公司内部部署 OpenClaw 的架构选择：自建大模型 vs API 模型，大家是怎么选的？

[Aokiji]

最近公司在考虑搭建一个 内部 AI 助手平台，目标是让公司同事(不到 50 号人)都能用，比如：

• 日常问题查询
• 写文档 / 写邮件
• 资料整理
• 接入企微处理一些售后问题

目前计划使用 OpenClaw 作为统一入口和管理平台，但在 大模型部署方式上有两种方案在评估，想听听大家的经验。

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方案一：OpenClaw + 自建大模型

架构大概是：

员工
  │
OpenClaw (云服务器)
  │
模型服务 (vLLM / Ollama 等)
  │
GPU 服务器
  │
大模型 (Qwen / Llama)

初步考虑的模型：

• Qwen3.5-9B

对 GPU 服务器和自建大模型不熟悉, 有没什么坑点, 需要怎么样的配置以及相关的费用怎么样.

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方案二：OpenClaw + 外部 API 模型

架构：

员工
  │
OpenClaw
  │
API 模型
  │
GLM / Minimax  等

个人其实更倾向于这个的, 领导倾向于第一种

• 部署简单
• 不需要维护 GPU 服务器
• 模型能力肯定更强

但是也不太确定, 长期 API Token 成本怎么样, 比如买 GLM 的 Max 套餐(年付 4000), 或者 Minimax 的 Ultra(年付 8000 左右) 这些 coding plan, 套餐内能否支撑使用

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是否真的需要 openclaw 这个不做讨论哈, 先提前谢谢大家分享经验。

[NelsonZhao]

主要是隐私方面的问题吧，如果隐私不是特别重要我建议使用 api

[hnbcinfo]

方案三：OpenClaw + CPA
兼容了你的方案一和方案二。即支持自建也支持外部 api ，甚至支持两个混合使用，还能做负载均衡。

[hnbcinfo]

CPA--> CliProxyApi

[goodryb]

自建模型起码得 27b 或者 35b-a3b 吧， 我试过 qwen3.5 9b 不太行

[MuyuQ]

方案一属于是智障。 而且只能处理文字。 方案二可以接入多模态的模型。