Anthropic 開放訂閱用量給 OpenClaw，但實際用起來是這樣
在 Reddit r/openclaw 看到這個消息，第一反應是「終於」，第二反應是「等等，讓我先看清楚再高興」。
消息本身是這樣的：6/15 起，Anthropic 會開放部分訂閱額度給 OpenClaw 的 non-interactive -p 模式使用。也就是說，你的 Claude Pro/Max 訂閱，終於可以在 openclaw run 或 skill 跑批次任務的時候用到了，不再是直接吃 API key。
聽起來很好。但 caveat 一堆，我講講我的看法。
先說實際跑起來會怎樣
-p 模式是什麼？就是 claude --print，也就是 non-interactive、一次性輸出。大多數 OpenClaw 的 skill 跑起來都是走這條路。開放這個，理論上你的 agent workflow 可以不用另外付 API 費用了。
但問題在於額度。Reddit 上幾個真的試過的人回報，訂閱的 token 配額跑一些稍微複雜的 agent loop 就燒完了。我自己估算了一下，如果是我日常的 CI 通知 + code review workflow，大概一天就見底。這不是說 Anthropic 壞，而是訂閱制的設計本來就是給互動使用設計的，agent task 的 token 消耗完全是不同量級的事。
這個政策調整的本質
我在回覆區看到一個評論說「bad news dressed up as good news」，這個說法有點刻薄，但也不是完全沒道理。
我的解讀是：這是 Anthropic 從「完全封鎖訂閱用量用於 non-interactive」轉向「有限開放 + 引導重度用戶去 API 計費」的過渡策略。給你嚐一點甜頭，讓你體驗到 agent workflow 的可能性，然後你自然就會去算「每個月多少 API 費用比較划算」。
這個商業邏輯我完全理解，也不覺得有什麼問題。但如果你抱著「以後 agent 都不用付額外的錢了」這個期待，大概率會失望。
對我的 workflow 影響
我目前是 API key 用戶，所以這個調整對我直接影響不大。但有趣的是，這個消息讓我重新思考了一下 skill 設計的問題。
如果有一部分使用者開始用訂閱額度跑 skill，那 skill 的 token 效率就變得更重要了。之前我寫 skill 的時候，prompt 設計上比較隨意，反正 API 按量計費，多幾個 token 差別不大。但如果考慮訂閱額度有限，那 prompt 要更緊湊，output 要更精確，減少不必要的來回。
這反而讓我去優化了一下我的 code review skill 的 prompt，把原本比較囉嗦的 system prompt 壓縮了大概 40%，效果沒有變差，反而因為 context 更集中，輸出品質有點提升。
# 優化前 system prompt 大概長這樣（精簡版示意）
You are a senior code reviewer. Your job is to review the provided code carefully
and provide constructive feedback. Consider: code quality, readability, performance,
security issues, and best practices. Be thorough but constructive...
# 優化後
You are a code reviewer. Focus on: bugs, security, perf. Be direct. Skip praise.
少了 30+ tokens，但因為去掉了廢話指令，model 的注意力反而更集中在實際任務上。這是個小技巧，但量大了很有感。
替代方案這件事
Reddit 上有些人開始討論切到 GPT-5.5 或 DeepSeek V4，這個我可以理解但覺得有點過激。OpenClaw 現在支援多個 model backend，你完全可以根據任務類型混搭：
- 需要 reasoning 的任務 → Claude
- 高頻率
、低複雜度的 automation → 便宜的 model
- 本地跑、不想付費 → Ollama
我現在的 workflow 就是這樣分層，不是全押一個 model。skill 設計的時候在 config 裡指定 model，之後要換很容易。
# skill config 示意
model: claude-3-5-haiku # 便宜 model 跑快速任務
# model: claude-opus-4 # 需要深度分析時換這個
結論
6/15 的政策調整是個好的信號，說明 Anthropic 在調整對 agent 使用場景的態度。但如果你是重度 workflow 用戶，額度很可能不夠用，最終還是要走 API 計費這條路。
我倒覺得這是個好機會去重新審視自己的 skill，看哪些地方可以壓縮 token、哪些任務可以換便宜 model 跑。把 OpenClaw 用到最省又最有效，才是真的進階。
作者：Jesse