我的龙虾为什么特别费tokens

今天聊一聊，部署了龙虾之后，你应该选哪一种大模型？现在主流的计费方式有三种，第一种是按 token 计费，第二种是订阅值，第三种是本地部署，那本地部署的话，其实就不需要我们每个月去交这个月费了。 首先来看第一种按 token 计费，通俗的理解， token 呢，就是我们说一句话里，这个话里有多少个词，原有多少个字。我们打个比方，比如说一句话里有二十个字，那么按 token 的 话， 一般大模型厂商会给每一个字标一个单价，那么如果每一个字值一分钱，一个二十个字的句子就需要两毛钱。 但是我们用龙虾的时候都知道，龙虾的思考非常的复杂，他不可能只跟你用一句话，或者简简单单的二十个字就完成了一次请求，所以你会看到龙虾的思考啊，虽然他没有说出来，没有声音，也是好托坑的， 而且他思考的越复杂，好的托坑越多，这就是为什么很多人啊，他的龙虾开着跑了一晚上，第二天钱包就没了。 第二种是订阅制，常见的呢，有每个月，比如说六美金或者大陆的供应商啊，可以看到每个月四十块钱这类套餐呢，他会规定你每个月的请求次数，这是什么意思呢？就是你的龙虾思考一次， 还要调用一次大模型，那这算一次请求，这一次请求包含了多少 token 都没关系，它只是算你一次的请求量。所以这种特别适合程序员的同学，因为我们在写代码的时候呢，每一次的请求可能涉及大量的代码往返， 我要放大量的现有代码和需求上去，同时呢，服务器也会返回大量的代码回来，这一来一回，如果走脱困的话，他就会非常的贵。第三种，本地部署啊，我看起来他只需要在我们本地的机器上装一个开源的大源模型就可以了， 那么所有的思考呀，计算都是在我们自己的机器上来做的，因此呢，也就不存在什么给大模型公司交构肯或者订阅费的一个问题。 但是本地部署有一个问题，就是一般的机器很难支撑起来大参数量的模型啊，当你部署的模型参数量不够呢，这个模型的智商就不够， 他会显得很笨。第二点就是参数量小的模型呢，他很有可能没有办法调用本地的工具，所以这种情况更适合于我们，适合于我们的团队作业，或者对于数据的安全要求特别高的情况。因为你如果在本地部署模型呢， 你的龙虾数据存储和计算都是在本地，也就解决了数据可能泄密的一个隐患。模型的订阅方式对模型的能力没有影响，比如如果你用了阿里的模型，那么按 token 或者按月订阅， 他调用的模型都是一样的。那好，你可能马上要问了，到底哪个模型更好呢？其实没有所谓的最好的模型，你要选择最适合你工作场景的模型。我建议大家可以提前用豆包， 用阿里千万以及用腾讯的还原模型。比如我个人的体感会认为千万的模型更适合编程，豆包呢，特别适合来写文章，尤其是做公众号文章的这种拣写质谱呢就会比较综合， 所以最后给大家的建议就是，如果你刚开始上手龙虾，其实可以试一下按 token 计费的方式，让龙虾完成一个小的任务， 这样费不了多少钱，同时你又能感受到龙虾跟传统的这个豆包啊，或者其他的 chatbot 的 区别。当你稳定的使用了龙虾一段时间之后，知道每天让它处理哪些东西， 它跑的这个任务呢很固定了，消耗的播放量也比较多，那这时候你就适合换成按月计费的这种方式。今天的分享就到这里，嘿嘿，有好的故事欢迎告诉我。

很多朋友好奇为什么龙虾这么贵啊？有两个原因啊，跟大家讲一下。第一个呢，我们用龙虾之后，我们接入的是这个 api， 也就是商业的 api， 所以 每一次使用它都是要换花钱的。但是如果我们在元宝豆包上面去用的时候是免费，那是因为大厂在帮我们承担的费用啊，所以我们要谢谢大厂，这是第一个原因。 好，第二个原因呢，就是那个龙虾呢，我们通常会给他很多文档和资料，也就说他的上下文是非常长的，那你 token 其实是按照那个 token 数量来的，数量越长啊就越贵，所以这两个原因会导致龙虾变得 比较贵。如果是轻度用户，或者对 ai 这种长记忆啊，自动化叠带要求不高的，其实还是可以去用那个啊，豆包这些免费的啊。但是要是有预算的话，想要更更加厉害的 ai 可叠带，然后长期记忆，主动干活的这种啊，那就可以考虑龙虾。

最近你们养龙虾了吗？但我说这个龙虾是那个呃，最火最近很火的那个 open claw， 我 个人呢，因为比较喜欢去尝鲜嘛，所以我已经去体验过了，然后费了脑筋下载下来，去花了钱体验。我想分享的观点可能和大家想象中是不一样，我是想劝，就是我们作为圈外人，不是这种专业人士或者说是普通人来讲的话，目前是没有必要的。 呃，有几个点，第一个就是说我是要花很多钱去体验的，而这个钱我觉得花的不止包括它每一次的运行烧的那个 token 呀，就是很大的一笔费用，就没有必要。另外一个呢，是没有使用场景和我们用它来干啥呢？最开始我是想的是可以帮我解决一些什么问题，包括对孩子来讲，可以帮孩子解决一些什么问题，就没有 没有，就这种应用场景实际上是很少的，所以我没有必要。还有一个非常非常非常重要的，就是它里面的这个安全风险的问题，当你开始决定下载它的时候，就必须要授权它去就是，嗯， 能够去触及到我们非常非常多的隐私的问题，包括什么身份信息啦，银行卡密码等等的这些你都要授权它的。而且这个玩意吧，它一运行起来它是不受控的，就非常非常大的安全隐患，如果在这中间再被一些啊图谋不轨的人去利用了的话， 我们好多东西你都不能保证，这个是非常非常关键的一点，所以我整体综合下来，我想分享的跟大家听到的应该都不一样，这东西它现在好，那它好，它的我们看着就行了，真的没有必要去体验。

很多人现在都在教你怎么养龙虾，但是很少人告诉一件事，就是养龙虾其实要花钱的。你和龙虾简单的聊几句，可能就花个一毛钱。如果说你给他安排个任务，让他按照你的要求来做，他可能帮你花费几百万的投坑， 几百万的投坑可能也就是几毛钱，但重点不是说这几毛钱，而是说 ai 是 按照投坑来计费的。 tock 是 什么？简单说就是你说的每个字，他回的每个字都要被算成钱。中文基本上一个字就是一到两个 tock， 你 问一百个字，然后他回两百个字，这一来一回就是三四百个 tock。 如果说你只是偶尔聊天，那确实不贵， 但是说你如果让他写报告，做研究，自动学习，跑任务，头壳就像水龙头一样，一直往外流。今天还看到一个朋友在网上说，他昨天一天就花了三亿的头壳，听起来这个数量很大，但其实也就是几十块钱。 可问题是你一天花费几十块钱，一个月下来也就是几千块钱。如果说你的这个龙虾没有一个变现的，这个项目普通人其实是很难长期养得起的。 以前老板骂员工是不要钱，现在你是老板，龙虾是你的员工。现在就不一样了，你骂龙虾一句，龙虾回你十句，你骂的越多，他回的也越多。然后最后不是他被骂崩溃了，而是你的头肯先被消耗完了。 所以跟龙虾聊天的时候，少点废话，直接说重点，直接让他干什么？因为现在的龙虾已经有点像律师了，看起来一句话不贵，但是聊着聊着就变成一字千金了。

怎么样子节约？第一种就是说你在命令行加上 compact 就 压缩你的上下文，只要你在输入内容的时候加上斜杠，再加上这个 compact， 这样子系统它就会自动去把你的 历史的内容进行压缩，然后减少上下文的长度，那从而它是可以降低整个的 token 的 消耗。 第二就是说你需要把长的对话总结成短的栽秧，然后再进行对话，那这样子就可以把可能你让他去帮你做一件事情，你通过这样的方式 扔给他，那他最终就是消耗的托克到可能从原来的十几万压缩到只有几千这样的一个级别。 这是第三种就去用一些云平台，他们会推出比如像阿里云、腾讯云，还有像那个 mini max 云， 再还有 kimi 的 云，还有像华为云，意思就是说用这些云平台他们会推出这样的一个 呃综合的价格低的算力成本，因为它是综合采购商，它集中像 kimi， 还有像 mini max， 像 deepsea， 像 cloud 人，以及其他这些有想法的人，在数字世界中需要它来给你做助手的这些人的工具， 你在数世界可能有百分之二三十甚至六七十的事务性的工作，就那些重复性多，又是一些常规要去做的这些东西，你就可以扔给他，扔给他之后他会消耗很多的托管双利费，就像我过年前的时候，我在用这个的时候， 一天最高的时候就是说托管费，他高的时候有七八百甚至上千，后来调调调调调到现在 一天就几十块钱，就是二十块钱不到。我现在是三个在用，第一个是用的是富盛的 原质 ai， 我 原来买的是月费，我现在改成年费了，因为它后面用的是 cloud 的 四点六 oppo 四，它之前直播的时候，它讲的第二个我用的是乌班图， 我在改造过之后，我用原切 a r， 原来我是用 cloud， 酷狗就用 a r 编程，让他去帮我按照我的想法去改的，后来完全一托于原切 a r， 让他去给我改， 改完之后我扔上去就测，特别是安全问题，以及根据我的情况，我的诉求的问题，我有很多事务性的工作，我就扔给他做。第三个我是在测 mac， 我 也在看有没有更好的东西，其实这个本身来说是一样的，因为 mac 相对 windows 和步班图来说，它的安全性会更高，还有 windows， 所以我会很注重这个安全性。当然我这三个都是在我的统一的 windows 的 bm 虚拟机下面，并且我这三个上面都装了相应的安全。 windows 有 windows 的 三六零体式安全，也无端的 linux 下面的一个安全 mark， 它本身就已经也很安全了，我又装了一个对应的安全应用，这样子在，并且我的龙虾，我自己也也让 ai 以及参考了别人的帮我安全包了几层，这样子我就相对来说它要突破三四层， 用我的自己的 windows， 我 又用三六零加 windows 防火墙，就做了极致的安全，这样子我的安全基础的就已经有了 产我的 ai 时代下的产品专家已经上线了，它是包含三个部分，一部分就是说它通过一个又一个的技能，最终把这些技能形成一个体系，让这些体系内化成你的叫做手感。 第二个，你的你的产品如果是一个软件类或者是 ai 应用类，那么用教你用 ai 编程， ai coding 的 方式让它怎么样子完成，并且把你的这个产品上线可用。第三就说如果你在数字世界中需要有 就是这样多智能体，类似于你要去用 opencloud 或者是 nano cloud， 就 用龙虾这样的工具去做多智能体的去处理的，那么会教你用 ai 编程的方式去手搓这个东西，去按照你的意志，去你的想法去打造你的专有的龙虾。

这可能是二零二六年最讽刺的时代悖论，你咬牙装上一只龙虾，本想让 ai 替你打工，结果你得更拼命打工，才能养得起它。最近 ai 圈最火的问候，早已不是模型更了吗？而是你的龙虾养的怎么样了？ 朋友圈都在晒自己的 ai 智能体能，二十四小时运营账号能自动跑任务，仿佛一夜之间人人都拥有了专属数字员工。与此同时，我们这群养虾人， 凌晨三点还在看 agent 的 log， 盯着屏幕上一行行滚动的日制，看他到底在执行什么任务，为什么会烧掉那么多 token？ 越想越睡不着，越睡不着越想跳。养一只龙虾到底要花多少钱？先给龙虾安个家用自己的电脑零元到位，但卡到怀疑人生。租入门云服务器，每月五十到八十， 想跑的顺两盒四 g 配置，每月一百到两百。目前最火的虾龙 mac mini 低配四三零零全网还被买断货，这还只是房租，真正的吞金兽是虾粮 token。 龙虾不吃饭，只吃 token， 跑的结果怎么样，取决于你用的什么样的虾粮。云养殖用户套餐包月 固定次数计费国产模型轻度完美月三十到八十，想上墙模型跑正经任务一天几十，一月两三百打底。 要是敢为 gpt 四或 cloud 随便跑，跑一天一百多，月账单轻松破千。有位网友告诉我，他每月花在模型上的钱大概一千到两千美元，而且已经非常克制了。有开发者者晒出首月账单，一点八亿 token， 烧掉两万多，相当于月薪两万的打工人，连让这只龙虾干满半个月的资格都没有。最魔幻的一幕发生在 slack 群里，一位 agent 说，我用完 token 了。另一个 agent 回复他， 深呼吸一下， ai 都学会互相安慰了，人类还在为下个月的偷坑费发愁。 open club 之父 peter steinberger 说了句更扎心的话，如果你只想要正向的体验，你会过得很痛苦。真正的强者，把痛苦视为必经的体验。有年轻人抱怨 ai 抢了饭碗， 他给出近乎残酷的建议，你需要更具创意的破局。可问题是，普通人拿什么破局？装龙虾养不起？不装怕掉队，那些重复性繁琐的脏活累活 以后，确实都给龙虾干了。人类负责在屏幕后面喝咖啡、做决定、出创意。但最扎心的问题是，当 ai 真正普及的那天，那个做决定出创意的位置，轮得到你吗？ 回到现实，对大多数普通人来说，与其担心被 ai 迭代淘汰，不如先担心怎么赚够下个月的偷坑费。给句大实话，龙虾到底值不值养？如果你重复工作多能折腾，愿意花时间配置，目标明确，用它替代百分之二十到百分之三十机械重复的琐事， 完全能养。如果你只想点一下鼠标就全自动赚大钱，不想学民联行，不想排错预算不足，还想用顶配模型？省省吧。龙虾不是来替你当老板的，是来帮你打杂的，而且这个打杂的实心比你高。 ai 时代的残酷真相是， 先赚够养虾费，再谈 ai 自由。在 ai 真正实现零基础零成本之前，我们还得拼命打工，才能养得起那个本该替我们打工的 ai。

股友们重磅消息，国家超算互联网干了一件大事，直接给所有 open cloud 的 用户每人免费送了一千万 tokens。 这还没完，他们还公布了一个续购价格，零点一元每百万 tokens。 我估计很多朋友看到这个消息，第一反应是，哦，发福利了，薅羊毛了。但是作为财经博主，我必须提醒你，如果你只看到这层，那你就错过了未来几年中国 ai 产业最核心的一个投资逻辑。先给大家划个重点，这个零点一元百万 tokens 是 什么概念？咱们拿市场价来比一下。 腾讯云最近大模型涨价，输入价格涨到了大概四点五元百万 tokens， openai 那 边就更贵了，折合人民币大概十八元百万 tokens， 国家队这个价格直接干到了市场价的几十分之一，甚至是百分之一， 为什么能这么便宜？这背后不是简单的烧钱补贴，而是一场国家级的算力布局。咱们都知道，国家超算互联网背后连接的是全国各地的超算中心和 ai 算力资源。 今年二月份，郑州那个国家超算互联网核心节点上线了，一托中科曙光的 skyx 技术，搞了一个超过三万卡的国产 ai 算力池。你看，规模上来了，成本就能摊薄。 更重要的是，这事往深了想，其实是在解决当前 ai 行业最大的一个痛点，叫 token 通胀。 什么意思呢？以前咱们用 ai 可能就问问问题，写写文章消耗的 token 不 多。但现在不一样了， ai 智能体，也就是 ai agent 开始爆发了， 它能自己调用工具，自己去执行任务，比如帮你订机票、写代码、处理 excel 这种复杂操作消耗的 token 量是指数级增长的。 咱们拿最近全球爆火的这个 open call 来算笔账，如果你用市场原价去跑一个复杂的智能体任务，可能一天下来个人、开发者或者中小企业根本扛不住。但现在国家队给你把成本打下来了，处理一部三体体量的文本，三百万字成本只要三毛钱， 这直接就解除了智能体大规模普及的成本封印。所以你看，这其实是一个非常高明的生态打法，国家用极低的价格吸引大量的开发者和企业来用，把国产算力、国产模型，还有像飞书、企业、微信这样的应用场景全部打通， 这个闭环一旦跑通，反向就会拉动上游国产芯片的迭代，也就是以用促研。那对于我们投资者来说，这个机会点在哪儿？ 我觉得有两条线值得重点关注。第一条线就是提供算力底座的算力不可能是凭空产生的，随着 token 掉用量的激增， ai 服务器的采购需求、高速互联的网络设备需求一定会持续旺盛，特别是能提供极致性价比算力的厂商，会是这波红利的直接受益者。 第二条线是那些能用好这些便宜算力的 ai 应用和智能体开发者。以前很多好想法受限于算力成本做不了，现在成本不敏感了，企业级的 sas 服务商可以低成本开发各种销售助手、会议机要插件，通过高频服务来提升收入。当然，最后也要提醒一句， 零点一元这个价格目前带有推广性质，能不能持续还得看后续，而且用户量爆发后，国产算力集群能不能扛得住也是个考验。但无论如何，今晚这个消息告诉我们一件事，当算力不再成为瓶颈，中国 ai 应用层的爆发可能才刚刚开始。

最近 opencloud 养龙虾确实特别火，很多人想实看简单说不说， opencloud 其实本身不贵，甚至是免费，但是你让他真正跑起来给你干活，这个饲料费头肯消耗才是开销。大头。 我帮你们把这个账本和攻略都整理好了，可以点赞收藏一下。首先养龙虾它不是一次性买断，它更像是持续性投入，成本主要分为三块。第一个是硬件工位，可以租云服务器，那推荐新手可用阿里云二 gb 的 内存的轻量服务器，每个月大概几十块钱，或者自己买设备， 如果想零成本体验，可以直接用 qq 接入官方入口就可以了。第二个核心就是饲料钱，这是最容易被忽略的，这个是持续的大头开销， open call， 它是话痨，干一点火就要想很多次，每次都要消耗很多的头砍。 那如果你是轻度使用，比如说用来查资料，写简单的文案，可能每个月是几百块钱。那如果是重度的复杂的这个任务的话，开销就激增了。有程序员测试过，执行复杂的任务，两个小时呢，就可以少掉你七百块钱人民币哦。 猎豹移动 ceo 也曾透露过，他高强度的养虾每天平均花费七百元。更离谱的案例是，甚至有的人这个 api 的 密要被盗，三天就被盗出了一点二万元。那具体怎么去养虾呢？这里我给你们整理这个行动指南，手把手教你们养虾。 首先第一步，零门槛尝鲜，一分钟速成。如果你只是好奇，先看一下龙虾长什么样，这个方法是最快的，在手机 qq 上呢，搜索并进入到腾讯 qq 机器人官方的入口，按提示就可以创造你的这个 open club 机器人，完全免费，即开即用。 第二个，专业玩家部署，你要找个云工位，如果你是打算正儿八经的让他给你干活，推荐用云服务器，省心又安全。 购买云服务器呢，可以这个登录阿里云等平台，购买轻量应用服务器，记得选应用镜像的时候直接选 opencloud 的 镜像，这个呢，就是所谓的 ai 预制裁了。第三呢，你要教会他干活，你要给他装技能和装大脑。装技能什么意思？就是上给手机装 app， 在 opencloud 的 对话界面输入安装指令。 新手呢，建议先装一个 fun skill 的 技能，它相当于是个应用商店，配大呢，就是说 open class 它本身没有智能，它是需要接入大模型的，你需要申请一个 api key， 比如说接 deep seek 或者 kimi 等等，在设置里面填进去，模型选的好不好直接决定了这个龙虾聪不聪明。 最后呢，避坑指南，首先啊，第一个，千万不要在主力机上试，这个是最重要的原则。 open 它需要极高的权限，万一它失控或者被开，可能会被删文件窃取数据。建议呢，你先用你的闲置电脑，虚拟机或者云服务器来养。 第二个就是插件，装插件你要克制一点，不要看到技能就装，插件多了，不仅是占用你的资源不明的来源的插件，还有可能会携带恶意的代码，尽量选择官方认证下载量高的。 第三个很重要，时刻盯着他看，建议在申请 a p i t 的 时候设置好每日的消费的限额，防止半夜睡着觉，这个龙虾偷偷烧掉你几百块钱。

作为一个深度使用 open call 的 人呢，今天我要说几句大实话，如果呢，你想听一些有关专家的真实声音，你一定要看完。第一个呢，这个 tokens 成本呢，其实远远超过你的想象，它是你的报价的三倍以上。为什么会这样？因为它会试错，会重试，会在你看不到的地方 悄悄地去烧钱。尤其它每半个小时一次的心跳机制，那简直就是金钱燃烧机啊。第二呢，没人告诉你自动化工作流的前提上， 你得先把工作流想清楚，如果你自己都没想清楚，那不可能搞出什么好用的工作流。小龙虾只是执行脑子啊，其实还是你自己的。第三呢，用便宜模型省下来的钱，会用在反复调试修复错误输出上面，你省了左边，但是呢，又漏了右边。第四呢， 耗子它确实强，强到你用过之后很难忍受其他模型，但它也确实贵，贵到你用了之后呢，可能就不太想用了。一天两百美金烧光，那是妥妥的。第五呢，那些演示视频里啊，你看到的行 云流水的效果，对不起，那背后都是博主调了几十次 prompt 才截出来的，成功的那一次，那是为了短视频做流量的。如果你相信啊，你就被忽悠了。第六呢，折腾到最后， 你攒了一堆能跑的 work flow， 但你发现自己根本就没有什么那么多重复性的任务需要自动化。如果你不是一个工作室，你不是一个从业企业，你根本就用处不大，你本来就不是一个工厂。第七呢，小龙虾的真实用户画像，他不是想躺平的人，而是脑子里已经有一个具体问题， 只差一个程序员去执行的人，如果你只是为了想躺平，那不好意思，这个东西没那么好用。第八呢，其实小龙虾能做到的， cloud code 也全都能做到。我曾经试过一台 mac 开着 opencloud， 一 台 windows 开着 cloud code， 到最后会发现明显 cloud code 的 稳定性更强，当然它上手要难一点，但是它绝对是生产的工具。第九呢， cloud code 和 opencloud 的 区别就是， 前者是人本位，后者呢是 ai 本位，所以你控制不了什么它的质量。第十呢，要不了多久，你会发现这波小龙虾的狂欢啊，它本质上是云厂商给它推出来的，用户进来之后不消费 tokens 是 不可能离开的， 对于他们来说，这就是 token 消耗最好的一个应用，所以免费帮你装 opencloud。 然后现在装上去发现一大堆问题，好多又推出了收费卸载服务，这钱真的是赚的杠杠的。点个关注，这里是哲老师有话说，带你穿透现象看本质！

最近你养龙虾了吗？成为科技圈的热梗， openclo 这类 ai agent 呢，本想当数字牛马帮人去干活，结果呢，第一批用户先交了巨额的学费。那 openclo 本身没有大模型的能力，得接入 gpt 啊， mini max 等 api 才能去运转的， 每一步任务的分解交互，消耗量呢，是普通大模型的数倍甚至上百倍。那有程序员安装第三天就因为 a p i 被盗，三天呢，就耗掉了一点二万元。还有工程师呢，一晚上闲聊查数据就花光一百万，还欠了费。 那更有即刻呢，实测一天能烧万元的成本，那有人花钱就有人赚钱了。那养虾人在新腾大模型场上呢，却赚得盆满钵满， mini max 超一点五亿美元， kimi 呢，新模型发布不到二十天，收入就超过去年的全年了。那中国大模型周测呢， 这个调用量呢，其实暴涨了百分之三十四点九，那资本市场跟着狂欢， mini max 质保等股价节连到了新高啊。那当然， openclaw 还不成熟，存在安全漏洞和这个攻击的风险的，但它也降低了 ai 进入产业的门槛。 那生态增速呢？向早年的互联网的崛起，对于创业者来说呢，先算清那个 token 的 成本，看清风险再谈，用 ai 搞钱才靠谱。

放在你凌乱的桌面。我没有 把一堆塑料多几瓶好， 就按说在家里养了只龙虾，享受着底下的 电瓶背着脚处自产。我孙子老 天养宠物其实脖子上早都好了锁链。嗯嗯嗯 其实是不出发了 baby 长大。

月薪三万在养龙虾这行居然只是贫困县，费了老鼻子劲终于装好了，以为靠它能挣钱，结果每天都在烧钱，你说气不气人？ 最近爆火的 open club， 很多人还在焦虑怎么装，怕被时代淘汰。可已经有一批人开始吐槽，龙虾太贵养不起。 我给你算笔账啊，你让他去浏览器搜集信息，整理一篇文章，大概要消耗八到十二万 to 肯，折合人民币差不多十块钱。你让他全网搜热点，自动生成文案加视频，更夸张，要五十到八十万 to 肯，一次就要七十块。 还有他的复读机制，他处理任务的时候，每一步都要把前面所有的信息重读一遍， token 越少越多，钱就像流水一样弄没了。那到底谁在靠烧 token 赚钱？ 我想可能有四类人，第一类，会场内容工厂拍，用 ai 批量生产流量内容，只要投入产出比是正的，头肯就是印钞成本，简单粗暴赚流量钱。那。第二类，大模型偷师套利拍， 套着顶级大模型的接口训练自己的小模型，再去垂直行业降维打击，本质就是知识套利。 第三类，暗需生产创业派，比如定制 t 恤，定制图案，用 ai 替代设计师批量出图，那 ai 就是 不用交社保的免费劳动力，赚的就是效率差的钱。 最后一类，演戏融资派，疯狂地烧头，肯堆数据做场面，演给投资人看，骗融资。他们烧的不是算力，是 ppt 里的演技素材。 所以你看啊，同样是养龙虾，有人在赚钱，有人在烧钱。

私募大佬蛋斌爆了一个大瓜， ai 圈出现了烧钱狂魔，纽约龙虾开发者集会火了，这帮被喊龙虾教徒的人一天造十亿 toc， toc 就是 ai 干活的燃料。这个龙虾大名叫 open 克劳，是去年九月才诞生的 ai 智能体，他可不是陪你聊天的，他是个能自己干活的数字管家，你让他写报告，做交易策略，他自己就能拆解任务，查数据，根本不用你动手。 因为太能干，所以才要疯狂吃蒜粒，这就是他一天烧掉十亿头捆的原因。现在市场已经有了龙虾概念了啊，感兴趣的可以去看一看。

最近有个话题火了，月薪两万竟然只是养龙虾的贫困县。这里说的龙虾，不是夜宵摊的麻辣小龙虾，而是 ai 圈最火的 open club。 它是奥地利程序员开发的开源 ai 智能体 能，自己打开软件，敲键盘、发邮件，二十四小时不摸鱼，堪称数字。打工人 养它的成本有多高？硬件投入 mac mini 要四千多，上门调时费五百块，仅仅是门槛，但真正的烧钱是偷啃口粮。有开发者没开省钱模式， 首月就烧了两万多，刚好吞掉一份月薪两万的工资。中金数据显示，二零二五年，只有百分之零点零五的中国人，月收入超过两万， 却连只 ai 员工都养不起。听起来是不是很魔幻？但换个思路， ai 时代的赢家，从来不是养得起 ai 的 人， 而是会让 ai 为自己打工的人。就像我们做的优惠券， cps 平台，用 ai 帮你找券省钱，每个月多赚几千块零花钱，它不香吗？

月薪两万养只龙虾都不够花？最近这养龙虾火的离谱，其实就是个叫 opencloud 的 ai 工具，你以为装了它能躺平？先看看成本，低，配 mac mini 就 得四千三百，安装费几百到几千不等，这还只是开始运行起来更烧钱。它用的 token 跟钱直接挂钩，中文一个字就得一到二个 token， 启动一次就吞掉几千上万 tokyo， 相当于还没干活几块钱就没了。网友实测，一天得花四百，月薪两万也就够他造十五天。更吓人的是，他要系统最高权限，你电脑里的文件浏览记录他全看得透，跟把家门钥匙给了陌生人似的， 旧电脑装它还可能直接报废。所以啊，普通人别冲动，这龙虾不是谁都养得起的，先想想怎么赚够这个月的 tokyo 费吧！

月薪两万养不起龙虾费老鼻子劲安装完，花钱的序幕才刚刚拉开。老王给你算算，养一只龙虾到底要烧多少钱？以现在最火爆的虾龙 mac mini 来说，低配四千三百元，甚至已经全网断货。再是安装网上安装费从几百到几千不等，取决于你想多便利。 花费五千拿到养虾资格证了，接下来的运维，这才是无底洞。 token 是 ai 的 计费单位，中文一个字需烧一到二个 token。 openclaw 每次启动就要吞掉数千到数万个 token， 相当于你车还没启动，五块钱油费已蒸发。更变态的是它的复读机制， 每一步都要把之前的所有信息重新读一遍。网友实测，一天四百块，六小时一千一百七十二块。有开发者首月一点八亿， tiktok 账单两万多，月薪两万不够龙虾烧十五天。这可能是最讽刺的时代悖论，你装 ai 是 为了让他替你打工，结果你得更拼命打工才能养得起他。 opencloud 像一台二十四小时运转的印钞机，只不过印的是你的账单，它自动运行时，你无法实时监控，等你发现跑偏想喊停，它已经背着你刷掉几百块。但如果你只算经济账，说明还没看懂这场游戏。 龙虾真正可怕的根本不是钱。 opencloud 需要系统最高权限才能运行，这意味着你的文件、浏览器、系统后台对它全透明，它就像掌握你家所有钥匙的管家。在内已达成共识，决不在主力电脑部署 旧 macbook 用户，让他装个技能包，结果安装失败，机器滚烫，第二天屏幕烧了，电脑直接报废。更可怕的是隐私与财产安全。你的浏览记录、工作文件甚至钱包密码一旦被他夺取，数据流向哪里没人知道。 所以对大多数普通人来说，与其担心被 ai 迭代掉，不如先担心怎么赚够这个月的头肯费。毕竟在 ai 真正变得零基础零成本之前，我们还得努力打工，才能养得起自己的 ai。 不 装龙虾跟不上时代，装了养不起，装还是不装，你怎么看？

昨天的视频介绍了 open cloud， 今天讲讲它有哪些缺点。第一，养龙虾太贵。打个比方，养虾人装上 open cloud 只是相当于开通了燃气，要使用的话就要支付燃气费，也就是要支付 token 费，关键在于这很贵。 open cloud 的 token 消耗量是普通大模型的数倍甚至上百倍，每输出一句话，每读一页文件，每生成一个表格，都在烧钱。 深圳一位程序员分享自己的经历，安装 open cloud 第三天凌晨收到账单， api 密钥被盗，三天消耗了一点二万元的托管费用。 一位大数据工程师的经历相似，一个晚上用 open cloud 闲聊了几句和查了下数据，一百万托管就没了，还欠费了，如果不是邮件提醒，他就要破产了。 第二，安全风险有点高，因为使用 open cloud 要给他开通很多权限，一旦你的 api 可以 泄露或者调用的模型或插件，有恶意黑客可以通过你的 ai 助手清空你的硬盘，转移你的资产， 甚至利用你的信息去搞诈骗。目前 opencloud 的 机能商店有三千多个第三方机能插件，这里面不排除带有恶意代码的。总之，如果要使用 ai 助手，建议不要把你的银行账户或者涉及机密的信息授权给任何自动执行的 ai 助手。 第三， opencloud 目前还不是很成熟，网上很多用户反馈， ai 助手执行到一半就像失忆了一样，会忘记最初的指令， 要解决这个问题，只能强行把记忆压缩，这会导致 ai 助手在很多任务上面执行的很不稳定。搞笑的是，不少上门卸载 opencloud 的 服务已经上线了，只要二九九就可以专业上门卸载，安全干净无残留。 还有的则表示一次上门彻底卸载，守护最好的人类。还有专治各种 ai 上瘾症、托肯消耗焦虑等等。虽然听起来是玩梗，但确实有人已经在开始考虑卸载 openclaw 了。听了这么多，现在还要不要养虾，你自己决定， 但人类不会因为惧怕车祸而拒绝踩下油门。 opencloud 已经吹响了 ai 助手走向普通人的号角，这是一次革命，既然是革命，就不会一片坦途。不焦虑，不激进，顺势而为。关注我，帮你理解这个世界，抓住投资的机会。