openclaw执行代码任务时沙箱非必需，费用取决于部署方式：启用函数计算沙箱按资源消耗付费；禁用沙箱直连本地ollama零费用；混合部署可免沙箱费；lingma非沙箱模式可用抵扣金覆盖模型调用费。
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如果您在使用 Llama 3 驱动的代理（如 OpenClaw）执行代码任务时，对是否必须启用沙箱环境及其关联费用存在疑问，则需明确：沙箱并非 Llama 3 代理模式的固有要求，而是由底层执行环境决定。以下是针对该问题的多种配置路径：
一、启用函数计算沙箱环境（按需付费）
该方式依托阿里云函数计算构建强隔离执行空间，适用于需保障多租户安全与资源可控的生产场景。系统对每次代码执行进行独立容器化封装，并按实际 CPU/内存消耗与执行时长计费。
1、登录阿里云函数计算控制台，创建新服务，运行时选择 Python 3.12 或 Node.js 20。
2、在函数配置中启用“代码沙箱”开关，并设置单次执行最大内存为 2048 MB、超时时间为 30 秒。
3、将 OpenClaw 的 Skills 执行逻辑封装为 HTTP 触发函数，URL 地址填入 OpenClaw 的 code_executor_url 配置项。
4、确认已开通函数计算按量付费模式，费用明细可在账单中心查看，无预付成本，仅对成功执行的毫秒级资源占用计费。
二、禁用沙箱，直连本地 Ollama 模型（零费用）
此路径绕过任何远程沙箱机制，所有代码生成与执行均在本地完成，模型推理与 Shell 命令调用均不经过网络传输，彻底规避沙箱相关费用及隐私泄露风险。
1、在本地终端运行 ollama run llama3.2:3b 启动轻量模型服务。
2、修改 OpenClaw 的 model_provider 配置为 ollama，并设置 ollama_base_url 为 http://localhost:11434。
3、在 Skills 配置中将 enable_sandbox 显式设为 false，确保 exec 命令直接调用系统 shell。
4、验证执行权限：在 OpenClaw 控制台运行 ls -l ~/.openclaw/skills，确认返回结果非空且无拒绝访问提示。
三、混合部署：云端模型 + 本地执行沙箱（免沙箱费用）
该方案利用百炼平台提供 Llama 3 兼容接口进行语义理解与任务拆解，但将最终代码执行交由本地可信环境完成，既享受大模型能力，又避免为执行环节支付沙箱费用。
1、在 OpenClaw 中配置 model_provider 为 dashscope，API KEY 通过环境变量注入。
2、在 skills_config.yaml 中为含代码生成类 Skill 设置 execution_mode: local_shell。
3、确保本地机器已安装 Python 3.9+ 及所需依赖库，OpenClaw 进程具备对 /tmp/openclaw-exec/ 目录的读写权限。
4、执行测试任务后检查 /tmp/openclaw-exec/log_*.txt 文件，确认无 “Permission denied” 或 “Connection refused” 错误。
四、使用 Lingma 非沙箱模式（抵扣金适用）
Lingma 提供明确的非沙箱运行选项，可规避因沙箱环境与真实系统差异导致的“伪完成”问题，且其发放的抵扣金可直接用于抵扣百炼模型调用费用，不涉及沙箱资源计费。
1、访问 Lingma 官方页面，点击“启用非沙箱执行模式”按钮完成切换。
2、在 VS Code 插件设置中关闭 Enable Code Sandbox 选项。
3、复制并使用提供的 userCode=ppffsin7 链接领取 ¥300/年无门槛抵扣金。
4、在百炼控制台开通 Coding Plan 套餐，选择 qwen3.5-plus 模型，抵扣金将自动生效于月度固定费用。
