openclaw烧token吗

这周我们烧了十亿多的 token， 在 openclaw 上大概就是一千五百美金吧。呃，但是我觉得非常值啊，因为我们终于 figure out， 怎么去管理一个 ai agents 团队， 所以如果你是一个艺人公司，或者你想用 ai 来管理协调你的整个团队的话呢？那请看完这条视频，因为我们已经帮你省下了一千五百刀的学费。 整个 a i a 阵子团队的协调枢纽和核心呢，就是最近这个特别火的 openclaw， 他 只要被调教好了，就是一个非常完美的项目经理。但也像所有刚招进团队的同事一样， openclaw 本身并不是一个开箱即用的 数字员工，我们需要去培训，他就是什么事情能做，什么事情需要让其他的人类同事或者其他的 agence 搞定进度该怎么汇报？有哪些规则要遵守？那么这些规则呢？在 open core 里其实就是一个叫做 agence 点 md 的 文档， 这个文档就定义了 ai 的 所有行为准则，它是一个配置文件，基础的配置就非常简单，就像一个没有被培训过的新员工一样。但是在过去一周的时间里，我们不断的去优化这个配置文件，让他成长到了可以帮我们去协调其他 六七个 a 公司的一个项目经理。那我们其实主要增强了他在以下三个方面的核心能力吧。第一个就是主动性， 因为很多人说 agents， 大家觉得他只是一个工具，只是一个机器人，那是因为他们是被动的，就是你给他一个指令，他就去执行一次， 然后你推一推他，他就往前走一步，他并不会主动的去想办法解决他遇到的问题，也不会主动的复盘和思考说怎么样把一件事情做得更好。 那如果 aids 只做到这样的程度呢？它确实只能当一个螺丝钉，但是 open course 不 一样的，它本身有一个心跳机制，就是 heartbeat 会定时去检查哪些项目卡住了，然后哪里遇到了它自己解决不了的问题，并且主动跟我们去汇报。 当然只做到这个程度的话，肯定还是不够的，所以我们在 a 证点 m d 里呢，就配置了更多的规则，让它能够做到不需要我去问任何一个项目的进度，它就可以完全汇报给我。 第二是可重入性，可重入性其实就是说这个 a 证它能不能稳定的靠谱的把一个很长期的东西干完， 它并不是说这个 agents 可以 百分之一百的在线，永远保持 up time， 因为项目的推进总是会出现问题的，然后网络即便再好的网络环境也会有意外的中断，所以我们要的其实是 它能够在项目中断，网络断掉了之后，当它重入的时候，能够从断掉的地方稳定地继续向前推进，它甚至可以去 fix 去解决为什么会断掉了这个问题。 openclaw 的 工作记忆管理，呃，其实是被动进行的，也就是说如果他认为和你对话当中没有涉及到什么重要的任务，没有涉及到什么重要的内容，他是不会主动记录到他。当他的工作日记当中 就导致比如说你重启了 gate 位之后，它就忘记了它在干嘛，所以我们在调试的过程当中呢，就优化了它去主动压缩上下文，主动刷新 session 的 这个配置，让它能够在横跨多天的非常长的任务或者是对话当中，依然清楚地知道啊不同的项目应该怎么样去推荐。 然后第三点，我们对它的改进，我觉得可以称之为 a gentle thinking， 就是 像 agent 像 ai 一 样去思考。因为很多人觉得调教 ai 来进行人机写作，应该是像 agent 像人类一样思考，但是我觉得恰恰相反，因为归机生物就应该用他们自己最熟悉，他们自己干的最好的方式来解决问题。我举个例子，大家肯定都让自己的 agent 去做过一些很简单的自动化，比如说去帮你发一条推特，去帮你在 tapp 上面呃 发一个 issue。 那 这个时候 a 正题有很多技能是可以用来干这个事情的，比如他可以像人类一样去操作浏览器，模拟人类的点击和思考，模拟人类在浏览器的输入框中，用键盘输入 来完成这条帖子的发送。当然呢，他也可以直接写一段呃 js playwrite 的 脚本，调用这个脚本来实现刚才的这个任务。但是最高效或者说最省钱最快速的方法， 肯定显然就是他直接去调用呃相关平台的这个 api。 那 么在刚才的这个任务里，比如说发帖子，在所有他可用的方式里，最慢最浪费投坑的方式其实就是模仿人类的这个方式。所以我们在给 openclaw 定的这个行为准则当中呢，就明确规定了 他在不同工具托 use 的 一个优先级，优先级高低吧，就不仅是当他自己要去解决问题的时候，应该以一个什么样的方式思考，什么样的方式去用工具，包括当他要和其他的 agents 交互的时候该怎么办？比如我们团队当中的 ai 工程师就是 cloud code， 那 open code 跟 cloud code 去共享一个项目 context 的 时候呢？它根本就不需要像人类一样，两个 agents 那 边开会聊天，它只要把自己在这个项目上的工作记忆日记直接把那个路径开放给 cloud code 就 可以了， 它们就直接可以完成整个工作 context 的 共享。除了上面的几个主要配置优化呢，我们还做了很多在细节层面的调整。呃，我也把这个版本的配置文件 留在评论区了，大家可以直接把它发给你自己的 agent， 他 就会自己根据这个文件里的指示完成所有的升级。 all right 我是 v a 七，现在在做一家 ai 加跨境的公司，如果你也想探索 ai agents 或者是相关的业务领域的话，欢迎来一起交流。 have a good one。

拆的 gpt 接管电脑来执行任务，烧头肯的测试结果已经来了啊，我给大家直接看啊，整理了一个表格，就这个表格嘛，效果还很满意啊，有很多重复的数据，他给清洗出来，然后另存一个副本，整理这个表格花了四块六，重点是昨天晚上发了三封邮件，花了我六十九， 为什么呢？因为他要执行这个收发邮件的这种操作，就非常烧头肯整理表格的这个操作啊，还是完全可以接受的，他直接到他的代码层。

今天用小龙虾帮我执行一个大模型资讯的定时任务，那执行的结果是可以，而且他把内容发送到了我的推书里面， 但是他居然用了我七十六万多卡，这也太离谱了。虽然我有扑克牌，但是这小号的本真的太过弱了。

分享一个超级省钱的配置方案， openclaw 加 i flow， 只要三步获取 api key。 对 openclaw 说，配置 i flow 粘贴 api key 就 这么简单，模型切换也超级方便，想用哪个换哪个。

说这个 open curl 烧 tokyo 的 问题，咱们找到了非常具有性价比的方案，结果视频发出去之后，好多人在评论区里说这个方案很贵， 有两个说我还没有在意啊，结果说的人有好多，我就认真的看了一下啊，结果发现问题在哪呢？我们工作人员把这个单位啊设置成了倒了符号，其实它只是一个计量单位啊，并不是倒了。所以说 这么多优质的大模型，在你预期价位的基础上，你觉得还差不多的情况下，我还能再除以七，这就叫性价比。

open klo 龙虾风暴六十天，谁在吃虾？谁在备吃？三月六日，深圳腾讯大厦北广场，一场技术赶集从早上十点就开始排队， 一小时内数百个预约号发放一空。队伍里有年近古稀的非遗专家，有退休工程师，有带着孩子的家长，甚至还有小学生。同一天，北京中关村也在办黑客松，质朴蒜农的工作人员手把手教用户安装配置。一个开远项目能让大厂员工下场摆摊， 能让普通人跨城来排队。 openclaw 这六十天到底发生了什么？ openclaw 在 get up 上狂揽二十五万颗星，但真正赚到真金白银的是谁？ 报道里一位二十年算力从业者说的直接 openclaw 火爆表象，背后是各家大厂和大模型公司为了拉动自家 token 的 消耗。为什么？ 因为 openclaw 是 一个不折不扣的 tock 黑洞。传统问答对话一轮几百 tock， openclaw 执行一个任务，需要持续在后台跑流程，搜索、分析、生成、调试、自我修正。一个活跃绘画的上下文能迅速膨胀到二十万 tock 以上，一天跑下来消耗五千万 tock 并不夸张。 腾讯线下摆摊加清亮云，一键部署十万养虾人上云赚服务器和 api 费。阿里推出 coco 云计算潮部署首月七点九元低价锁定用户。百度千帆平台接入主流模行为绕搜索入口卡位。 小米小米 microsoft 封测，让手机变成 ai 执行终端。这场争夺的本质是下一代人机交互方式的入口卡位。当未来用户通过 ai 完成任务，而非自己打开 app， 谁控制 agent， 谁就可能控制新的流量入口。在大厂们竞赛的同时，真正的即刻在干什么？ 报道里采访了一位资深开发者朱连星，中国最早一批 ios 开发者、滴滴打车第一版开发者， 养了四只龙虾，主要用在量化场景，龙虾之间互相调度，互相维修。他说，开源项目就像马斯克的火箭，一旦起飞，后面厂商根本追不上。对这些人来说， openkey 不是 玩具，是生产力革命。他们用这套工具，把过去需要团队完成的事，压缩到个人可执行。但还有另一群人， 他们入场的原因不是需求，是焦虑。淘宝上， openclub 部署已经成了一门生意，卖家承诺不成功不收费，本地部署模型对接闲鱼上还出现了低价 token 卖家。至于这些 token 来源是否合规，没人能保证。 报道里把这种现象叫做安装既吃灰，背后是大众面对 ai 风口时典型的错失恐惧，怕错过，却不知道怕错过什么。它的选择代表了一类轻型者，哪个工具能最快帮我完成任务，我就用哪个。 open 可傲爆火，六十天拉动了万亿级头肯消耗，让智普、 kimi、 mini max 们收获了真金白银。但它的生命周期会很长吗？ 一旦大厂做出体验更好的替代品，用户迁移成本极低。阿里推出 coco， 网易有道推出 lobster ai， 小 米推出 macbook， 都在验证这个趋势。真正的大众市场，需要的是开箱即用的产品。 opencloud 的 意义是让 ai 从对话、应答推进到了任务执行阶段。 这是一次交互范式的胜利，但不一定是终局。这个问题的答案，或许才是这场龙虾盛宴过后真正留下的东西，六十天的风暴，拆到最后，其实可以归结为三句话， 对普通上班族，你不需要成为 openclaw 的 部署专家，能清晰定义需求，能组合不同 ai 工具，能判断 ai 产出的质量，同样可以成为你的核心竞争力。对技术即刻拥抱开源，但别压住单一项目， 保持技术敏感度，密切关注大场动态，做好随时切换跑道的准备。对创业者、企业管理者，从具体场景切入，而非全面铺开。在电力巡检、智能客服等小范围内，先跑通闭环，重视数据安全和权限管控。在打开钱包为龙虾买单之前，不妨先问自己， 我是真的需要他干活，还是只是害怕别人有，而我却没有？作为本期内容的延伸，我整理了 open cloud 的 核心概念解析、本地部署门槛清单，以及不同角色的使用场景案例，需要的朋友可以在平台找到我。备注，龙虾风暴获取，我是山奈哥，我们下期见！

养龙虾的兄弟们，你有没有发现，现在的 token 收费简直就是当年运营商打电话双向收费的翻版。 有人说不知道啥是 token， 那 我给你解释一下， token 就是 我们打电话时候说的那几句话，安装大龙虾就像你买了个小汽车， 九十九一年或者是六十八一年时，很便宜对吧？但你使用大魔星头盔就像烧汽油， 想要龙虾跑就得头盔烧，而且贵到离谱。刚接了个电话，是推销大魔星的，告诉我价格，输入头盔的价格是八毛钱，一百万 输出两块钱，一百万投币，一百万投币，我查了一下，七十万字左右， 但是兄弟们，一百万投币你有没有发现，没聊几句话瞬间就说完了， 就算你放着不用后调后台有心跳检测机制，检测任务照样偷偷烧掉你的腿，就跟停车费、 保养费一模一样的。今天腾讯直接在门口免费安装 oppo klo， 这波操作深得民心啊！但我感觉更像电信商入网免费送你一部手机， 他挣的是你大漠星偷看的费用。如果你觉得偷看就像烧钱一样用的快， 你的钱包没有那么鼓。请关注华仔，我教你方法免费使用 toki， 留下你的评论说 toki 太烧钱，我教你 怎么免费使用投影。最后一句话，加入华仔趴，带你玩龙虾二十年 it 老教练带你龙虾玩的转！

下的 g p t 五点四出来了，那个 open code 是 不是要玩完了？这种我们拭目以待。因为刚开始用的效果还不知道怎么样，所以说这个托管费用应该是也是非常高的。我们每次用的这种托管就是用扣点 play， 会比较便宜一点，毕竟是包月的，可以随便使用。如果不是包月的那种简直是在烧钱，平常都用不起。 还记得上次用那个千万三扣的，直接用他付费的那种托管器烧我一百多，这种我们平民真的是烧不起。

最近这个 open cloud 不是 很火吗？大家都说这个东西很烧 talk 啊，我昨天找到了一个对于我们普通用户来说几乎接近免费而且又好用的一个模型 talk， 这就是一个千万呐。 嗯，千万的贪。新人注册每个模型他下面有一共两百两百多个模型，每个模型都送一百万托克，对我们测试而用的话应该是很够用的，如果不够用找亲友借一下也是非常不错的。看一下他这个速度怎么样，你是什么模型？ 这个回复也是很快，大家如果有需要的话，可以后台私信我给大家说一下这个加入模型，加入这个代码之后就自己连接。

自己消耗了十亿头肯欧盟 club 国产热门大模型头肯消耗测评我来了，暂停，先看结果， 别着急，表格呢，我也已经整理好放在文档里面了，你们啊，全网都在找一些省钱的模型，我们就日常工作的场景就消耗和交付的结果来对比一下。先看一下这次参赛的选手，热门国产模型三喉结， gim、 mini max 和 dbic， 还有另外一位终极本地免费外卡选手奥莱玛。我准备了一个七千行的员工考勤表，让他去做本地的数据分析，最后产出一个可以汇报的文件发送到飞书。 ipsic 呢，响应时间很长，整个过程经过不停的催促和卡顿，花了挺长的时间。 mini max 挺利索的，五分钟左右吧，可观性呢，也很强。 glm 速度很快，可观性也很强，核心的动产部分展示更清晰， 沃达玛等了半个小时直接报险存，个人更偏向 g l m 五点零模型速度最快， ui 更简洁，观点也更清晰。头克数呢，也看了一下，基本上都是两百万到三百万之间，其中啊， g l m 两百万出头，另外两家都是三百万以上。 我们准备了一个三千字的会议资料，让他呢去提炼会议内容以及建议，并搜索网上的大模型数据进行佐证。生成一个可以汇报的文件发送到飞书。 deepsea 呢，响应时间依旧很慢，且一直有无效的回复。 mini max 呢，还是人狠话不多，直接就是干活。 gim 的 结构非常清晰好读，对比维度呢，也很全面。奥拉玛依旧等待半小时连接超时。在这里啊，已经可以看出 gim 五点零这次新出的模型已经拿出优势了， 在涛哥的消耗上呢，也依旧能省下百分之十五的领先表现。我们准备了一下常识逻辑的脚本题，去试一下他们的反应，看看 ai 们会不会看出零课时不加猫粮的反常识问题的反馈呢。这次很快，理论逻辑环环相扣，但是呢，他好像并没有考虑到常识上面的逻辑。 mini max 呢，由于接口问题，工具代用成功，但是不能回传，不支持本地脚本。 jim 五点零不错，最重要的常识逻辑呢，他会进行一个提示，他也发现了零课时不加猫粮的意图，他执行，但提醒你，这样的设定是不是为了洗猫粮盆 奥拉玛老规矩，连接超时。 deepsea 啊，在单文本任务上的反馈时间终于恢复了，不过呢，也仅仅只是停留在他只是一个还不错的执行者。最后，如果你的使用需求很大的话，需要他二十四小时不间断的工作。不管什么模型，都是推荐扣丁 plan 的， 月费小百元级别，轻松拿捏。 请做一些文员日常数据整理， ppt 内容输出。实际应用上来看啊，一个总结性的输出内容，各家用的 token 消耗都差不多。目前最新的 gim 五点零模型呢，有一点点的小优势。至于模型之间啊， deepsea 还是等四点零出来吧。现在这个状态呢，是不太理想的， 而且呢，也没有月费的制度。 mini max 呢，如果做一些 office 相关的工作的话呢，还是非常不错的，充钱呢，也比较灵活， 还有优惠。对于前面试的两个案例的总结啊，其实整体花费也就一块钱不到，最全能的呢，还是 g i m 五点零，想要一个一直在线的能写项目能聊天的全能助理，就看啊这小百元的月费和你的工作内容能不能匹配的。上了 省钱党的最终模型奥拉玛。这个呢，是真的有点失望了，错了很久啊，几乎是没有办法在大龙虾上指挥他干活。 oh god please no！ 都说免费的才是最花钱的，有更多时间的玩家呢，可以继续去跟奥拉玛搏斗一下，想真正提升工作效率的话，找到合适的模型才是正确的选择。好，本期视频就到这里，希望对你有所帮助。我是阿瑞，我们下期再见。

open 可乐的烧投屏速度可能多数人养不起，我的 open 可乐安装完成之后呢，我给他了几个简单的小任务，比如说浏览网页，然后解托发送给我，简单的几轮对话就花掉了几美元，而且我用的还是性价比非常高的 mini max m 二点五模型。 我一位朋友，他用的是公司免费的 app 无限投屏吗？那每天的账单都在大几百美元，这个数字还是非常具体的。 那 open 壳为什么这么烧 token 呢？我想核心有两点原因，第一是屏不理解 open 壳，它本身无法理解屏幕上的像素，那么当你做一些具体的指令，比如说去发小红书，它只能去对小红书网页进行截图，然后发送给大模型和问询大模型这个发布的按钮在哪里？ 大拇指识别之后呢，会返回对应的坐标，然后 open color 再执行对应的点击操作，所以这个过程是极其高频，而且极其消耗透杆的。那第二点原因，我们知道 open color 有 非常完整的上下文系统，它能够记住你说的每一句话，记住自己做过的每件事， 那么这是一个优势，也是一个劣势。那么在他进行新的对话的过程中，他会把尽可能把完整的上下文都塞给大模型，那这就导致了大模型的 input token 数量是非常恐怖的。我去 open core open router 的 后台看我每一轮对话的一个记录，发现基本上每一轮的 input token 都在几万甚至十几万的这么一个量级，这基本相当于一本书的大小了啊，所以这个消耗的透光的速度也是非常快的。

最近我看到网上有很多对于 openclaw 的 误解，说它太贵了，不安全，或者是没有什么用处，只是用来装逼的。虽然我也不是什么龙虾专家，但是呢，我是实打实的 openclaw 用户，所以我会有一些对于产品的一手提。 也正是因为我本人亲手安装了 openclaw， 并且也是在亲手的用它，所以我才会觉得这些都是对于 openclaw 的 误解。那么今天我就来给 openclaw 证明了。首先呢，很多人说它太贵了， token 烧的太快了，如果你每天二十四小时都在跑 opus 模型，并且给它很复杂很难的一些任务的话，那确实 头壳烧的会很快，但是我觉得大部分人应该用不到这个程度吧。并且如果你用量比较多的话，你其实可以考虑很多性价比高的模型，例如很多我们的国产模型，包括 kimi， minimax， 智普，这些模型的价格都很亲民。如果你担心的是费用的问题的话，那我觉得可以这样，你先选一个国产的模型，充个一两百块钱进去， 注意这是一次性的充值，不要让它自动续费。然后你就先用着，你每次用的时候，你回去看一眼这个任务花了多少钱，时间久了，你就会有个概念，就是这个模型的 token 它大概烧的有多快，那从这里开始呢？如果你觉得你的用量会很多， 你也可以考虑换成一个 coding plan， 或者是你觉得质量不够好，你也可以换成一个更贵的模型。但是无论如何，最差的结果就是我们会失去我们一开始 充进去呢，一两百块钱，在此之后，如果我们就是不用了，就不会有更多的损失了。顺便说一下我个人呢，现在用的是智普的 g l m 模型，然后我应该算是一个比较轻度到中度的用户， 我一个星期大概会花八美金左右，也就是五十六块人民币。第二个呢，就是太危险，特别是最近新闻上也很多人看到啊， mata 的 一个高管，他的信箱被删除了怎么怎么样的，或者谁谁谁的钱被偷了等等。 这里我想提一个概念，就是没有什么事情是零风险的，我们现在的电脑就算不安装 openclaw， 随时也可以被黑客攻击，特别是在银行工作过的小伙伴可能都知道，银行追求的从来都不是零风险，而是管理风险，就是我来控制和管理这个风险到底有多大，并且提前做安排，这样一旦出事呢，我是可以 接受最后最差的后果的。这里举一个简单的例子，你不要给他你自己的电子邮箱，你给他单独设置他自己的账户，自己的电子邮箱，有什么事情你就把信息转发给他，让他来看，你也不要把自己的私密信息银行账户给他，有什么事情你可以做一次性的充值，或者单独给他打一部分钱。 假如 openclaw 被攻破了，那么你失去的就是这个机器人，他的这一套账户和你在里面存的一些钱，而不会去影响你本人的这些东西。 那么这里关于安全性呢，还有很多其他防范的操作之后我会单独出一个视频来更系统性的讲一下。那么第三个也是让我为他最打抱不平的，就是很多人觉得 openclaw 没有用，它只是一个社交属性用来装逼的，或者是它只是噱头让网红来讲而已。我可以理解，网上不免有很多人，他们其实没有用过 open， 没有去安装，去部署，或者去动手去试一试，只是在传播一些信息而把这个概念炒起来了。这一类的信息我也会避免去看，但是这个并不妨碍有那么一群人仍然觉得 openclaw 超级好用，例如我自己。 那么我看了一圈下来呢，有一种感觉就是，如果你是一个个人使用者的话，可能对你来说价值不会很高， 因为我看到很多人用它来查自己的 email， 去看天气预报，会提醒自己喝水，甚至去刷自己的社交软件。这些事情我作为一个个人，我都可以自己做，我不一定需要一个 agent 来做它，所以 agent 在 这里能体现的价值是非常有限的。但是呢，你但凡有一点业务，那 openclaw 真的 是太好用了。不管你是音乐老师，还是地产经济，还是健身教练，还是博主，但凡你有一些这种助理或者秘书需要做的工作，它并不是你业务的核心。你其实都可以尝试用 openclaw 来解放你的双手，因为工具说到底它本身是没有价值的， 它的价值来自于它的用户怎么去用它来创造价值。举一个不是特别恰当的例子吧，你把 excel 给一个厨师，他可能觉得就还好。 但是你把 excel 给一个金融分析师，让他来搭一个金融模型，然后用模型来帮他做投资的话，那这个分析师他一定会觉得 excel 超级好用，超级有价值， 一个产品或者一个工具，它的上线仍然是它的用户和这个人而已。所以今天我们提到 openclaw 的 费用和它的安全性，还有它到底好不好用？讲这么多呢，我只是想让大家知道，当一个新的事物出来以后呢，网上一定会有很多人去传它的好和它的坏， 里面可能会有一些噱头，有一些泡沫，也有一些真实的案例。这时候呢，我们作为观众要注意辨别真假。然后呢，是更好的在自己可控的环境中去真正的动手去试一试它， 而不是被谣言和误解提前的就挡在了门外。如果我们只听别人的话，而不愿意去体验或者尝试新的产品的话，那最后耽误的还是我们自己。