长期运行 AI 智能体最经济实惠的方案
摘要
一位开发者讨论了以成本效益高的方式长期运行用于金融市场分析的 AI 智能体的策略，并分享了使用 Claude 和 Gemini API 的经验。
我正在琢磨如何以最便宜且依然有效的方式长期运行这一整套系统，希望向已经深入钻研过这条赛道的朋友们寻求建议。我目前运行的配置如下：
- OpenClaw
- 主要使用 Claude 和 Gemini API
- 现在通过 Discord 接入，同时也试了 WhatsApp（这是个糟糕的主意）
- 专注于金融/股票分析的设置
我测试过的 API/模型：
Claude (Anthropic)
- claude-sonnet-4-6 → 目前是我主要/默认使用的模型
- claude-opus-4-7 - 效果不错但价格昂贵
- 在初期设置阶段，我的 API 额度迅速烧掉了 20 美元。
Gemini
- gemini-2.5-flash
- 因为免费额度充裕，我大量使用了 Gemini Flash
- 曾将 Gemini 设为首选模型，当用量接近限制时 fallback 到 Claude Sonnet
我安装的技能/插件：
- earnings-calendar（财报日历）
- finviz-screener（Finviz 选股器）
- market-environment-analysis（市场环境分析）
- market-news-analyst（市场新闻分析师）
- technical-analyst（技术分析师）
- position-sizer（仓位计算器）
- us-stock-analysis（美股分析）
基本上，我试图把这个系统打造成一个专属的 AI 市场助手，让它监控趋势和新闻，并协助我进行交易研究，同时在白天提供实时更新。
我正在尝试弄清楚的问题：
- 最具性价比的好配置是什么？
- 有哪些可靠的免费 API 渠道？
- 是否有值得考虑的其他服务商或模型？
- 各位是如何平衡成本与性能的？
我不介意自己去做调研，只是希望能听听那些已经深入探索这一领域的人的一手经验。这正逐渐变成一个有趣的爱好，我不希望高昂的成本成为阻碍我的因素。
感谢
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