故事
一位数据分析师想要对比全球主流 LLM API 的定价和性能。与其花费数小时手动研究和整理数据,他给 Discord 上的 OpenClaw 智能体发送了一条消息: "帮我做一份全球主流 LLM API 的深度分析报告,包括价格对比、性能评测、适用场景,要有图表,然后部署到内网让我能访问" 五分钟后,他获得了一份专业的 HTML 格式报告,包含交互式图表,并已部署到公网,可以通过链接直接访问。
"一条消息完成本来需要数小时的手动工作,甚至还帮我部署好了报告可以分享!"
— @data_analyst
🔧 工作原理
OpenClaw 自主搜索最新的 LLM API 定价,编译性能数据,使用 Python 库生成带图表的 HTML 报告,启动本地 HTTP 服务器,并使用隧道技术提供公网访问。
1. 研究与数据收集
智能体搜索了 OpenAI、Anthropic、Google、Meta 和其他主要 LLM 提供商的官方文档和定价页面。
从多个来源提取最新的定价层级、token 限制、速率限制和性能基准,交叉验证以确保准确性。
2. 数据分析与对比
分析了不同提供商的定价模型(每百万 token 美元)、上下文窗口和性能指标。
创建对比表格,突出不同使用场景的成本效益:聊天、代码生成、长上下文任务等。
3. 报告生成
生成带有嵌入式 Chart.js 可视化和响应式设计的专业 HTML 报告。
包括执行摘要、详细对比表格、交互式图表,以及基于典型使用模式的特定提供商建议。
4. 部署与访问
在端口 8000 上启动本地 HTTP 服务器并创建安全隧道以供公网访问。
使用 Python 内置的 http.server 部署,配置 ngrok/cloudflare tunnel 以实现 HTTPS 访问,并返回公网 URL。
使用的技术栈
📊 结果
🛠️ 使用的 OpenClaw 技能
网页抓取
从多个来源提取定价和性能数据
数据分析
对比和分析 LLM API 指标
报告生成
创建带图表的专业 HTML 报告
部署
设置 Web 服务器和公网访问隧道
💡 实施技巧
指定要包含的数据源以提高准确性
根据数据请求特定的图表类型(柱状图、折线图、饼图)
包含使用场景以获得针对性建议
如需要,可以请求多种格式(HTML、PDF、Excel)的报告
如果数据敏感,为公网 URL 设置身份验证
💻 示例配置
# 发送给 OpenClaw 智能体的 Discord 消息
帮我做一份全面的 LLM API 分析报告:
主题: 全球主流 LLM API
包含内容:
- 定价对比(输入/输出每百万 token 价格)
- 性能基准(速度、质量)
- 上下文窗口大小
- 速率限制
- 每个提供商的最佳使用场景
格式要求:
- 专业 HTML 报告
- 交互式对比图表
- 执行摘要
- 按场景提供建议
部署要求:
- 通过公网 URL 访问
- 包含移动端响应式设计
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