這樣掛都有免費額度嗎?
這個問題很關鍵：掛模型是否都有免費額度？

分情況來看
本地模型 (DeepSeek、Gemma:7b)

你在阿福機上用 Ollama 拉取並運行，完全是本地推理。

沒有雲端 API 成本，也不需要額度。

唯一的「成本」就是顯卡資源和電力。

Claude Code (雲端 API)

Claude 本身是 Anthropic 提供的雲端模型，官方 API 是收費的。

但 Ollama 提供 Anthropic‑compatible API，可以讓 Claude Code 呼叫本地模型（例如 Gemma、DeepSeek），這樣就能「零成本」模擬 Claude 的工作流。

如果你真的要用 Claude 官方雲端模型，就會有額度限制或收費。

結論
只掛 DeepSeek / Gemma → 完全免費，本地跑。

掛 Claude Code + 本地模型 → 還是免費，因為透過 Ollama 的兼容 API。

掛 Claude Code + 雲端 Claude → 會有額度限制，依 Anthropic 的收費方案。

👉 所以你要「零成本」跑 OpenClaw，建議用 Gemma:7b + DeepSeek 搭配 Claude Code（走 Ollama 本地 API），這樣就能享受 Claude 的 workflow 功能，但不用付雲端費用。

那OPENCLAW直接套 claude 若沒deepseek or gemma 輔助會很肉嗎?
如果你在 OpenClaw 裡只掛 Claude，而沒有 DeepSeek 或 Gemma 這類本地模型輔助，整體表現會「偏肉」──不是 Claude 本身弱，而是因為它的定位不同：

Claude 單掛的情況
Claude Code 強在 程式碼推理、自動化工作流，但它本身不是專門做文案生成或長對話的本地模型。

如果 workflow 只有 Claude，遇到需要大量生成文案、圖片提示、長上下文對話時，效能和速度會受限。

而且 Claude 是雲端 API，延遲和成本都比本地模型高。

DeepSeek / Gemma 的輔助作用
DeepSeek‑R1：邏輯推理快，資源消耗低，適合 workflow 的「輕量推理節點」。

Gemma:7b：語言生成自然，知識面廣，適合文案、長對話，補足 Claude 在生成上的不足。

這兩個本地模型能分擔 Claude 的工作，讓 Claude 專注在程式碼與自動化。

最佳組合
Claude Code → 程式碼檢查、自動化任務、CI/CD。

DeepSeek → 快速邏輯推理。

Gemma:7b → 文案生成、長對話。

OpenClaw → 把三者整合成 pipeline。

👉 結論：如果只套 Claude，OpenClaw workflow 會顯得「單薄」；加上 DeepSeek 或 Gemma，才能真正發揮「多模型混合」的威力。

外掛claude code 有變利害嗎?
外掛 Claude Code 之後，確實會「變利害」，但不是因為它本身是新的模型，而是因為它把 Claude 的 coding agent 能力帶進了你的工作流。

Claude Code 外掛的強化點
程式碼層面更強：它能直接讀、修改、執行你工作目錄裡的程式碼，這是 DeepSeek 或 Gemma 本地模型做不到的。

自動化能力：透過 /loop 指令，它可以定時檢查 PR、跑研究、提醒部署狀態，等於幫你做「持續監控」。

多通道整合：除了本地 CLI，它還能掛到 Telegram bot，讓你遠端操控，甚至自動回報。

混合模型支援：Claude Code 本身用的是 Anthropic API，但 Ollama 提供了 Anthropic‑compatible API，所以你可以用本地模型（Gemma、DeepSeek）來模擬 Claude 的工作流。

在 OpenClaw 的定位
DeepSeek / Gemma → 本地模型，語言生成、推理。

Claude Code → 外掛 agent，專門處理程式碼、自動化、持續任務。

OpenClaw → 控制台，把這些不同來源的能力整合成一個 pipeline。

👉 所以外掛 Claude Code 的「利害」在於：它不是單純多一個模型，而是多了一個 能動手操作程式碼、能自動化任務的 agent，這讓你的 OpenClaw workflow 從「模型回答」升級成「模型 + 自動化執行」。