IronClaw 與 OpenClaw 都是免費、可自行託管的 Agent 執行環境，而兩者的差異在於架構：IronClaw 是受 OpenClaw 啟發的 Rust 重寫版本，將每個工具隔離在 WASM 沙箱中並要求 PostgreSQL；OpenClaw 則是較早、規模大得多的 TypeScript 專案，其工具會在主機上執行，直到你設定沙箱。功能清單忽略的一點是，IronClaw 的核心隱私主張取決於推論執行的位置，而不是產品本身；NEAR AI 自己的文件已明確將這項主張排除在僅由其代理的模型之外。
先釐清一點，因為搜尋結果混雜了五種不同事物。本頁討論的是 github.com/nearai/ironclaw，定價網站為 www.ironclaw.com。它不是 Corsair IRONCLAW 電競滑鼠，不是 ironclaw.tech 上的另一項企業產品（該網站未公布價格，且屬於不同公司），不是另一位擁有者名下處於休眠狀態的相似儲存庫，也不是 1999 年的桌上角色扮演遊戲。另一方面，本頁所稱的 OpenClaw 是位於 github.com/openclaw/openclaw、文件位於 docs.openclaw.ai 的 AI 助理，而不是同名的 1990 年代平台遊戲重製版。
誰應該選哪一個
| 如果這就是您 | 選擇 | 你需要付出的代價 |
|---|---|---|
| 你今天需要 WhatsApp、iMessage、Matrix、Microsoft Teams、Google Chat 或 LINE | OpenClaw | IronClaw 自己的對等矩陣在 2026 年 5 月 2 日審查時將這六項全部標記為尚未實作；Telegram 與 Slack 在兩者中都標記為完成 |
| 你希望在設定任何內容前先啟用每個工具的隔離 | IronClaw | OpenClaw 支援 Docker、Podman、SSH、OpenShell 與 Crabbox 沙箱，但其 README 表示，除非你設定沙箱，否則主要工作階段的工具會在主機上執行 |
| 你希望前置需求最少 | OpenClaw | 依其已發布的套件中繼資料，需要 Node 24.16 或更高但低於 25，或 26.1 或更高，且不需要資料庫；IronClaw 無論使用哪個提供者都需要 PostgreSQL 執行個體，而原始碼建置需要 Rust 1.96+ 與 Node 22+，並搭配 Corepack/pnpm |
| 你希望使用不需要基礎架構的託管執行個體 | IronClaw 託管版 | NEAR AI Cloud 上已發布的每月方案；OpenClaw 沒有可購買的託管服務。本頁能讀取的任何內容都未說明託管 IronClaw 執行個體是否允許設定自訂 base URL |
| 你希望具備可驗證性的機密推論 | 兩者本身都不是 | 這是 NEAR AI 的 TEE 託管模型所具備的特性，而 NEAR 的文件表示，該特性不延伸至其代理的模型——詳見下文 |
| 你希望在多個模型之間共用一把金鑰與一個餘額 | 兩者皆可 | 兩者都記載了 OpenAI 相容路徑。OpenClaw 要求你手動宣告模型目錄；IronClaw 另外會在多使用者安裝中，透過管理員允許清單限制可用模型 |
| 你已在執行其中一個，並正在考慮另一個 | 留在原本的專案，除非上方某一列另有結論 | 兩個專案都沒有記載從另一個專案匯入的路徑，因此切換需要重新安裝，並重新配對及重新授權每個通道 |
在比較表格前，先說明另一項結構差異：IronClaw 在一個儲存庫中提供兩個執行環境，每項設定指示都必須明確指出使用哪一個。其環境範本表示，較新的 Reborn 二進位檔與 v1 分離，且不會與 v1 通道及 Web 堆疊共用驗證或中介軟體；Reborn 設定也不會回退至 v1 閘道的 OAUTH_BASE_URL，因此舊版 v1 值無法改寫 Reborn 回呼 URL。ironclaw onboard 會將 Reborn 狀態寫入 $HOME/.ironclaw/reborn。如果你遵循的教學沒有說明正在設定哪個執行環境，請假設它不適用。
依 IronClaw 自己的矩陣列出的功能對等性
| 能力 | OpenClaw | IronClaw |
|---|---|---|
| Telegram、Slack | 已實作 | 已實作（WASM 通道） |
| Discord、Feishu/Lark、WeCom、WeChat | 已實作 | 部分 |
| WhatsApp、iMessage、Matrix、MS Teams、Google Chat、LINE、Twitch | 已實作 | 尚未實作 |
| 多 Agent 路由、設定熱重載、Tailscale | 已實作 | 尚未實作 |
| Prometheus 與 OpenTelemetry 匯出器 | 已實作 | 尚未實作 |
OpenAI 相容的 /v1/models 與 /v1/embeddings 路徑 | 已實作 | 尚未實作 |
| WASM 通道 | 尚未實作 | 已實作（僅限 IronClaw） |
2026 年 9 月 21 日讀取自 IronClaw 的 FEATURE_PARITY.md。請將其視為特定日期的證據，而非目前狀態：其標頭表示，最後一次是在2026 年 5 月 2 日，根據 OpenClaw 2026.3.11 至 2026.4.30 版本進行審查，因此標記為缺少的功能之後可能已經加入，而且這是供應商對自身進行評分——同一份檔案在一個區段將 launchd/systemd integration 標記為尚未實作，卻在另一個區段將 IronClaw 的 Reborn service install 列為涵蓋 launchd 與 systemd，這就是該列未出現在上方表格中的原因。也請狹義解讀 /v1/embeddings 這一列：它指的是 IronClaw 沒有自行提供 OpenAI 相容的 embeddings 端點，而同一份檔案將 OpenAI embeddings 標記為雙方都已實作的消費端功能。Kunavo 不提供任何 embedding 模型，因此無論你執行哪個執行環境，這一步都需要另一個提供者。
各自的費用
| 項目 | IronClaw | OpenClaw |
|---|---|---|
| 軟體 | $0 — README 提供 Apache-2.0 或 MIT，任君選擇 | $0 — MIT，OpenClaw Foundation |
| 供應商方案 | NEAR AI Cloud 上的託管方案：Starter 顯示 $0，$5 劃線刪除；Basic $20/月；Pro+ $200/月 | 無 — README 表示該專案沒有付費方案、託管服務或權杖 |
| 資料庫 | 需要 PostgreSQL 執行個體：DATABASE_URL 是環境範本中的第一項設定，且已設定而非註解掉 | 無需帳戶 |
| 執行環境前置需求 | 原始碼建置需要 Rust 1.96+ 與 Node.js 22+，並搭配 Corepack/pnpm；預建置安裝程式不需要這些 | Node >=24.16.0 <25 || >=26.1.0，已發布套件中繼資料中的引擎範圍 |
| 模型權杖 | 由你選擇的提供者收取的任何費用——唯一會隨使用量增加的項目 | |
價格取自 www.ironclaw.com 及兩個儲存庫，日期為 2026 年 9 月 21 日。三項注意事項。Starter 卡片顯示 $5 並劃線刪除，顯示數字則為 $0——已在頁面標記中確認——但網站未說明結束日期或條款，因此不要假設 $0 是永久價格。每個方案都宣稱「包含額度」，額度等同於方案本身的價格；網站從未說明這些額度可購買多少權杖、採用哪個模型，或是否會到期，因此無法推導每權杖費率。此外，定價標題中的「每月最多 130M 權杖」是附加於五 Agent 設定的行銷文案，未說明模型或輸入／輸出拆分；這是 IronClaw 的主張，而非算術輸入。
隱私主張不會隨 base URL 一起轉移
這是值得正確理解的部分，因為兩份準確文件會讓合理的讀者產生誤解。www.ironclaw.com 以機密運算銷售託管產品：它會在 Trusted Execution Environment 中啟動。同時，NEAR AI 自己的模型文件明確劃出了界線——TEE 託管模型會在 NEAR 的 GPU 叢集內、Trusted Execution Environment 中執行，並支援證明、簽章與驗證；第三方模型則會透過閘道代理至其提供者，而文件表示，TEE 的隱私與可驗證性保證不延伸至上游提供者。
因此，界線是在 NEAR AI Cloud 內部被跨越，而不只是在離開它時。選擇 NEAR 上由代理提供的 Anthropic、OpenAI 或 Google 模型，就已經離開機密路徑。將任一執行環境指向不相關的 OpenAI 相容閘道，則是進一步離開；任何閘道都不會因為接受流量而繼承該保證。如果證明是你的實際需求，應選擇由提供此功能的提供者託管於 TEE 的模型，並根據提供者自己的文件確認特定模型的狀態，而不是信任任何清單，包括本頁的清單。在 NEAR 上，該標章位於文件中，而不在 API 中：公開的 /v1/models JSON 沒有專用的 TEE 欄位；截至 2026 年 9 月 21 日讀取時，其中最接近的訊號是 owned_by 值——九個項目為 nearai，四個項目為 attested 3p——以及自由文字描述，其中一項將其模型稱為「已匿名化，未受 TEE 保護」。
更換提供者後仍會保留的是 IronClaw 的本機層，這一點值得與行銷內容區分。其 安全文件描述了靜態加密的機密資料，這些資料不會進入容器，而是在網路代理層注入傳出的請求；工具會宣告所需的認證資料，而不是讀取它們；外洩偵測器則會掃描 15 種以上的機密模式。這些是執行環境的特性，不取決於你呼叫哪個模型端點，因此更換提供者後仍會保留這些功能，只會失去機密運算主張。
本頁不會替它洗白的一點是：ironclaw.com 的比較表將 OpenClaw 的機密處理描述為「LLM 會看到機密」，並將其網路控制描述為「不受限制」。這是供應商對競爭者的描述，而 OpenClaw 自己的文件描述了這兩個標籤未涵蓋的配置。其機密資料與儲存頁面記載了由 env、file、exec 或 store 支援的 SecretRef 提供者、磁碟上哪些檔案保存哪些認證資料的對照表，以及其宣稱始終啟用且無法透過設定停用的日誌與逐字稿刪除功能；文件索引另外加入 openclaw secrets CLI、openclaw security audit 命令，以及預設關閉的機密外洩代理共用機密儲存庫。此外，其 README 表示，除非你設定沙箱，否則主要工作階段的工具會在主機上執行；其安全指南則將產品範圍限定為每個閘道一個信任邊界，而非防範惡意多租戶。雙方的預設值不同，也都記載了反制措施，但沒有對任一方進行測量比較——本頁沒有測試特定提示是否真的能從任一執行環境擷取機密。
將任一者指向 OpenAI 相容端點
兩者都接受自訂 base URL；失敗模式則不同。以上是 2026 年 9 月 21 日對兩個專案已發布設定文件的解讀——Kunavo 尚未對任一用戶端進行執行時測試，而已發布的設定參考並不等同於相容性測試。
| 問題 | IronClaw | OpenClaw |
|---|---|---|
| 所在位置 | config.toml 中的 [llm.default] 欄位，包含 provider_id、base_url、model、api_key_env；環境變數 LLM_BACKEND／LLM_BASE_URL／LLM_MODEL／LLM_API_KEY 可供容器與一次性執行作為回退 | 設定檔中的 models.providers 或 ~/.openclaw/agents/<agentId>/agent/models.json |
| 金鑰的儲存方式 | api_key_env 指定環境變數；文件表示，直接貼上金鑰本身會在解析時遭拒，而 ironclaw config set 會在不回顯金鑰的情況下提示輸入 | apiKey，並且偏好使用環境變數替換或機密參照 |
| 省略欄位會造成什麼問題 | 通用的 openai_compatible 配接器沒有預設主機——省略 base_url 會直接導致模型解析失敗 | 省略的成本欄位在每個維度都預設為零，因此在你填入自己的費率前，用量成本報告會靜默低報；省略的 contextWindow 會維持未設定狀態，而上下文預算呼叫端只有在模型探索與每模型上下文中繼資料都未提供數值時，才會回退至 200,000 個權杖 |
| 必須列出模型嗎 | 已設定的提供者會公開其目錄，但在多使用者安裝中，管理員必須前往「設定」、「推論」、「使用者模型存取權」核准模型，使用者才能選取它們 | 是——你必須自行宣告 models[]，且至少包含相符的 id；其他地方的別名不會註冊執行環境模型 |
| 協定選擇 | base_url 也可用於具名提供者，例如 anthropic 或 openai，因此你可以透過代理路由這些提供者，而不使用通用配接器 | api 欄位會選擇十一種配接器之一，其中包括 anthropic-messages；設定 baseUrl 且未設定 api 時，會預設為 openai-completions |
| 代理路由會放棄什麼 | 比 base URL 所暗示的更少——同一份文件表示，在你希望透過代理或區域端點路由時，base_url 可用於任何其他提供者。base URL 無法取代的是認證資料：提供者表格要求在 openai_codex 上使用 ChatGPT 訂閱、在 gemini_oauth 上使用瀏覽器 OAuth、在 github_copilot 上使用 IDE 權杖，以及在 bedrock 上使用 AWS 認證；這些都不是你交給第三方閘道的 API 金鑰 | compat.supportsInstructions 僅在原生 OpenAI 與 xAI 的主要路由上預設為 true——也就是文件稱為具有已確認契約證據的兩個路由——在其他所有路由（包括內建與自訂路由）上則預設為 false；文件也指出 compat 由供應商目錄負責，並警告不要將這些旗標複製到設定中 |
有兩項 IronClaw 的不一致之處，應在自己的安裝環境中自行確認，而不是依據任何文件判定。其 .env.example 列出了九個可能的 LLM_BACKEND 值，而 docs/capabilities/llm-providers.md 則列出二十多個 provider_id 項目，並要求針對 OpenRouter、Together 和 Fireworks 使用專用 ID；但環境範本仍會將它們透過通用介面卡路由。兩個檔案在 main 上目前都有效。文件中的表格較長，也是其中唯一要求優先使用專用 ID 的一份，但兩者都不代表你的安裝環境：執行 ironclaw models list 以取得實際建置所擁有的目錄。
模型路由的實際成本估算
這是說明性的 token 計算，不是實測任務成本，也不是帳單上限。假設一天的個人助理流量會傳送1,000,000 個未快取的輸入 token——包括長系統提示、工具定義，以及在約四十輪對話中重送的滾動歷史——並接收30,000 個輸出 token。兩個執行環境都是免費的，因此這是唯一會隨用量增加的項目，而且無論執行哪一個都相同。費率是即時的Kunavo 目錄每百萬 token 價格。
| 模型 | 每 1M 的輸入／輸出 | 估計單日 | 相同模式，30 天 |
|---|---|---|---|
| Claude Haiku 4.5 | $0.70 / $3.50 | $0.80 | $24.15 |
| Claude Sonnet 4.6 | $2.10 / $10.50 | $2.42 | $72.45 |
| Claude Opus 4.6 | $3.50 / $17.50 | $4.03 | $120.75 |
若要與 IronClaw 的預設供應商進行同日比較，兩個目錄中都出現了三個模型 ID。2026 年 9 月 21 日讀取的 NEAR AI Cloud 公開模型端點列出：anthropic/claude-haiku-4-5輸入每百萬個 $1.00、輸出 $5.00；anthropic/claude-sonnet-4-6輸入 $3.00、輸出 $15.00；anthropic/claude-opus-4-6輸入 $5.00、輸出 $25.00；該回應共回傳五十個 ID，且這三個 ID 在同一回應中都帶有 is_ready: false，因此應將這些數字視為列出的費率，而不是證明該路由可用。Kunavo 的目錄列出 Claude Haiku 4.5 為 $0.70 / $3.50、Claude Sonnet 4.6 為 $2.10 / $10.50，以及 Claude Opus 4.6 為 $3.50 / $17.50。兩個目錄都會變動，因此請重新讀取端點，不要將任何一組數字視為永久有效——也請記住，列出的最低費率與完成任務的最低成本是不同的說法：低費率模型若需要嘗試三次，成本可能高於只需以較高費率嘗試一次的模型。
託管版 IronClaw 方案所包含的額度是否足以涵蓋上述表格所示的一個月用量，這個頁面無法回答，因為 ironclaw.com 沒有公布額度與 token 之間的換算方式。Kunavo 的目錄金額是計費下限，而不是上限：上游回報費用時，帳單金額取目錄成本與上游成本乘以適用加成兩者中較高者。快取費用與外部工具不包含在此範例中。Kunavo 最低儲值額為預付額度 $10，這是資金下限，不是任務費用或訂閱費用——請參閱 帳務詳細資訊。
設定方式
無論選擇哪個執行環境，端點端的形式都相同：OpenAI 相容的基礎 URL 與金鑰。請先參閱快速入門，了解基礎 URL 與金鑰格式；若改用 OpenClaw 的 anthropic-messages 路由，則參閱Anthropic 基礎 URL 文件。嘗試時請保留一個可運作的供應商設定，執行一項有界限的任務，然後讀取帳戶實際記錄的費用——在 OpenClaw 上，這項核對更為重要，因為省略 cost 區塊會使其自身的用量報告顯示為零。準備好為金鑰儲值時，請建立 Kunavo 帳戶。
想進一步比較其他方案？OpenClaw 定價涵蓋成本面，OpenClaw 的最佳 API比較供應商路由，NanoClaw 與 OpenClaw及 ZeroClaw 與 OpenClaw介紹同一理念的另外兩種實作，而OpenAI 相容 API則說明端點機制。
常見問題
IronClaw 與 OpenClaw 有什麼差異？
IronClaw 是受 OpenClaw 啟發的 Rust 重寫版本，這是 IronClaw 自己的說法；其 README 列出四項差異：使用 Rust 而非 TypeScript、使用 WASM 沙箱而非 Docker、使用 PostgreSQL 而非 SQLite，以及以安全性優先的設計。OpenClaw 是較早且規模大得多的專案：建立於 2025 年 11 月，而 IronClaw 建立於 2026 年 2 月；截至 2026 年 9 月 21 日，OpenClaw 的 GitHub 星數約為其三十倍。兩者皆免費且可自行託管。實際差異在於：無論使用哪個模型提供者，IronClaw 都需要 PostgreSQL 資料庫；IronClaw 會在 WASM 中隔離每個工具，而 OpenClaw 的工具會在主機上執行，除非你設定其五種沙箱後端之一；此外，IronClaw 自己的功能對等矩陣將 OpenClaw 已提供的數個訊息通道標記為尚未實作。
IronClaw 免費嗎？託管版本的費用是多少？
IronClaw 軟體是免費的：該儲存庫採 MIT 或 Apache-2.0 雙重授權。NEAR AI Cloud 上的託管部署定價列於 www.ironclaw.com；截至 2026 年 9 月 21 日，該網站顯示 Starter 為每月 $0，另有劃線刪除的 $5 價格；Basic 為每月 $20，標記為 Popular；Pro+ 為每月 $200；每張方案卡都列出等同於其價格的額度。網站未說明 $0 的 Starter 價格是永久還是促銷，也未發布這些額度可兌換多少詞元，因此無法從中推導每詞元成本。另一家公司 ironclaw.tech 完全未公布價格，而 Corsair IRONCLAW 是一款電競滑鼠——兩者都不是這項產品。
如果使用其他模型提供者，IronClaw 還能維持其隱私保證嗎？
只能部分維持，而且這項區分很重要。NEAR AI 的文件指出，TEE 託管模型會在具備證明功能的 Trusted Execution Environment 中執行；第三方模型則會被代理至其提供者，而 TEE 的隱私與可驗證性保證不延伸至上游提供者。只要你選擇代理模型，這個界線就在 NEAR AI Cloud 內部被跨越，因此當然不會由不相關的閘道繼承。更換提供者後仍會保留的是 IronClaw 的本機防禦層，因為它與提供者無關：每個工具各自的 WASM 沙箱、以能力為基礎的權限、端點允許清單、在網路代理層注入認證資料以確保機密不會進入容器，以及其安全文件描述的外洩偵測器，會掃描 15 種以上的機密模式。
IronClaw 與 OpenClaw 都能使用 OpenAI 相容端點嗎？
兩者都記載了相應路徑，但形式不同。IronClaw 使用 config.toml 中包含 provider_id、base_url、model 與 api_key_env 的欄位，其中 api_key_env 指定環境變數；其文件表示，直接貼上實際金鑰會在解析時遭拒，而通用的 openai_compatible 配接器沒有預設主機，因此省略 base_url 會導致模型解析失敗。OpenClaw 則在 models.providers 下宣告自訂提供者，使用 baseUrl、apiKey，以及一個 API 配接器；設定 baseUrl 卻未設定 api 時，該配接器預設為 openai-completions，並且需要你自行撰寫明確的 models 陣列。以上是 2026 年 9 月 21 日對兩個專案已發布文件的解讀，而非相容性測試。
執行其中任一項的成本是多少？
兩種情況下軟體都不收費，因此帳單包含模型詞元費用，加上你為託管所支付的費用。IronClaw 將 PostgreSQL 實例列為硬性先決條件，因為 DATABASE_URL 是其環境範本中的第一個設定，且已設定而非註解；OpenClaw 則沒有此要求。IronClaw 也提供具有公開月費方案的託管方式；OpenClaw 的 README 表示該專案沒有付費方案、託管服務或代幣，因此完全沒有供應商端的費用途徑。模型費率依提供者而定：2026 年 9 月 21 日，NEAR AI Cloud 目錄列出的 anthropic/claude-haiku-4-5 為每百萬輸入詞元 $1、每百萬輸出詞元 $5，而 Kunavo 的即時目錄列出的 Claude Haiku 4.5 為每百萬詞元 $0.70 和 $3.50。
IronClaw 是 OpenClaw 的直接替代品嗎？
依 IronClaw 自己的統計，在通道方面不是。其 FEATURE_PARITY.md 將 WhatsApp、iMessage、Matrix、Microsoft Teams、Google Chat、LINE 與 Twitch 標記為 OpenClaw 已實作、IronClaw 尚未實作；Discord、Feishu/Lark、WeCom 與 WeChat 則為部分實作；Telegram 與 Slack 在兩者中都標記為完成。該檔案標頭表示，最後一次是於 2026 年 5 月 2 日，根據 OpenClaw 2026.3.11 至 2026.4.30 版本進行審查，因此目前約已過四個半月，可能低估了目前進度——請在決定前查閱儲存庫。兩個專案都沒有記載從另一個專案匯入的路徑，因此切換意味著重新安裝，並重新配對每個通道。
已於 2026 年 9 月 21 日根據 nearai/ironclaw 的 GitHub API 及其最新版本、openclaw 的 npm registry 項目、兩個儲存庫中的原始 README、.env.example、FEATURE_PARITY.md 與供應商文件、docs.openclaw.ai、docs.near.ai、即時 cloud-api.near.ai 模型目錄，以及 www.ironclaw.com 的呈現後標記進行檢查。Kunavo 未執行任何一個用戶端：上述每項設定說明都是對供應商原始文件的解讀，而非相容性測試。Kunavo token 費率來自即時目錄，本頁所有美元範例都是說明性的 token 計算，而非實測任務成本。