💡 本章目标：掌握OpenClaw的高级配置技巧，包括Antigravity Manager配置、多模型切换、成本优化和性能调优。

⚙️ 本章内容

11.1 Antigravity Manager配置

11.1.1 什么是Antigravity Manager

定义： Antigravity Manager是OpenClaw的API管理工具，用于：

核心优势：

✅ 统一管理：一个地方管理所有API
✅ 灵活切换：随时切换不同模型
✅ 成本优化：自动选择最优方案
✅ 高可用：API故障自动切换

11.1.2 安装Antigravity Manager

本地安装：

# 克隆仓库
git clone https://github.com/antigravity/manager.git

# 进入目录
cd manager

# 安装依赖
npm install

# 启动服务
npm start

Docker安装（推荐）：

# 拉取镜像
docker pull antigravity/manager

# 运行容器
docker run -d \
  -p 3000:3000 \
  -v ~/antigravity:/data \
  antigravity/manager

11.1.3 配置API

添加Claude API：

# 访问管理界面
http://localhost:3000

# 添加API
名称：Claude Sonnet 4.5
类型：Anthropic
API Key：your-api-key
模型：claude-sonnet-4.5

添加GPT API：

名称：GPT-5.2
类型：OpenAI
API Key：your-api-key
模型：gpt-5.2

添加Gemini API：

名称：Gemini 3 Pro
类型：Google
API Key：your-api-key
模型：gemini-3-pro

11.1.4 配置OpenClaw

# 配置Antigravity Manager地址
openclaw config set api.baseUrl "http://localhost:3000"

# 配置User Token
openclaw config set api.token "your-user-token"

# 测试连接
openclaw test api

11.1.5 实战案例

案例1：配置Claude Sonnet

步骤：
1. 获取Claude API Key
2. 在Antigravity Manager中添加
3. 配置OpenClaw
4. 测试使用

结果：
你：你好
OpenClaw（Claude Sonnet）：你好！我是Claude...

案例2：多账号管理

场景：管理多个Claude账号

配置：
- Claude账号1：日常使用
- Claude账号2：备用
- Claude账号3：高峰期使用

优势：
- 分散负载
- 避免限流
- 提高可用性

11.2 多模型切换策略

11.2.1 模型特点对比

模型 优势 劣势 适用场景
Claude Sonnet 平衡性好 价格中等 日常对话
Claude Opus 能力最强 价格最贵 复杂任务
GPT-5.2 功能丰富 响应较慢 创意工作
Gemini 3 Pro 免费额度大 能力一般 简单任务
DeepSeek-V3 性价比高 中文优化 编程任务

11.2.2 场景化选择策略

日常对话：

推荐：Claude Sonnet 4.5
理由：
- 响应速度快
- 质量稳定
- 价格适中

复杂推理：

推荐：Claude Opus 4.6
理由：
- 推理能力最强
- 准确率最高
- 适合难题

图片识别：

推荐：Gemini 3 Pro
理由：
- 多模态能力强
- 免费额度大
- 识别准确

编程任务：

推荐：DeepSeek-V3
理由：
- 代码能力强
- 价格便宜
- 中文友好

11.2.3 自动切换配置

基于任务类型切换：

// 配置规则
{
  "rules": [
    {
      "condition": "task.type === 'code'",
      "model": "deepseek-v3"
    },
    {
      "condition": "task.type === 'image'",
      "model": "gemini-3-pro"
    },
    {
      "condition": "task.complexity === 'high'",
      "model": "claude-opus-4.6"
    },
    {
      "condition": "default",
      "model": "claude-sonnet-4.5"
    }
  ]
}

基于成本切换：

{
  "rules": [
    {
      "condition": "cost.daily < 10",
      "model": "claude-opus-4.6"
    },
    {
      "condition": "cost.daily >= 10",
      "model": "claude-sonnet-4.5"
    }
  ]
}

11.3 成本优化方案

11.3.1 Token消耗分析

查看消耗统计：

# 查看今日消耗
openclaw stats today

# 输出示例：
今日Token消耗：
- Claude Sonnet：150K tokens ($0.75)
- Gemini Pro：50K tokens ($0.00)
- 总计：200K tokens ($0.75)

任务分布：
- 文件搜索：30%
- 日程管理：20%
- 知识管理：25%
- 其他：25%

消耗优化建议：

⚠️ 高消耗任务：
- 文件搜索：每次10K tokens
- 建议：优化搜索范围

✅ 优化方案：
- 使用缓存
- 减少上下文
- 优化提示词

11.3.2 缓存策略

启用缓存：

# 启用响应缓存
openclaw config set cache.enabled true

# 设置缓存时间（小时）
openclaw config set cache.ttl 24

# 设置缓存大小（MB）
openclaw config set cache.maxSize 1000

缓存效果：

未启用缓存：
- 相同问题每次都调用API
- Token消耗：10K/次
- 成本：$0.05/次

启用缓存后：
- 相同问题直接返回缓存
- Token消耗：0
- 成本：$0
- 节省：100%

11.3.3 模型降级方案

降级策略：

1. 简单任务用便宜模型
2. 复杂任务用贵模型
3. 失败后降级重试

配置示例：

{
  "fallback": [
    "claude-opus-4.6",    // 首选
    "claude-sonnet-4.5",  // 降级1
    "gemini-3-pro"        // 降级2
  ]
}

11.3.4 成本控制实战

案例1：降低50%成本

原方案：
- 全部使用Claude Opus
- 日均消耗：$20

优化方案：
- 简单任务用Sonnet
- 复杂任务用Opus
- 启用缓存

优化后：
- 日均消耗：$10
- 节省：50%

案例2：免费额度最大化

策略：
1. 优先使用Gemini（免费额度大）
2. 超额后切换到DeepSeek（便宜）
3. 重要任务用Claude

效果：
- 月成本：$5
- 节省：90%

11.4 性能调优技巧

11.4.1 响应速度优化

优化前：

平均响应时间：5秒
用户体验：一般

优化方案：

1. 启用缓存
2. 减少上下文
3. 使用流式输出
4. 并发处理

优化后：

平均响应时间：2秒
用户体验：优秀
提升：60%

11.4.2 并发处理优化

配置并发数：

# 设置最大并发数
openclaw config set concurrency.max 5

# 设置队列大小
openclaw config set concurrency.queueSize 100

11.4.3 内存管理

监控内存使用：

# 查看内存使用
openclaw stats memory

# 输出示例：
内存使用情况：
- 当前：512MB
- 峰值：800MB
- 平均：600MB

优化建议：

⚠️ 内存占用高：
- 清理缓存
- 减少并发
- 重启服务

📝 本章小结

学习了OpenClaw的高级配置：

  1. Antigravity Manager配置
  2. 多模型切换策略
  3. 成本优化方案
  4. 性能调优技巧

掌握这些技巧可以：

下一章预告：第12章将进入实战案例部分，学习个人效率提升的完整工作流。