养虾生成小程序要消耗多少token

养虾人实测三组数据，传统方案一句指令消耗二十万， to 肯花费零点零八元，优化后直接砍到零点零零二元。这个 colding plan 让成本立降百分之九十，三天实测从每天十二元压到一点三元。 支持豆包、 mini max、 kimi、 智浦、 deep seek 主流模型，也支持 open claw、 tray、 cursor 等主流工具。跟着我做，一共四步，第一步，订阅 light 套餐。 第二步，创建你的 api key 确认模型。第三步，以 open cloud 为例，把 api key 和模型名称填进去。第四步，在终端执行配置命令，然后你就可以直接跟他对话，一点不用心疼偷啃消耗了。流程已整理好，留言分享。

腾讯这次太有诚意了，把大龙虾做成和普通应用程序一样，双击安装就能运行，免去了所有的配置过程，连模型都不需要你再配置了，甚至每天还送你四千万的 top。 兄弟们，你们要是还没有装龙虾，赶紧收藏起来，我现在就给你们演示腾讯的龙虾到底有多方便。 首先啊，我们在 qq 的 官网下载软件，接下来啊，就把它当做普通软件一样，双击安装就可以了， 安装完以后就进入工作台了，什么都不用配置，而且还集成了一键微信登录好，我们进行登录 好，我们点击默认大模型，可以看到，除了他自己的模型，还提供了市面上主流的大模型，什么 kimi 啊， deepsea， 质朴千问啊等等都支持，你可以按照自己的需求接入啊，当然，如果你只是尝鲜的话，就用他的模型就行了，每天还有免费的额度赠送。 点击设置看一下啊，可以看到 token 的 用量，每一次的对话都有详细的统计，这样你也知道做一件事情到底需要消耗多少 token。 再看技能管理啊，官方默认已经给你集成了非常多的技能，包括云备份、邮箱文件整理、规则配置、腾讯文档等等，甚至还有小红书。 再看远程通道，这里可以快速绑定手机 app， 方便手机直接操作。我们绑定微信， 弹出二维码，只要用微信扫码就绑定好了，完全不用什么开放平台啊，什么 secret key 的 配置啊什么的，就是一个扫描，简直对我们普通用户太友好了。好，我们扫码扫码绑定， 如果你还不知道龙虾能用来干什么？官方还给你提供了一个虾灵感的功能，我们探索一下灵感广场啊，这里提供了非常多的灵感供你参考， 比如啊，日程安排啊，创业点子啊，市场调研啊，学习规划等等等等，大家也可以评论区说说你最想用龙虾来帮你干什么？回到主页啊，顶部有一个工作室的按钮，这个非常的好玩，我们点进去 可以看到你的龙虾正在烧烤啤酒，是不是太悠闲了呀？这必须得给他安排起来，先跟他说你好 好的，龙虾已经开始干活了，第一次对话吧，龙虾希望跟你相互认识一下，让我给他取个名字，还有他的工作风格。嗯，那我就叫他一号员工，让他正经一些 好了，用不了多久就配置完了，龙虾已经建立好了持久的档案，养虾的旅程就可以正式的开启了，是不是很有意思，而且非常的方便啊。 兄弟们，你们有没有每天需要重复做的事情，评论区里说一说，大家一起给你支招，怎么用龙虾来解决你的重复工作，反正龙虾是真的解放了我很大的重复工作啊。后续我也会持续的介绍我是怎么用龙虾来帮我高效干活的。好了，有兴趣的小伙伴可以关注一下，拜拜拜。

openclaw 如何节省一半的成本？ openclaw 的 成本主要来自于 token 的 消耗，当你跟他聊了很长很长时间以后呢，你们的 token， 你 们的上下文呢， 就会接近这个模型的上限，就是接近二十六万。目前我的模型上限是二十六万，那你的上下文长度会接近二十六万，这时候呢，你后面再跟他聊一次，每次聊一次就会消耗掉二十六万的 token， 这样的话成本会会相对比较高。当你聊着聊着最后超过二十六万，这非常接近二十六万的时候，会触发这个 open cloud 的 这个压缩机制，还会把二十六万个头肯的上下文压缩成一段总结， 嗯，上下文长度会减小到一两万个水平。然后呢，你再跟他继续对话，相当于从一两万继续对话， 这是他的一个压缩机制。所以说省钱的妙招呢，就在于提前压缩，不要等到上下轮长度接近二十六万的时候就提前压缩。我们想比如说我想十几万的时候就压缩，这样的话 你的成本就能节省一半以上，一半或者以上啊。如何配置呢？就是在这个 or 括号点 gson 这个文件，这个文件下，这是它的一个配置文件，全局配置文件，然后它有一个在 agents 下面有个 compaction， compaction 就是 压缩的意思，下面有个 reserve tokens floor 修改这个字段。 这个十二万是什么意思呢？就是把我的，我跟我，我跟他的对话 上下文对话长度离这个模型上限还差十二万的时候进行压缩。也就是说，当我跟他对话长度等于二十六万减十二万等于十四万的时候进行一次压缩， 就是每次呢到十四万的时候压缩，压缩，压缩到一个一两万的水平，然后继续聊，慢慢聊到，然后再到十四万再压缩，然后再慢慢聊。这样的话，你的你跟 opencloud 它的聊天的这个 token 上限最多也就在十四万。十四万那你的你的这个 api 的 价格， token 的 消耗就会是原来的一半。 这个不是我瞎说，这个是官方文档支持的，大家可以看到在这里有有这个字段。 当然了，不是说你越呃上下文，也不是说越小越好，越小的话他对于之前的历史这些记忆就会比较差。嗯， 但是我觉得一般情况大部分场景的话，十几万是是基本上出基本上够了，尤其是大家对，如果你对成本比较敏感的话，可以把这个设置大一点。

这几天烧了一个多亿的抽空，我的小龙虾从左边进化成了右边，这样养虾体验真的大幅提升。如果你刚装上欧文壳，强烈推荐和我一样开启这五个设置，搭配这四条快捷指令，让你的龙虾更听话更好用，还能省下一大笔抽空费用。 在设置之前，推荐大家把对话插件一定要切换到非主流官方插件，这样小龙虾能做的事情更多，直接发个小龙虾链接，让他自己给你安装切换就可以了。 前三个要开启的设置是流逝回复、耗时和状态展示，直接发给小龙虾这段指令欧文克勒默认是不开启流逝回复的，导致我们要等小龙虾输出完所有的内容才能看到消息，等待时间很长，而开启之后就能像我们平时和 ai 的 对话一样，看到实时输出。 接下来要开启的两个设置是思考过程和工具调用，默认这两项都是关闭的，我个人觉得这两项还是很重要的，如果模型执行任务出错了，我们通过看他的思考过程也掉了哪些工具，能帮助我们更好的去纠正他的行为，不然有的时候模型骗了我们都不知道开启方式，就是发送给模型这两段指令即可。 先给大家介绍一下这个快捷命令，这是 open call 官方内置的聊天命令，每一条背后都是提前设定好的程序，直接控制小龙虾的行为，不会调用 ai 大 模型而消耗 token。 第一个是 stop， 这是我用的最多的指令，因为小龙虾在执行复杂任务的时候，它偶尔就会卡死，很长时间我们都等不到它的回复，但实际上一直在后台燃烧我们的 token。 这时候如果你发消息叫他停下，你会发现他不会停。这是因为 openclock 有 消息队列的机制，我们的上一个消息没处理完，新消息就会在那排队等着，所以这时候就要用到这个命令，输入 stop， 然后强制停止他的推理，就可以继续跟他对话，把他给纠正回来。这个非常重要，如果你不会 stop 的 话，你的账单可能就爆炸了。 第二个是 status， 能查看小龙虾当前的各种参数，我经常用来去看 context 来判断现在上下文的长度。因为现在很多的大模型虽然号称上下文是两百 k， 但实际上用起来到一百五十 k 以后，模型就变得很笨，而且回复很慢了。所以我们不需要用到两百 k， 我 会差不多在 context 一 百多 k 的 时候，就搭配另外一个指令 compact 来主 动压缩上下文，它会让 ai 对 上下文做总结摘要，不仅节省了成本，又不会丢失关键信息。这个我也用的很多，因为小龙虾用起来上下文增长真的很快。第四个是 new， 我们要给龙虾一个新的任务的时候，可以用这个指令直接开启一个新对话，这样就没有之前的上下文干扰了。但我个人其实更喜欢用 compact 来压缩这个看大家的使用习 惯。为了方便使用这几个快捷指令，我把它们固定在了我的聊天界面，直接去飞书开放平台，在机器人自定义菜单这里添加这几个快捷键，展示形式选择悬浮响应动作选择发送文字消息，设置完成后修改并发布就可以了。那这期视频就到这里，所有指令我都放在了视频下方，希望能对你有帮助，也可以分享干货，我们下期见。

那为什么 openclaw 这种养龙虾会特别的好托尼呢？你以为你在养龙虾，其实啊，你是偷偷在给他发工资。最近呢，很多人养龙虾了， 不是养麻辣小龙虾啊，是 ai 龙虾。 openclaw 很多人装完呢，一上来就有点懵，我不就是下了几个指令吗？ 怎么 talkin 一 直在掉？这么费钱？这玩意儿到底在烧啥？今天我就用最土最直白的话给你讲明白，这里的 talkin 呢，不是 web 三里面的某种代币啊。这里的 talkin 本质上是 ai 干活的计费单位， 你可以把它想象成什么最简单，你家里的电，你家的空调一开要费电，你家的电脑一开，电视机一开，都要费电。 ai 也是一样的，你说一句话，它就开始通电。 你发一句话给他，他要读，他要理解，他要分析。这个时候啊，就在疯狂的消耗 talking， 他 回你一大段，还要组织语言生成内容。这个时候呢，也在消耗 talking， 所以 特别简单啊，你说一句呢，就花一次， 他回一句呢，也花一次。那为什么 openclaw 这种养龙虾会特别的好 talking 呢？因为 openclaw 呀，它不只是聊天，它是在干活，普通的聊天机器人呢，是你问一句，他答一句啊，像个什么？像个客服。 但 opencall 这种 agent 呢，它不一样，你看着像你养了一只宠物，本质上呢，更像个会自己动脑子的数字员工。你只说一句，帮我搞定一下这个任务， 他背后可能已经开始看你的要求，拆任务，想步骤，调用工具，读内容，再判断要不要继续下一步，最后再把结果发给你。你以为你只说了一句话， 实际上，他在背后呢，可能已经自言自语十几轮了，而这些都要消耗、发挥、脱口，这就像什么？这就像你请了一个助理，你说帮我整理一下资料， 你只说了八个字，但助理呢，背后可能已经开了十个网页，看了五份文档，记了二十个重点，最后啊，再给你整理成一页纸。你说的少呢，不代表他干得少。 所以很多人最大的误区就是，我明明没打多少字，为什么托肯掉的这么快？因为真正花钱的不是你表面说了什么， 而是 ai 在 背后啊，做了多少。再讲个 api k， 很多人一听这个词呢，就头大啊。其实呢，你也不用怕， api k 呢，你就把它理解成钥匙，有了这把钥匙呢， open core 啊，才能去调用大模型，没有这把钥匙啊，它连门都进不去。所以关系呢，就特别简单， api k 等于钥匙， token 就 等于电费。钥匙呢，负责开门， token 呢负责计费。门打开了， ai 呢，就开始干活了， 电表呢，也开始转了。所以为什么很多人说养龙虾呢，很快乐，但呢，也很费托尼，因为你养的不是一只普通的宠物，你养的是一只随时会思考、会执行、会干活的 ai 员工， 他越聪明，可能就干的越多，他干的越多，你的托管消耗就越快。托管是 ai 处理信息完成任务时消耗的工作量单位，你输入要花，他输出要花，他在背后思考拆任务，调用工具还是要花。 所以为什么 openclaw 这么费 talking？ 答案呢，就一句话，因为它不是在陪你聊天呀，它是在替你打工，你让它干活，它就开始烧 talking。 所以呢，这也是为什么之前这么多的大魔性公司啊，找不到商业变现的方式， 反而呢，最近啊暴涨，所以你懂了吧。好了，今天就到这里了，跟着我用最短的时间理解最长远的未来，拜拜。

最近有人问我说 open curl 只打一个 hello， 直接花了五毛钱，而且康派克的还没有用。今天教你两个命令，直接查出原因。先说原理，因为模型看到的并不是一句话，而是一整包的 context 上下文。 上下文包括三部分，分别是系统提示词，二是历史对话，三是你的这句话以及上去的工具结果。 第一个命令啊，叫做 context list， 它可以直接看到 token 的 分布，包括啊，你的系统提示词大小， skills， tools 以及 list 等等。这么一看，一轮至少要两万个 token 起步。那为什么 compact 没用呢？因为它只压缩 history 部分，系统提示词部分根本没动。 第二个就是 context detail， 它会把所有的工具 skill 文件注入全部列出来。最后一步就是你直接丢给 open crawl， 说 这是我的 context detail， 给我设计详细的降本方案，这时候它就会帮你经典 skill 和 work space 的 文件。所以你的小龙虾还遇到哪些问题？

这个是二百五十六 gb 的 超大存存的 max 丢丢。这个是 open klo， 一个强大的私有机器人。这个是的范，一个多 a 镜头的工作流，他们组合在一起会发生什么？ 网上很多人教你做部署 open klo， 却很少有人告诉你，除了疯狂烧钱外，它到底能干嘛？我讲一下我的使用体验，你就知道 open klo 到底是个大忽悠。区别你手机 app 里的各种 ai 软件， open class 是 没有操作界限的，背地里可以帮你发邮件，整理公司报表，没事还能拉个群，和你朋友一起玩男人杀。但是 你用的越多，算你消耗就越大。每次对话都会消耗 token， 感觉就很不爽，感觉每次对话都还要付费，而且不能包月，是按量付费，或者是那种很便宜的平台收集你的私有信息拿来做训练。 所以我才用麦克的大蒜泥机型做本地。话不说，二百五十六 gb 的 显存可以装下超大的知识库。这个聪明的大佬就住在自己家里跑， 不消耗任何的头啃，感觉就很有成就感和归属感。这是线上模型，给不了你的幸福。云厂家再也拿不走我的合同和报表，数据推理和计算全在本地， 就算是各种 qq 等。云端养虾 我认为啊，都是玩具，给足了权限呢，又怕暴露隐私，不给权限又没点卵用，最后养虾养了个废物脑残虾。我目前自己跑的是独家量化版的模型，会根据 opcode 的 使用场景优化它的模型数率。 给大家看一下我的测试效果，我不说比线上快多少，但是稳定输出且丝滑，体验质地超群，而且局网无延迟，这效果比你云端模型可能精度还要高。复杂的任务交给他，本地的模型也更懂你的需求。如果还要玩一点更深度的， 还可以配合迪拜的工作流，完成真正帮你干活的任务。写文案，管团队，做量化高级功能自己都可以轻松解锁。你不需要懂编程啥的，一大堆复杂的操作自然语言，让 open color 开干就行。 以上可以持续为你打工的 open color 集群， aint 加本地大模型更新方案以及迪拜工作流的操作方案我都整理好了，想要的可以评论区打你想要的。

送外卖赚钱买托肯的第六天，今天可以给大家一些很实用的建议了，就是我们不是知道这个呃托肯消耗太大了吗？所以使用这个 cookie plan 的 套餐，但是你在使用 cookie plan 套餐的时候，你一定要注意，第一步让你的这个小龙虾啊，先给你部署一个本地的 极小的模型，比如说千万的零点五 b， 为什么？因为在你使用这个克林布兰套餐的时候，它是有速率限制的，比如说在几个小时啊，或者说一天一周之内，你使用多少的这个托肯啊，或者说消耗多少次的对话的机会，它会给你限制。限制之后你发消息过去，或者说， 呃，反正就是他跟你没办法交互了，你如果使用到这个程度，你就知道了啊，一旦达到了临时的这个限制，你无论发什么，又或者说他做好了什么，他都没有办法跟你交互，这期间你的 api 调用是被停掉的，所以这个时候我们需要在本地部署一个免费的极小的模型来用做这个 简单的回复啊，不指望他干活，只是在这个临时扣定不烂套餐的 api 达到限制的时候啊，让他还能回复我们，并且接收我们的一个信息， 这个是非常实用的。第二个就是一定要把这个信息存储记忆存储给做好，因为小龙虾很长，就是经常大家可能是啊，要去让他做一些事情，或者说突破一些限制，他容易把自己给作死掉，我的小龙虾都已经死两次了， 还好我提前做了这个记忆备份，做了这个记忆记知识库啊，这个记忆库我一上来就把这个记忆库和知识库给搭建好了，也就是我的小龙虾死了之后，我等于是把它的记忆， 哎啊，我我他死了以后，我是给他一键恢复出厂设置那个格式化了啊，就是那个，呃，抖音的阿克可乐，他里面那个 可以直接格式化，格式化之后他不是就什么记忆都没有了吗？但是我由于提前备份好了这个记忆，那么我一键倒过去就行了。如果你不想养虾，养的前功尽弃，你一定要把这个记忆库给提前建好。我当时其实都蹦出来了一个灵感，我说要不要做一个这个，呃， 火葬场或者叫炼丹炉，你像人死了烧出来是骨灰，那小龙虾死了以后应该烧出来是他的记忆结晶呀，那么这个就是非常实用的功能，你像当前很多人 他讲什么啊？龙虾是病毒，之前是上门安装龙虾，现在有上门卸载龙虾，那我觉得其实复活龙虾他是一个更大的需求，因为很多龙虾养着养着就死掉了，或者说啊动不了了。那么你如果有这个 龙虾炼带卤，对吧？把它原本养的这个既精华给凝练出来，然后又出来一个，新开一个龙虾，你直接把它一键倒进去就可以了。 由此我们也可以衍生出一个新的商业需求啊。就比如说，呃，现在当当下大大家都在这个养龙虾，但是理论上啊，只要有一只龙虾， 他从零到一百这个路走完了之后，那么全球的龙虾都可以一键从零到一百，大家能理解这个意思吗？这个 ai 时代就是这样，你只要有一只龙虾从零到一百，你给他训练好了，就比如说从小学到博士的这个阶段，他走完了， 那么全球的龙虾按理说都可以一键实现呀，那后面可能就会衍生出这个卖这个特定的记忆库，或者说携带了特定的这个龙虾啊，我觉得这是非常好的商业模式，你像我现在我自己的工作中有需要用的，可能需要龙虾有特定的知识库， 我自己又不会训练，又或者说不想训练，就像软件时代，有很多软件，但是有成品的，你不是更省事吗？对吧？ 这是我养虾六天总结出来两个啊，特别实用的东西。第一个就是你如果使用的是扣丁破烂套餐，一定要部署一个，提前部署一个免费的本地模型啊，防止他回不了话。 第二个呢就是，嗯，要提前把这个记忆库给备份好啊，最后给大家汇报一下，其实我这两天比较纠结这个，我的这个阿克克罗他一个，他没有欧文克罗原版的那个心跳功能，但是我发现啊， 我给他调整好之后，我的这个小龙虾他似乎还会骗我了。你看他一直在给我发这个心跳报告，但是我怀疑他并不是自主在后台运行的时候给我发送的，而是可能写了一个什么编程，自己在糊弄我，他虽然一直在发，但是我感觉这是糊弄我，并不是有意识的在发的。 今天就到这，大家可以点个关注，我会持续分享送外卖，赚钱买头等我给龙虾打工啊，这个日常我也会把我养龙虾的这个经验持续多分享，感谢大家支持！

两只龙虾究竟要花多少钱？如果你没有算过经济账的话，千万别一时冲动， 听我给你算一下吧。首先就是硬件嘛，呃，以最现在最火爆的那个虾龙 mac mini 来算的话，低配就得四千三百块了， 甚至全网卖断货了。再者就是安装，网上的安装费从几百几千不等，几千因你想多便利，上周腾讯他不是也免费排队安装龙虾吗？ 在那，在这里恭喜你花费了五千块钱拿到了养虾资格证。接下来认为才是无底洞。 token 是 ai 的 计算单位，中文一个字要烧两个。两个 token open call 每一次启动就要断掉数千到数万个 token， 相当于你车还没启动，五块钱的油费就烧没了。更加变态的是它的复制模式，处理任务的时候，每一次都要把之前所有的信息都读一遍。就是上下文嘛， 抖音实测一天四百块钱，六个小时一千多块钱，有开发者首页一点一，一八亿个托肯，账单两万多， 月薪两万还不够龙虾超十五天？这可能就是最讽刺的那个时代倍论。你装 ai 是 让他替你打工，结果更拼命，你得更拼命打工才能养得起他。 open color 每一台机器就像一个印钞机，只不过印的是你的账单，它运行的时候你无法监控了吗？等你发现跑跑偏了喊停时，它已经背着你刷掉了几百块钱了。所以 对对于大多数普通人来说，与其担心被 ai 替代掉，不如先担心怎么赚够这个月的托管费吧。

四百六十万 token 今日份总结小龙虾，来我们来看一下今天小龙虾干了些啥？四百六十万 token 到底干了些啥？ 先回到今天早上起床，六点五十分新建了一个对话，然后 当时发现一个叫做 command center， 一个技能就是这一个叫做指挥中心吧， 但是可以看得到 token 的 一个消耗情况，还有 cpu 的 一个配置啊，内存的占用啊，还有这个硬盘的一个一些信息吧，温度 好就叫它安装，安装完的之后叫它配置，配置完成就开始使用了，然后使用过程中发现了一些 一些状况，就是说这个这一个 l l m 这个因为它默认只有两个模型，一个是 cloud， 一个是 open a b i 欧本 a b i 然后我教他能不能用这个英伟达的，就他折腾了一番，然后结果没有折腾成功 啊，后面我就懒得折腾了。然后整个过程中呢，其实这个问题一直都存在的，就是说当遇到一些比较复杂的问题的时候，他会干活干活，干着干着不知道突然被中断了，看这一个钟，十点钟的一个 十点钟做的一个任务，然后到十一点就没有回复，然后查找了一下英伟达的一个英伟达的一个叫什么 接入了要求，他说 up to 四十 r p m 就是 每分钟是请求是四十次，然后我就把这个信息告诉给他，就限制是四十次，每次每分钟， 然后他自己就做了一个呃，限制就是把自己的一个做了一个限制三十次每分钟留了一些空间，这样子 就智能等待，这样就不会说遇到遇到一个用量超了之后就没有没有回应的一个状态，然后最后我叫他把这些内容做一个总结和致意。 ok， 到这一步的话基本上都到晚上了，晚上八点钟到晚上四点多，四点多，然后我加了总结之后呢又新开了一个对话。 之不，之所以这么频繁的新开对话，是因为如果对话太长的话，其实实际上是会影响，会消耗你的偷啃量会更多一点点的。 然后这个时候呢，我觉得好像可以尝试让他做一些小任务，看看能不能完成，能不能胜任。然后我就叫他搜索一下第四跟第五的一个价格行情， 然后他搜索过程发现这个浏览器他需要 a b i k， 我 就直接叫他删，卸载掉， 直接卸，直接卸载掉，然后用其他的一个，用其他的一个引擎， 然后这就是中间的一些，中间中间搜索的一些发现好像就说大部分的购物网站它都限制了一个爬虫的一个状况， 然后电商网站都有反爬虫验证，所以它抓取不了的一个价格。然后 我想了一下要找去 skillhop 商城找了一下，那个有一个叫 samurai 的 一个技能， samurai 技能是规范总结 samurai 技能，看一下它是总结 u r l 或文件， 我觉得这个应该对它有用，就是它的装安装完成之后发现这个 c l i 它 还需要额外的配置一个依赖，然后又叫他去安装依赖，安装这个 home home brief 这个依赖，然后就到这里的话， 整个偷感消耗就已经去到四百六十万了。好，今日份总结到这里我有点吐。

给大家分享一下我最近测试龙虾的一个反馈的效果啊，我们测试了这个小红书，微信，还有这个飞书啊，还有这个 boss， 其实他小龙虾的超扩大模型调用能力 跟执行能力啊，还是挺强的。但是呢，现在有个 bug， 就是 他这个 token 费用很高啊，生成一条的话就一百万几百万 token， 如果他上下文就记忆力更长的话，可能你执行一个操作啊，就得几块钱。 那这个时候大家因为你你要用做自动化任务的话，你会做很多很多次，这是第一第二次你跟他对话的时候，他也是需要 token 的， 那一般的真的是用不起啊，我已经用了上亿了， 也花了一两百块钱了，但我的反应是是真的挺贵的啊，这是第一点。第二呢，我觉得我们有私有化的方案，最近已经调试 ok 了，就是我们租云服务器啊，一个月几千块钱， 然后呢，我们把这个开源的这种大模型呢部署上去，就可以轻轻松松实现无限 token。 那 这个时候的话，其实就是说你企业无论是做任何一个任务啊，都是 token 都是无限的，而且它响应速度还是挺快的。 这个时候就是说如果是企业级应用啊，我觉得这个钱完全可以出，如果是个人的话，你会觉得有点肉疼，但是如果你是只是用那些云厂商的偷啃，我估计能用到你破产了，大家能理解吗？但是呢，最近国家发文说龙虾不安全， 当然他也有一些问题，但是呢，怎么说呢，他更多的是一这个生态正在完善的一个过程，这是第一，第二是我相信这个技术啊，没有龙虾会有海虾啊，各种虾都是会基于这个框架去二开或者再去做的，这个技术趋势是不可逆的，未 来受制员工这个产品一定会越来越好。所以各位老板不要国家一发文马上就退缩了啊。我建议你呢拿小场景去试， 然后呢拿企业私有化的这种构想去探索，你走在前面，那你的企业就走在前面啊。这个东西就好比我们之前说大模型、 ai 深图、 ai 模特这块，很多人觉得啊，这个太差了，不跟进，到最后人家都熟练掌握了，人家做跨境的都赚钱赚翻了，你这边请模特拍还是很多成本， 对吧？你也受不了，你的业务也起不来，所以这个时候呢，我建议大家就是小成本去试，这个是最好的，如果你有技术问题，或者需要我们帮你安装龙虾，或者是帮你做私有化的这种龙虾方案，你也可以找我们，我们会以最优惠的价格啊，给你去落地，好吧？

当你有了一只各大博主嘴里超牛的小龙虾，结果发现跟他对一次话交几十块钱，是不是被吓得直接劝退？但看那些博主演示的时候，就好像算力不花钱一样。今天来分享三个偷看王炸省钱攻略，让你低成本玩转小龙虾！先来跟大家讲讲养龙虾钱花在哪里了。 可以把小龙虾理解为你买了一辆车，要想让这辆车跑起来，要么充电，要么加油对不对？ token 就 可以理解为小龙虾要加的油。你每问他一次问题，让他做一个任务，他都需要花费 token 来回复你。那么问题来了，既然有这个成本在，为什么各大博主演示的时候，就好像 token 不要钱一样？第一点，他们使用的是订阅模式，而非 a p a 用量模式。 你可以去了解一种叫 coding plan 的 套餐，它呢，不是按照你所花的算力算钱，而是按照你请求的次数算钱。也就是说，你请求一次，不管你花费多少， toc 都是按照一次来算。对于大部分普通人来说，一个月一万多次的请求已经 足够用了，你可以去根据你的用量选择最适合你的套餐，这样就大大节省了 toc 的 花费。第二点呢，就是内行人才知道的，他们通常会在本地部署一个小模型来跑 open cloud 的 心跳模式，所谓的这个心跳呢，就是它每过一个性价比最高的模型来做这件事就行。 如果用了以上两个方法，你还是觉得 token 使用量太大了，就可以让 openclaw 自己出一个 token 体检报告，让他自己分析一下哪些任务 token 使用量大，但又没有什么太大的必要，然后再给出你一个优化策略，这三招你要是都用上，可以说是 token 王炸省钱攻略了。

最近的话，这个小龙虾很火，我这边也成了一个养虾人，打算以后给大家每天分享一些养虾经验。今天我看到黄仁勋说工作中带有多少 top 的 消耗，已成为硅谷的招聘条件， 未来的软件公司的话，将是以智能体为驱动的，所以你消耗的 top 的 费用越多，那你的工作效率会更高。 我的现状是每天在 cloud code 还有 gmail 及这些 ai 软件上面消耗一万多积分的 token。 我 买了一个半年的呃， token 的 套餐，每天就有八千积分的一个 token。 我是 一边学习 ai 编程，一边在开发几个项目， 所以我每天要把这些积分消耗完才能去睡觉。有时候用量大的话，可能还要买一个几千积分的加速包啊，熬夜也得把它消耗完啊。然后现在你看比较火的 oppo 可乐小龙虾，那有些人不说了以后为什么又去卸载了？ 呃，安全隐患是有一呃有的，但这不是主要原因，主要的话你说，对于一个个人用户来说的话，每天消耗几千呃，上万的这个 tucker 也是不小的一笔开支啊。 那我今天看到了一个悟空艾政特，他是给员工报销托肯的一个费用，哎，这个非常的赞啊。以后的话，只要 每个公司都能够承担这笔费用的话，我相信员工使用 ai 工具的意愿会大幅的提升，也就会加速二零二六年的全面智能体应用的爆发 啊。下一次那个视频的话，我给大家分享一下如何我们拥有一只安全的小龙虾，一起加入养虾队列吧， ai 时代，多分享，一起进步！

那现在呢，我们知道了，龙虾并不是人工智能模型，而是一个人工智能体，他能选择合适的人工智能模型作为大脑来操作用户的电脑来干活。当然，龙虾要想把活干好，离不开算力、人工智能模型开发者、社区等所谓的朋友圈的支持。 接下来呢，我们就到龙虾的朋友圈里边去看看。二零二五年十一月，龙虾在国外网站上线三个多月后，在中国国内快速破圈，中国也成为龙虾最忙碌的工作地点之一。要想了解龙虾如何工作，就要先明白一个词， talk token， 中文名字叫磁源，是人工智能认识世界的最小单位，目前一个 token 约等于一点五到两个汉字。龙虾要完成任务就要消耗 token， 而 token 是 由人工智能模型在计算机服务器上运行生产出来的， 所以人工智能模型和计算机服务器就是龙虾的铁哥们。位于中关村科学城的浪潮信息公司研发的服务器，不属于国内多个大规模制算中心，为我国大模型发展提供超过半数的算力支持。 自从三月初龙虾火爆以来，这里的服务器更忙了。 open 路虎了之后呢，是个什么概念呢？就是它可以自主的去执行。 那很多时候，你教给他一项具体的一个任务，他会把这个任务拆解成多个执行步骤，一个任务可能有上百次甚至几千次跟大模型之间的对话，每一次对话其实消耗的拓客数是差不多的，跟以往， 但是把你一个具体的对话分解成了一个上千次的对话，并且使用人的数量又发生了成十倍、百倍的一个增加，那这个拓客一定是一个指数级的一个上升。 中国一拖廉价的绿色电力、创新的服务器架构和丰富多样的人工智能模型，让中国的托肯成本明显低于国外，这为全民养虾打下了良好基础。 现在讲托肯成本是指的是每百万托肯输出到底要花多少钱。我们现在用 deepsea 二一的这种大模型，我们能把它的托肯速度到七点三个毫秒，在托肯的输出的成本上已经实现了每百万托肯大概一块钱人民币。

open 壳三十二天烧了二十亿 token， 这两个 skill 直接帮你把浏览器的 token 砍掉百分之八十。 先说结论， bb browser 能用就优先用，不支持的再用 agent browser。 为什么呢？因为这两个 skill 啊，它核心就干一件事，就是只给大模型最精简的交互信息，所以 token 可以 直接砍掉一大截。 其中 b b browser， 它直接把网站当 a p i 用，还能附用登录状态，但是它只支持固定的平台，大概三十六个。那通用的网站怎么办呢？交给 agent browser， 它负责像人一样操作网页，点击输入翻页。所以啊，这两个组合起来，专门解决登录问题和偷看爆炸。

如果你到现在还不知道养龙虾这三个字到底什么意思，你大概率已经被踢出年轻人的聊天群了。最近啊，到处都是养虾人在晒自己的龙虾。 open crook？ 他 真的有那么神吗？我替你踩过坑了全网刷 了几千万的偷粉之后，发现啊，他就是个努力当差劲的员工。对普通人来说，唯一的作用就是让你过把瘾，到终于能指挥个人了。平时我们用的豆包、 d、 c 这些 ai， 是 他动嘴，你动手，给你方案你自己执行。但 open block 呢，是你动嘴，他动手你要说干啥？他能自己开软件，操作网页，写文案、发邮件，把一件事从头到尾做完，这算是从顾问变成员工了。那他火起来呢，是因为猎豹移动 ceo 受伤卧床，用它搭建了八个 ai 智能体替自己办公， 除夕夜给六百一十一人发拜年信息，还产出了不少内容，花费呢，却不到五十块。大家觉得他像钢铁侠里面的贾维斯，于是全 全民疯了。腾讯楼下排队让工程师帮忙养虾，嫌疑上还出现了 ai 安装师，有人几天赚了二十六万，无锡的高新区呢，甚至给了五百万的补贴。但武通人真的适合吗？养得起吗？别被 开元免费骗了。他依赖的是大模型，要烧钱，就算用便宜的也会狂烧偷啃。而且他得用顶级 ai， 不 然智商不够，理解不了指令就反复 试错，相当于花钱养了个笨员工。至于用不用的，明白，你得先当好领导，把任务指定拆清楚，他干砸了，还得你来收拾烂摊子。 还有最重要的安全吗？工信部都预警了，他权限太高了，能监听控制电脑，一旦被黑客利用，你的信息和钱可能就没了。说白了，龙虾就是给你个我掌控一切的幻觉。但最后你会发现，最赚钱的是 ai 厂商和那些赚安装费卖客费的人，你就是在用自己的偷客给他们挖矿，他 不是解决问题，是制造问题，然后再卖解决方案。下次看到有人晒龙虾，你就问你赚钱了吗？赚了多少？相信啊，九乘九的人都答不上来。所以别跟风了，头肯烧不出，未来路得自己走，别指望 ai 代码能给你铺好。

open 克拉梅部署上，没关系，因为腾讯版小龙虾正式上线了，主包先体验一波。作为一个连电脑都玩不溜的人，写代码这种事简直天方夜谭，但现在， ai 将打开我的数字世界。 在今天之前，主包从来没想过自己可以设计小程序，只知道当年有个羊，那个羊很火，一直很好奇作者是怎么开发出来的， 写好代码后原来是用这个东西进行调试，嘿嘿嘿，好神奇哦，打开了一个白痴的新世界大门。如此之难的代码，现在他全部帮我写好了，让我们来预览下效果。首先要在开发工具里导入他写好的代码路径，已经完整提示给我了。 哇哦，手机桌面模拟出来了，有点写公众号的感觉，正在自动调试。咦，怎么只有标题？来问一下他真棒！他开始检查了， 找到了，真聪明，开始帮我修复。不对，是人家给自己写的代码修改，哈哈，好稀奇，左边的开发工具也在配合工作。哇塞，出来了，人生第一个设计的简陋版小程序，初见雏形，测试一下，顺便安利。应该不会有人没看过我男神的经典神作黑客帝国吧。 这个海报尺寸框架还要再调整。嘻嘻嘻，看来这个东西可以好好设计一下了。先这样测试下 workbaby 的 效果吧，对新手小白还是很友好的，大神们用起来应该更自如了。不过别看用的丝滑龙虾，可是要先给钱再干活的，比我们牛马硬气多了。 腾讯给新注册用户都送了五百积分，都不白来熬煮包，刚刚那个过程就花了二十多，看看明细可得悠着点花。

这是铃铛古海养虾日记第一期，其实这个视频早就应该发出了，一直拖着是因为确实在研究切实能帮助到 a 股投资的 ai agent。 在 花了十亿 tocom 还是养出了一只蠢蠢的龙虾之后，我投入了科尔特和 co dex 的 怀抱，但是为了叫法上好听，还是称之为龙虾。 由于我本人崇尚的是价值投机这种既有点小赌又能睡个安稳觉的战法形态，于是我为自己定制了一个 pro max， 然后让龙虾帮我生成了最符合我战法的 top 十股票。 可以看到前十名基本上基本面扎实，近期又有移动的股票，而后十名中也不乏航天发展这种大家广泛认知里的腰部跑一次 top 一 百大概需要花费两百六十万的抽坑，效果未知。等我回测一波，也是这个视频记录的目的之一。 后续我还会持续优化 primetime， 既为了记录，也为了激励自己。我会以系列视频的形式记录我和我的龙虾的共同成长。希望在一年后回过头看的时候，我的小龙虾已经长成了大澳龙，而我自己也终于迈出了悟道的一步。

昨晚上 open cloud 龙虾带着这个 g p t 五点四给我打了一晚上的黑工啊，一晚上没有停过啊，不断的在这边研究如何赚钱的一个交易策略啊，啊，我就给他一个目标，就说你要实现一个稳定能盈利的一个 啊交易策略，然后如何如何实现呢？是要 open call 带着这个 g p d 五点四来做啊，然后他就不停的在做各种数据的分析啊，然后回测呀，评估反思啊，调整啊，找到各种方向去做啊， 这种感觉这种模式的转变啊，其实很大的，因为之前其实我们所有的研发或者是科协进步都是靠人去主动思考的，人去找方向，提出假设，然后找，然后找到这个实验数据评估，然后最后证明了。但是呢， 现在变成了龙虾自主的，所有的东西都是通过龙虾啊，带 g p t 五点四，然后通过各种 sub engines 来做啊， 啊，就不再是人类去做这个这个实验研究了，人类只提出目标啊，你给我做一个能赚钱的策略对吧？能够盈利的，能够自能够让你自己把自己的破口费用赚回来。一个策略，然后你就容下就自己去研究了，综合分析去了， 你可以看下他的过程啊，你看他这把所有的实验记录，所有的反思记录，全部都记下来，然后呢？呃，最后进行一个综合的进行一个呃， 思考得出，得出接下来任务的，接下来，接下来任务拆分啊，然后这些任务，其实接下来他自己要做个实验，然后呢？他就继续做实验了啊，我就没有管他，对吧？他继续写文件，做记录，做实验啊， 然后实验，这，这是有一个实验完成了，他就会返回回来，这个实验完成之后呢？他返回回来他就会继续做评估，他会评估当前判断可能这个条件 啊，变怎么怎么样，还不能够升级为可稳定交友特征啊？然后下一个实验又完成了，然后他综合这两个实验又开始继续评估啊，还有两个任务都都回来了啊，然后继续评估，嗯， 所以这个这个过程很像要得出一些数据啊，你看各种特征啊，然后，然后结论反思 报告，然后他会继续继续的去做啊，确定就这个用人去做的过程啊，可能人需要做一周甚至一个月东西，他几十分钟就做完了，你看全部是实验数据，对吧？ 那这个整个流程是变成变成了一个由 ai 驱动的研究研发过程啊，而且是这种涌现驱动，而不是人自主思思考的设计驱动，就是人不再是这个新的技术，新的科技的主导。 就如果说真的是这道东西能够完成的话，能够 work 的 话，那整个人类的科技的研发水平要提高一百倍、一千倍不止啊。因为 ai 是 不休息的，它是二十四小时的晚上也不停在干活，不停在思考，对吧？那这个变化将会是非常恐怖的。 那还有一点我们可以可以去预测，就是说如果说真的是这个东西让 ai 去实现技术研究研发，包括新的定律，新的理论的发现的话，那人类如何去跟上 ai 的 知识呢？ ai 可能一天就完成了，人类需要一年去去进行研发的这个量， 那他的知识的这个新增的这个速度将会是远远大于人类去学习的速度，而人类可能永远都赶不上 ai， 他 发现新知识、新技术的速度。 那这个这里面就有很多啊，就是像是一个混沌的感觉，对吧？里面你看不懂里面的很多细节了，你不知道里面是一个黑箱了，那这个时候人类怎么去学习知识呢？还是说我们以后就只能完全依靠 ai 去理解和使用这些知识了吗？这种感觉真的很神奇啊。 你看，继续做啊，完全是 ai 做，你看他又派发了两个任务，他不停的去反思，分配任务，然后执行 实验评估啊，不断的去迭代啊，我们拭目以待，看看这一次他真的他是否能够真的发现能够盈利的策略啊？啊？如果有的话，我会第一时间给大家报告啊。