：
1. 更改心跳间隔
你可以为不需要频繁检查的智能体设置更长的间隔（例如每 1h 或 2h），或者完全禁用心跳（0m）。此配置项为 OpenClaw 网关设置中的 agents.defaults.heartbeat.every。
2. 为心跳任务换用更轻量的模型
心跳并不总是需要强大的模型。你可以在心跳配置中设置 model 字段，专门为心跳运行指定一个更便宜的模型。如果你的智能体处理简单任务，从 nexos.ai 选择一个轻量级模型，每次运行消耗的积分会少得多。
你还可以在心跳配置中组合使用
isolatedSession: true和lightContext: true，以进一步减少每次运行的 token 用量——这样可以防止智能体在每次唤醒时加载完整的对话历史。
有关心跳的完整配置选项，请参阅 OpenClaw 心跳文档。
支持的模型与定价
下表列出了在 OpenClaw 中使用 Nexos AI 积分时可用的 AI 模型及其积分成本。
| 模型 | 输入成本（每 100 万 token） | 输出成本（每 100 万 token） | 缓存创建（每 100 万 token） | 缓存输入（每 100 万 token） |
|---|---|---|---|---|
| Claude Sonnet 4.5 | 3.3 积分 | 16.5 积分 | 4.125 积分 | 0.33 积分 |
| Claude Opus 4.6 | 5.5 积分 | 27.5 积分 | 6.75 积分 | 0.55 积分 |
| Claude Opus 4 | 15 积分 | 75 积分 | 18.75 积分 | 1.5 积分 |
| Gemini 3 Flash | 0.5 积分 | 3 积分 | 不适用 | 0.05 积分 |
| GPT-4.1 | 2.2 积分 | 8.8 积分 | 不适用 | 0.55 积分 |
| Grok 4 | 3 积分 | 15 积分 | 不适用 | 0.75 积分 |
选择合适的模型
通过 Nexos AI 提供的每个模型都适合不同的任务。以下概要可帮助你做出选择：
- Claude Sonnet 4.5 是一款均衡型模型，适合强推理、清晰的写作和编程支持。它非常适合商业任务、结构化输出（如 JSON 或报告）、详细解释以及日常 AI 助手。对于大多数同时需要质量和效率的应用来说，这是一个可靠的默认选择。
- Claude Opus 4.6 是一款面向复杂分析和高级问题解决的高端模型。它在深度研究任务、多步骤逻辑推理、长上下文理解和高精度输出方面表现出色。当准确性和高级推理至关重要时，请选择此模型。
- Claude Opus 4 针对高强度推理和复杂 AI 工作流进行了优化。它非常适合企业级任务、高级 AI 智能体、深度分析工作以及多层次问题解决。对于需要最强能力的苛刻用例，此模型是理想之选。
- Gemini 3 Flash 是一款快速、轻量的模型，针对大批量和快速响应的任务进行了优化。它在摘要、简单问答、内容生成和可扩展的聊天机器人应用中表现出色。当速度和响应能力是首要考虑时，请选择此模型。
- GPT-4.1 是一款多功能模型，适合结构化工作流、编程、自动化和工具集成。它在商业环境中能交付稳定的结果，并且在需要稳定、可预测输出的系统中表现良好。对于生产级（production-ready）应用，此模型是一个强有力的选择。
- Grok 4 是一款对话式模型，专为引人入胜的交互和创意生成而设计。它在头脑风暴、社交内容创作、休闲聊天体验以及具有个性化风格的助手中表现出色。对于注重创造力和用户参与度的应用，请选择此模型。
各项成本的含义
- 输入 token 是你发送给模型的文本，例如提示词、指令或对话历史。
- 输出 token 是模型响应时生成的文本。
- 缓存创建适用于存储可复用上下文以降低未来成本的情况。
- 缓存输入定价适用于复用之前缓存的上下文而非重新处理的情况。
通常，越高级的模型消耗的积分越多，尤其是输出 token；而像 Gemini 3 Flash 这样的轻量级模型在简单或大批量任务中更具成本效益。
Nexos AI 积分免除了手动配置 API 的步骤，并让你无需额外配置即可使用多种 AI 模型，从而简化了 OpenClaw 的使用体验。通过在部署 OpenClaw 时添加积分，你可以立即开始使用 AI，并直接在 OpenClaw 控制面板中管理一切。