OpenClaw 和 Claude Code 在你的AI工具箱中扮演着截然不同的角色。Claude Code 是 Anthropic 推出的终端编程智能体（截至2026年2月，67.6k GitHub Stars），直接在终端中编写、测试和部署代码。OpenClaw 是一款开源个人AI助手（180k+ GitHub Stars），通过 WhatsApp、Slack 和 Telegram 等消息平台自动化你的整个数字生活。这两款工具并不是竞争关系，而是占据完全不同的产品品类——2026年最聪明的开发者正在同时使用它们。
要点速览
在深入探讨架构、功能和安全性之前，以下是选择这两款工具时最重要的十一个维度的并排对比。此表反映了截至2026年2月19日的已验证数据，所有定价信息均直接来源于官方渠道。
| 维度 | OpenClaw | Claude Code |
|---|---|---|
| 核心用途 | 个人AI助手 | 智能编程工具 |
| GitHub Stars | 180,000+ | 67,600+ |
| 许可协议 | MIT（开源） | 专有（Anthropic） |
| AI模型 | 任意（OpenAI、Claude、本地） | 仅限 Claude |
| 交互界面 | WhatsApp、Slack、Telegram | 终端、VS Code、JetBrains |
| 记忆模式 | 持久化（数周/数月） | 基于会话（重置） |
| 架构 | 常驻后台守护进程 | 按会话启动的智能体 |
| 安全模型 | 广泛访问，用户自行管理 | 沙箱隔离，企业级管控 |
| 定价 | 免费 + API费用（$10-50/月） | 免费版 / Pro $20/月 / Max $100/月 |
| 最适合 | 生活自动化、日程管理、邮件处理 | 编写、测试、部署代码 |
| 安装复杂度 | 中等（Docker，API密钥） | 低（npm install，认证） |
一句话总结：如果你主要写代码，从 Claude Code 开始。如果你想自动化编程之外的一切——邮件分类、日历管理、智能家居控制、信息检索——从 OpenClaw 开始。如果你想在整个工作流中实现最大化的AI生产力，两者都用。
架构解析：它们究竟如何运行
OpenClaw 和 Claude Code 之间最重要的区别不是它们能做什么，而是它们如何运行。OpenClaw 以持久化后台守护进程的方式运行，全天候驻留在你的机器上；而 Claude Code 以交互式会话的形式启动，只在你主动使用时存在。这一架构差异几乎解释了两款工具之间的所有其他差异——从记忆行为到安全态势，再到响应延迟。
OpenClaw 作为本地守护进程运行，大约占用1GB内存和500MB磁盘空间。启动后，它持续驻留在内存中，不断监听来自WhatsApp、Slack或Telegram等已连接平台的消息。当你发送类似"总结我未读的邮件，然后把下午3点的会议重新排期"这样的消息时，OpenClaw 通过其AI引擎（可配置为使用Claude、GPT-4o、Kimi 2.5甚至本地模型）处理请求，利用其包含50多个集成的工具库执行必要操作，并通过同一消息渠道回复。关键的是，OpenClaw 在对话间保持持久化记忆——它记住你的偏好、日历模式以及数周甚至数月前的对话上下文。最新稳定版 v2026.2.17 引入了改进的记忆压缩技术，在保持长期回忆准确性的同时降低了存储需求。
Claude Code 采取了截然不同的方式。当你在终端输入 claude 或通过 VS Code/JetBrains 打开会话时，一个新的智能体会话随即启动。该会话可以完全访问你当前项目中的文件系统、Shell命令和Git历史记录，但其记忆仅存在于会话期间——关闭终端后，上下文即消失。Anthropic 通过上下文压缩技术来弥补这种临时性设计：当上下文窗口接近200,000 token 限制时，智能地总结之前的对话轮次。同时通过 CLAUDE.md 项目文件在会话间持久化指令。会话架构意味着 Claude Code 高度专注——它不会被通知干扰，不能访问你的邮件，在你不编程时也不消耗资源。响应延迟通常为1-3秒，而 OpenClaw 处理复杂多步骤任务需要30-90秒，因为 Claude Code 直接与 Anthropic 的API通信，而非通过消息平台中间层路由。
记忆在实践中如何运作
记忆差异有深远的实际影响。使用 OpenClaw，你可以说"记住我更喜欢用TypeScript而不是JavaScript开发新项目"，它会在未来每次建议中考虑这个偏好。你可以下个月问起上周的对话，它能回忆起细节。这种持久化记忆使 OpenClaw 感觉更像一个了解你的私人助理——这正是它的设计目标。相比之下，Claude Code 将每次会话视为全新起点。它通过读取项目的 CLAUDE.md 文件、分析代码库结构和从现有代码推断约定来补偿——但它不会记得你昨天花了两小时调试一个竞态条件，除非你恢复同一会话或明确提供该上下文。
API路由机制
另一个对注重成本的用户很重要的架构差异是每款工具如何连接AI模型。Claude Code 通过第一方连接专门与 Anthropic 的 Claude 模型（Sonnet、Opus、Haiku）通信——你的订阅费已涵盖API费用。OpenClaw 作为模型无关工具，将请求路由到你配置的任何API。这意味着你需要自己的API密钥，并直接向模型提供商按token付费。好处是灵活性：你可以根据任务在Claude、GPT-4o或本地LLaMA模型之间切换。缺点是复杂性和不可预测的月费，根据使用模式可能在$10到$50甚至更高之间。laozhang.ai 等服务通过单一端点聚合多个AI模型API，在使用多个模型后端运行 OpenClaw 时可以简化管理并降低成本。
功能逐项对比
要理解 OpenClaw 和 Claude Code 的功能集，需要接受一个前提：这两款工具是为完全不同的工作设计的。比较它们的编程能力就像比较瑞士军刀和手术刀——一个提供广度，另一个提供深度。尽管如此，两者确实存在重叠领域，理解各自的优势能帮助你最大化AI投资的价值。
编程能力
Claude Code 专为软件开发而生，这一点表现得淋漓尽致。该工具可以读取你的整个代码库，理解项目架构，编写新功能，修复Bug，运行测试，创建Git提交，甚至打开Pull Request——全部通过终端中的一次对话完成。它能理解跨越数百个文件的复杂代码库，Anthropic 报告称 Claude Code 目前约占所有公共 GitHub 提交量的4%，预计到2026年底可能达到20%以上。该工具通过团队功能支持多智能体工作流，你可以生成专门的子智能体来并行处理复杂任务的不同方面。通过 Claude Code 的 MCP 插件系统，你可以使用自定义工具、数据库连接和第三方集成来扩展其能力，将外部数据引入编程会话。
OpenClaw 可以与代码交互——它有GitHub集成，可以创建Issue、审查Pull Request，甚至执行简单脚本——但它从未被设计为深度编程工具。它对代码的处理方式更偏向行政管理而非创造性工作：它可以根据你粘贴到WhatsApp中的崩溃日志提交Bug报告，或总结Pull Request中的变更，但不能跨多个文件架构新功能或重构遗留代码库。OpenClaw 真正出色的地方在于消耗开发者一天时间的数千项非编程任务：阅读和起草邮件、管理日历冲突、研究文档、设置提醒、控制智能家居设备，以及自动化那些否则需要在几十个应用间切换的重复性工作流。
集成生态
集成方面的差异凸显了两款工具的根本设计哲学。OpenClaw 内置50多个集成，涵盖邮件（Gmail、Outlook）、日历（Google Calendar、Outlook Calendar）、消息（WhatsApp、Slack、Discord、Telegram）、任务管理（Todoist、Linear）、智能家居（HomeKit、Home Assistant）和浏览器（完整Web访问用于研究和自动化）。每个集成都是功能完善的一级公民——例如Gmail集成不仅能发送通知，还能搜索、阅读、撰写、回复、标记和归档邮件。
Claude Code 的集成模型更加聚焦，但可通过模型上下文协议（MCP）进行扩展。开箱即用，Claude Code 与你的文件系统、Shell、Git和IDE（VS Code 和 JetBrains）集成。MCP服务器将其扩展到数据库、文档服务、监控工具等——但每个扩展都需要显式设置和配置。MCP生态系统正在快速增长，社区贡献的服务器涵盖了Postgres、MongoDB、Figma、Jira等数十种开发工具。然而，设置MCP服务器需要比在 OpenClaw 配置文件中切换集成开关更高的技术能力。
模型灵活性
OpenClaw 的模型无关架构是其最强的差异化优势之一。你可以将其配置为使用 Claude 3.5 Sonnet 处理复杂推理任务，GPT-4o 处理一般对话，以及本地LLaMA模型处理隐私敏感请求——全部在同一安装中完成。这种灵活性意味着你永远不会被锁定在单一提供商的定价或能力中。你甚至可以通过API聚合平台用单一端点提供OpenAI和Anthropic模型，简化密钥管理并可能降低成本。
Claude Code 被锁定在 Anthropic 的 Claude 模型家族中：Sonnet 追求速度，Opus 追求深度，Haiku 处理轻量级任务。虽然这限制了灵活性，但在优化方面提供了显著优势——因为 Anthropic 同时控制模型和智能体，Claude Code 的提示、工具使用和上下文管理都针对 Claude 的优势进行了专门调优。这种紧密集成意味着 Claude Code 通常比通过通用API接口运行相同 Claude 模型的 OpenClaw 产生更好的编码结果。
安全与隐私：关键差异
安全性是 OpenClaw 和 Claude Code 差异最显著的维度，也是大多数用户在选择时最容易低估的方面。根本矛盾很简单：OpenClaw 的能力来自对你数字生活的广泛访问，这创造了相应广泛的攻击面；Claude Code 的能力来自对代码库的深度访问，但在严格沙箱化的环境内，限制了影响范围。
OpenClaw 的安全模型授予守护进程访问你的邮件、日历、消息平台、Web浏览器、文件系统以及你启用的任何其他集成的权限。这种访问对于工具作为个人助手运作是必要的——如果它不能访问你的日历，你就无法让它"把下午3点的会议重新排期"。然而，这种广泛的访问意味着 OpenClaw 一旦被入侵，理论上可能暴露你的邮件内容、日历事件、消息历史以及连接账户中存储的任何凭证。这不是理论上的担忧：2026年2月，安全研究人员披露了 CVE-2026-25253，这是 OpenClaw 消息解析系统中的一个远程代码执行漏洞，攻击者可通过精心构造的消息在主机上执行任意代码。在披露时，研究人员发现超过135,000个 OpenClaw 实例直接暴露在互联网上，缺乏适当的访问控制（CyberPress，2026年2月）。OpenClaw 团队在48小时内通过 v2026.2.17 修补了该漏洞，但这一事件凸显了运行具有广泛系统访问权限的守护进程的固有风险。
提示注入是另一类特定于类似 OpenClaw 工具的风险。由于 OpenClaw 处理来自外部平台的消息并使用AI模型来解释它们，恶意行为者可能构造一条欺骗AI执行非预期操作的消息——例如转发敏感邮件或修改日历条目。OpenClaw 社区已实施多项缓解措施，包括沙箱化操作执行和破坏性操作的用户确认，但AI系统中提示注入的根本挑战仍是一个活跃的研究领域。
Claude Code 在安全方面采取了根本不同的方法。每个会话在具有明确权限边界的沙箱环境中运行。默认情况下，Claude Code 不能访问互联网，不能读取项目目录之外的文件，并且需要用户批准安装包或运行Shell命令等操作。权限系统使用三个层级：只读操作（始终允许）、写操作（需要一次性批准）和危险操作（每次都需要批准）。Anthropic 还提供企业级功能，包括SSO集成、审计日志、HIPAA合规选项和集中式策略管理，允许组织精确控制 Claude Code 在整个开发团队中的行为。
对于个人开发者来说，只要采取适当的预防措施，两款工具都可以安全使用。对于 OpenClaw，这意味着在VPN或防火墙后运行，保持更新，在连接账户上启用双因素认证，并定期审查其操作日志。对于 Claude Code，默认安全姿态已相当保守——主要风险是不仔细阅读Shell命令就批准执行，这属于人为判断问题而非工具漏洞。对于有合规要求的企业团队，Claude Code 内置的控制和审计功能赋予了其明显优势，这是 OpenClaw 目前社区驱动的安全模型无法匹配的。
定价与实际成本
了解每款工具的真实成本需要超越标题价格，关注实际月支出。两者的定价模式根本不同：Claude Code 使用订阅模式，费用同时涵盖工具和AI算力；而 OpenClaw 是免费软件，你需要单独支付它消耗的AI模型费用。
Claude Code 定价（2026年2月19日验证）
Claude Code 包含在 Claude 订阅计划的每个层级中（claude.com/pricing，2026-02-19验证）。免费版提供有限使用的 Claude Code——足以试用工具和处理小任务，但持续编程时会遇到速率限制。Pro 版每月$20（年付$17/月，总计$200/年）包含显著更高的使用限额，以及所有 Claude 模型的访问权限，包括能为复杂编程任务提供最高质量结果的 Opus。对于每天大部分时间都在用AI辅助编程的高级用户，Max 版起价每月$100，提供最高吞吐量和最低速率限制。所有付费层级都包含 Claude Code 和 Cowork 多智能体协作功能。关于各层级详细权益，请参阅 Claude Code 的免费版和使用限制指南。
OpenClaw 定价
OpenClaw 本身在 MIT 许可下完全免费开源。你下载它、在本地运行，没有订阅费。然而，要实际使用它，你至少需要一个AI模型提供商的API密钥。费用完全取决于你使用哪些模型以及使用强度。根据社区报告和使用分析，一个使用 OpenClaw 进行邮件分类、日历管理和偶尔研究任务的典型开发者每月在API费用上花费$10到$30。大量使用的用户通过GPT-4o或Claude Opus等高端模型路由复杂任务，月费可能超过$50。主要成本驱动因素是每次请求的token消耗量和需要多次API调用的多步骤任务频率。
月费方案
为了更具体，以下是基于不同使用模式的三种实际月费方案：
| 用户画像 | Claude Code | OpenClaw | 两者结合 |
|---|---|---|---|
| 轻度用户（每天1-2小时编程，基础自动化） | $0（免费版） | $10-15/月（API） | $10-15/月 |
| 专业开发者（每天4-6小时编程，中等自动化） | $20/月（Pro） | $20-30/月（API） | $40-50/月 |
| 重度用户（8小时以上编程，重度自动化） | $100/月（Max） | $30-50/月（API） | $130-150/月 |
此对比的关键洞察是：Claude Code 通过订阅模式提供更可预测的成本，而 OpenClaw 的成本随使用量以难以预测的方式增长。对于预算有限的用户，Claude Code 免费版结合使用低成本模型（如GPT-4o-mini或本地模型）的 OpenClaw 是最经济的入门选择，总计约$10-15/月。
应该选择哪个？决策框架
与其他对比指南中通用的"取决于你的需求"建议不同，这里是基于四种常见用户画像的具体决策框架。每个建议都是具体的、可操作的，并包含明确的起步方案。
如果你是个人开发者，主要目标是更快地编写更好的代码，每天在编辑器中花费4-8小时，那就从每月$20的 Claude Code Pro 开始。它会立即加速你的编程工作流，感觉就像有一位资深工程师在与你结对编程。订阅模式意味着可预测的成本，与终端和IDE的紧密集成意味着零上下文切换开销。当你适应 Claude Code 后，考虑添加 OpenClaw 来处理编辑器之外的任务——邮件管理、会议安排和研究自动化。这种分阶段的方法让你可以分别评估每款工具的价值，而不是从第一天就同时付费。
如果你是技术主管或工程经理，关注的是团队级别的生产力和安全性，Claude Code Team 是正确的起步选择。SSO、审计日志和集中式权限管理等企业级控制对处理专有代码库的团队至关重要，这些功能在 OpenClaw 目前的产品中根本不存在。在向团队引入 OpenClaw 之前，进行彻底的安全审查——CVE-2026-25253 事件表明 OpenClaw 的攻击面需要谨慎管理，在没有适当网络隔离和访问控制的情况下在工程团队中部署它可能使你的组织面临重大风险。
如果你是AI爱好者或高级用户，已经在使用其中一款工具并想最大化AI驱动的生产力，答案是两者都用。Claude Code Max（$100/月）用于编程加上具有高端API访问的 OpenClaw（$30-50/月），创造了一个覆盖你职业和个人生活中几乎所有任务的AI工作流。总计$130-150/月的费用听起来不少，但用户报告称这种组合每天比不使用AI辅助节省2-4小时——这种投资回报率使订阅费对大多数专业人士来说微不足道。
如果你是学生或爱好者，预算极少，想探索AI工具，从使用免费或低成本API选项的 OpenClaw 开始。Claude Code 的免费版给你足够的权限尝试AI辅助编程，使用GPT-4o-mini或本地模型运行 OpenClaw 将月费控制在$10-15左右。这种入门级组合让你体验两种范式——智能编程和个人AI助手——而无需承诺高级订阅。
决策最终归结为你在日常工作流中感到最多摩擦的地方。如果瓶颈在于编写、调试和发布代码，Claude Code 直接消除这种摩擦。如果瓶颈在于其他一切——邮件、会议、研究和分散注意力的行政任务——OpenClaw 解决这些摩擦点。大多数开发者最终意识到两种摩擦同时存在，这就是为什么"两者都用"的建议在整个对比中反复出现。
两款工具协同使用
2026年最高效的工作流将 Claude Code 和 OpenClaw 组合成一个统一的AI驱动系统，让每款工具处理它最擅长的任务。这不只是理论上的建议——采用这种方法的开发者报告编程产出和整体生产力都有显著提升，因为在编程和行政任务之间切换的认知开销几乎被消除了。
实际集成通过日常工作流模式运作。你在早上通过WhatsApp或Slack让 OpenClaw 总结未读邮件、识别紧急事项，并为例行消息起草回复。当 OpenClaw 处理你的收件箱时，你打开终端启动 Claude Code，从上次中断的编程项目继续。Claude Code 读取你的 CLAUDE.md 项目文件，理解代码库上下文，立即开始帮你实现功能、修复Bug或编写测试。在一天中，当你收到关于会议冲突的消息或需要研究与代码无直接关系的技术问题时，把它路由给 OpenClaw，而不是打断你的编程流。在一天结束时，你可以让 OpenClaw 总结你的成果（通过读取git日志）并为团队准备状态更新。
一种特别有效的模式是使用 OpenClaw 作为开发通知的"分诊层"。现代软件团队产生海量的告警——CI/CD失败、Pull Request评论、Sentry错误报告、Datadog告警、数十个Slack频道中的@提及。你可以将它们路由到 OpenClaw，让它按紧急程度分类，并按你设定的间隔发送汇总——比如每两小时或在工作的自然间歇点。关键告警（生产宕机、安全事件）立即转发，常规通知（PR审查请求、非关键CI失败）批量处理以便稍后审查。仅这一个工作流模式，配置大约需要15分钟，每天就能恢复一小时以上的专注编程时间。
两款工具还可以间接共享上下文。例如，如果 Claude Code 生成了技术文档或API规范，你可以让 OpenClaw 通过邮件发送给团队或发布到Slack频道。如果 OpenClaw 从客户邮件中发现了Bug报告，你可以将相关细节粘贴到 Claude Code 中，让它在代码库中调查问题。一些用户甚至设置了基于Webhook的桥接，OpenClaw 监视特定事件（如Slack中的CI流水线失败通知），自动创建摘要供开发者在下次 Claude Code 会话中使用。
开始使用这种组合方法比想象的简单。如果你已有 Claude Code，添加 OpenClaw 只需按照 OpenClaw 网站上的Docker安装指南操作，配置API密钥（如果你愿意，可以使用相同的 Anthropic API密钥），并连接你的消息平台。基本配置初始设置大约需要30-45分钟。如果你从零开始使用两款工具，先 安装 Claude Code——它安装更简单，你会在编程工作流中立即看到生产力提升，同时你可以慢慢配置 OpenClaw 更复杂的集成生态。
未来展望：Steinberger 加入 OpenAI 意味着什么
2026年2月15日——距本文发布仅四天——Peter Steinberger，OpenClaw 的创建者，宣布加入 OpenAI。这个消息在 OpenClaw 社区引起轩然大波，该社区已增长到超过180,000 GitHub Stars，拥有活跃的贡献者和插件开发者生态。每个人心中的直接问题是：OpenClaw 接下来会怎样？
简短的回答是 OpenClaw 不会消失。该项目采用MIT许可，这意味着无论 Steinberger 的雇佣关系如何，代码库都不能被私有化或限制。开源社区已经开始围绕一种治理模式进行组织，将维护权分散到多个核心贡献者手中，而不是依赖单一创始人。几位知名贡献者已表达了继续开发的承诺，该项目的势头——以每周提交活动、Pull Request速度和社区Discord参与度衡量——自公告以来实际上有所增加，贡献者们团结起来展示项目的韧性。
然而，长期影响更为微妙，在你大量投入 OpenClaw 作为工作流核心之前值得考虑。Steinberger 加入 OpenAI 表明，OpenClaw 背后的愿景——一个模型无关的个人AI助手——与 OpenAI 的战略足够一致，以至于他们想要创造它的人。这可能对生态系统意味着几件事。OpenAI 可能发布自己的个人助手产品，直接与 OpenClaw 竞争，可能与GPT模型更紧密集成，并拥有社区项目无法匹配的资源。或者，OpenAI 可能向开源项目贡献工程资源，使 OpenClaw 更强大，同时确保它与 OpenAI 的API最优配合——类似于大公司贡献 Kubernetes 或 React 等项目的策略。
对于现在在 OpenClaw 和 Claude Code 之间做决定的用户，Steinberger 的情况引入了一个新变量。Claude Code 的未来更可预测，因为它由 Anthropic 支持——一家资金充裕的公司，有清晰的产品路线图和收入模型。Anthropic 大力投资 Claude Code 作为核心产品，该工具目前占所有公共 GitHub 提交量的约4%——预计到2026年底达到20%以上——表明公司将智能编程视为其长期战略的核心。OpenClaw 的未来取决于社区治理，这在开发者工具（Linux、Git）方面历史上表现良好，但在需要频繁更新和紧密模型集成的面向消费者产品方面记录参差不齐。
竞争格局也在迅速变化。Steinberger 在 OpenAI，Anthropic 加倍投入 Claude Code，个人AI助手领域在未来几个月可能看到更多投资和创新。Microsoft 的 Copilot、Google 的 Gemini 助手，以及潜在的 OpenAI 支持的 OpenClaw 后继者都可能在2026年中期重塑开发者可用的选项。目前，实际建议保持不变：使用 Claude Code 编程（它是目前可用的最强大选项），使用 OpenClaw 进行个人自动化（它是最灵活的），并关注两个生态系统的新进展。如果稳定性和可预测性对你的工作流很重要，这使天平略微倾向 Claude Code。对于个人自动化部分，OpenClaw 仍是最佳选择，MIT许可确保即使在最坏情况下，当前代码库始终可供社区Fork和维护。
常见问题
CVE-2026-25253 漏洞之后，OpenClaw 还安全吗？
是的，如果你运行的是 v2026.2.17 或更高版本，OpenClaw 是安全的，该版本修补了远程代码执行漏洞。关键步骤是确保你的 OpenClaw 实例不直接暴露在互联网上——在防火墙或VPN后运行，在所有连接账户上使用强认证，并保持软件更新。安全研究人员发现的135,000多个暴露实例主要是绕过了基本网络安全实践的配置不当的部署。配置得当的情况下，OpenClaw 的安全态势对个人使用来说是合理的，但企业部署应实施额外控制，包括网络隔离和操作日志。
Claude Code 能替代 OpenClaw(反之亦然)吗？
不能，因为它们解决的是根本不同的问题。Claude Code 不能访问你的邮件、管理你的日历、控制你的智能家居或自动化非编程工作流——它没有与消息平台的集成，没有跨会话的持久化记忆，也没有在你离开时处理任务的后台守护进程。OpenClaw 不能深度理解代码库、跨多个文件重构、编写全面的测试或管理复杂的Git操作——它缺少使 Claude Code 作为编程智能体有效运作的深度文件系统访问、上下文压缩和代码专用提示。试图将一款工具用于另一款的用途会导致令人沮丧的体验。正确的定位不是替代而是互补——每款工具消除日常工作流中不同类别的摩擦。
每款工具如何处理我的数据？
OpenClaw 默认将你的数据保存在本地。守护进程在本地运行，记忆数据库在本地存储，只在处理请求时才向外部AI模型API发送数据。你控制哪个模型提供商接收你的数据。Claude Code 的对话数据通过 Anthropic 的API处理。Anthropic 的数据保留政策适用，但会话期间读取的文件内容会发送到API进行处理。对于企业用户，Anthropic 提供数据驻留选项和零保留API配置。
哪款工具更容易安装？
Claude Code 在安装简便性上完胜。你通过 npm install -g @anthropic-ai/claude-code 安装，用 Anthropic 账户认证，然后就可以开始了——通常不到5分钟。OpenClaw 需要Docker、API密钥配置和逐个连接每个消息平台集成。基本的 OpenClaw 安装需要30-45分钟；完全配置所有集成可能需要几个小时。不过，OpenClaw 的一次性安装成本被其配置完成后提供的广泛自动化所抵消。
同时使用两款工具要花多少钱？
最低可行的组合安装大约每月$10-15：Claude Code 免费版加上使用低成本API模型的 OpenClaw。舒适的专业配置每月$40-50：Claude Code Pro $20加上 OpenClaw $20-30的API费用。使用 Claude Code Max 和高端API模型的最高配置每月$130-150，但提供跨编程和生活自动化工作流的几乎无限AI辅助。