OpenClaw vs MemU: токены, которые едят деньги, и как от них избавиться

Чек от OpenClaw пришел. Вы готовы платить $2 за каждую тысячу «мыслей»?

Вы открываете счет за месяц. Цифра заставляет вздрогнуть. $450. За что? За «использование агента OpenClaw Pro». В детализации – бесконечные строки с миллионами токенов. Input, output, контекст, память. Вы не видели эти токены. Вы не держали их в руках. Но платите. Как за воздух.

MemU в этом плане скромнее. Всего $1.5 за тысячу токенов на их модели Horizon-7B. Звучит дешевле, пока не начнешь считать. Длинные сессии, агенты, которые «думают» вслух – счетчик тикает без остановки. Месяц активной работы – и $300 улетают в трубу.

Проблема не в цене. Проблема в непредсказуемости. Вы не контролируете расход. Вы не знаете, сколько «подумает» агент, прежде чем дать ответ. А архитектура с долгой памятью? Это отдельная статья расхода, о которой молчат в рекламе.

Анатомия одного счета: куда деваются ваши деньги

Давайте разберем типичный сценарий. Агент анализирует техническую документацию в 50 тысяч токенов (это около 40 страниц). Он делает это в течение недели, обращаясь к файлу несколько раз.

Десять таких задач в месяц – и вы уже на пороге $1500. И это без учета экспериментов, доработок, простых вопросов. Звучит безумно? Это реальность февраля 2026 года.

Самый болезненный пункт – оптимизация контекста. Облачные провайдеры заинтересованы в том, чтобы ваша сессия была длинной. Чем больше токенов в контексте, тем стабильнее работа агента, но и тем дороже каждый следующий запрос. Это порочный круг.

Спасение здесь: ваш компьютер, модель и полный контроль

Что если токены будут стоить $0? Не совсем ноль, но их стоимость будет равна стоимости электроэнергии для вашей видеокарты. Это возможно с локальным запуском.

Логика проста: вы скачиваете файл модели (один раз) и запускаете его у себя. На двух RTX 4090 или даже на Mac Studio M3 Ultra. Инференс идет локально. Токены генерируются без ежемесячной платы. Память агента – это файл на вашем SSD.

Главный страх – производительность. Он развеивается при первом же тесте. Современные оптимизации, такие как vLLM-MLX или llama.cpp, выжимают из железа максимум. Мы говорим о 100-200 токенах в секунду на качественных 70B-моделях. Этого хватает для интерактивной работы.

1Выбор солдата: какая модель заменит OpenClaw в 2026

Не всякая модель подойдет. Нужен баланс между качеством, размером и скоростью. На февраль 2026 года я выделяю три кандидата:

• DeepSeek-V3 67B: Прямой конкурент Kraken-1 по качеству кода и рассуждений. Отлично квантуется до 4-бит, оставляя 95% способностей. Весит ~35 ГБ.
• Qwen 2.5 72B: Лидер в мультиязычных задачах и инструкциях. Сообщество активно делает для нее fine-tune версии под конкретные задачи, в том числе клоны ассистентов вроде Claude Cowork.
• Llama 3.3 70B: Консервативный, но надежный выбор. Идеальная экосистема (Ollama, LM Studio), предсказуемое поведение. Для большинства бизнес-задач – более чем достаточно.

Для старта берите Llama 3.3 70B. Она прощает ошибки в настройке. Если нужна максимальная мощность – DeepSeek-V3.

2Ставим движок: Ollama против LM Studio против сырого llama.cpp

Вам нужен сервер, который будет работать в фоне и отвечать на запросы. Три варианта:

1. Ollama: Король простоты. Установка в одну команду, управление через CLI или REST API. Идеально для интеграции в свои скрипты.
2. LM Studio: Графический интерфейс, удобный для тестов и экспериментов. Но для продакшена слабоват.
3. Свой сервер на llama.cpp: Максимальная производительность и контроль. Для этого нужны руки из плеч. Сравнение серверных решений здесь.

Выбираем Ollama. Стабильно, быстро, сообщество огромное.

# Установка Ollama (Linux/macOS/WSL)
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

# Запуск сервера в фоне
ollama serve &

# Скачивание модели Llama 3.3 70B в 4-битном квантовании (самый быстрый вариант)
ollama pull llama3.3:70b-q4_K_M

3Подключаем агента: пишем свой MemU за час

MemU и OpenClaw – по сути, обертка вокруг LLM с долгой памятью. Создадим свою. Нам понадобится: база для эмбеддингов (ChromaDB), скрипт-оркестратор на Python.

# simplified_agent.py
import requests
import json

OLLAMA_URL = "http://localhost:11434/api/generate"

class LocalAgent:
    def __init__(self, model="llama3.3:70b-q4_K_M"):
        self.model = model
        self.context = []  # Здесь будет наша "долгая память"

    def ask(self, prompt, max_tokens=1500):
        # Собираем полный промпт с историей
        full_prompt = "\n".join(self.context[-5:]) + "\nUser: " + prompt  # Берем 5 последних реплик
        
        payload = {
            "model": self.model,
            "prompt": full_prompt,
            "stream": False,
            "options": {
                "num_predict": max_tokens,
                "temperature": 0.7
            }
        }
        
        response = requests.post(OLLAMA_URL, json=payload)
        result = response.json()
        
        # Сохраняем обмен в контекст
        self.context.append(f"User: {prompt}")
        self.context.append(f"Assistant: {result['response']}")
        
        return result['response']

# Использование
agent = LocalAgent()
print(agent.ask("Объясни, как работает квантование в LLM?"))

Это каркас. В реальный проект нужно добавить RAG (Retrieval-Augmented Generation) для работы с документами, как в Kimi K2.5, и красивый интерфейс.

Где спрятаны грабли: 5 ошибок, которые сведут экономию на нет

Что в сухом остатке? Цифры не врут

Давайте посчитаем для реального кейса: команда из 5 инженеров, каждый делает 50 запросов в день к AI-агенту средней сложности.

Экономия в 70% – это консервативная оценка. На практике выходит ближе к 85-90%, если не считать единовременные затраты на железо. А они, как показано в другом материале, окупаются за полгода.

Стоит ли игра свеч? Если вы платите больше $300 в месяц за облачные AI-сервисы – безусловно. Вы не только экономите, но и получаете контроль. Вы перестаете быть заложником чужого ценника.

Следующий шаг – не просто заменить OpenClaw, а построить вокруг локальной модели экосистему агентов, которые работают именно под ваши задачи. Это уже другая история. Но начало – скачать Ollama и отправить первый запрос. Прямо сейчас.