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#选专业坦白局 #终于有人把大学专业说清楚了 OpenClaw(养龙虾)是开源免费AI智能体,但核心成本在模型Token、运行环境与可选服务,下面是完整费用明细(2026年3月)。 一、软件本体(0元) •OpenClaw核心程序开源免费(MIT协议),GitHub可直接下载部署。 •商业封装版(一键安装+云服务):29–99元/月(可选)。 •代装服务费:500–1000元/次(智商税,不推荐)。 二、模型调用费(最大开销,Token制) OpenClaw只是“身体”,必须连大模型(GPT-4o、Claude 3.5、通义千问等)才能干活。 •轻度(偶尔用):70–210元/月(500万–2000万Token)。 •中度(日常办公):210–500元/月(2000万–5000万Token)。 •重度(24h挂机/多任务):500–1500元/月(5000万–2亿Token)。 •旗舰模型(GPT-4o/Claude 3 Opus):150–600元/月。 •国产高性价比模型:几毛–几元/天。 •隐形坑:多模态/视觉任务Token消耗翻倍;复读机制导致指数级消耗。 三、运行环境成本 本地部署(电脑) •硬件:≥8GB内存;高配主机/虾龙Mac mini:4300元+(一次性)。 •电费/折旧:50–100元/月(24h开机)。 云端部署(推荐7×24h) •入门轻量:9.9–40元/月(1核2G,腾讯云/阿里云)。 •个人/小团队:50–200元/月(4核8G,国内/海外VPS)。 •高性能GPU:数百–上千元/月(按需)。 四、可选费用 •定制化/插件:一次性50–200元。 •模型包月套餐:68–500元/月(费用可控)。 •时间/调试成本:50–100小时(调教+排错)。 五、总费用速览(月) •免费体验:0元(本地+免费模型/极低Token)。 •入门个人:100–300元(轻量云+国产模型)。 •进阶个人/小团队:300–800元(中高配云+旗舰模型)。 •重度商用:1000–2000元+(高Token+高性能云)。 要不要我按你的使用强度(轻度/中度/重度)和部署方式(本地/云端),给你做一份精准到元的月度预算表?
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龙虾OpenClaw爆火背后,为什么?适合谁? 最近大家都在“养龙虾”。这里的“龙虾”,是目前全球最火的开源AI智能体项目——OpenClaw。 为什么OpenClaw能引爆全民“养虾”热? 首先,我们要理解它和ChatGPT、deepseek,豆包这种大模型的区别。如果说大模型是“大脑”,那AI Agent就是“手和脚”。以前的AI只会动嘴聊天,但小龙虾可以直接动手。它能接管你的键盘鼠标,跨App替你读邮件、改文档、甚至发社交动态。它就像一个24小时在线的“赛博替身”,在你睡觉时,它还在帮你干活。 第二,这已经不是极客的小众狂欢了,而是演变成了大厂的军备竞赛。这两天,腾讯、阿里、字节跳动、智谱等厂商纷纷下场,推出各种兼容OpenClaw的智能体产品。腾讯大厦门口甚至排起了长队,就为了找工程师帮忙安装这只“虾”。这种从大模型到“能办事的数字人”的跨越,让所有人看到了AI真正落地的样子。 看到大家都在晒“养虾”心得,很多朋友产生了严重的FOMO情绪,也就是“错失恐惧症”。但我自己深度体验下来,觉得大可不必。目前的OpenClaw远没有到“有手就能用”的程度,问题其实不少: 部署门槛高:尤其是本地部署,对于没有技术背景的朋友来说,光是环境配置就能让你折腾半天。 稳定性存疑:目前的版本还在高速迭代,动不动就报错、死机,离真正的“工业级稳定”还有距离。 安全隐患大:这是最核心的一点。因为它要替你干活,就必须获得极高的系统权限。一旦配置不当或者被恶意插件攻击,你的隐私数据和文件系统基本就是“裸奔”。 成本不低:养虾是很费“粮食”的。Agent在执行复杂任务时会反复调用模型,Token消耗非常快,如果不精打细算,一个月几百美金的API账单是很正常的。 到底谁才适合“养虾”? 我觉得这三类人可以率先入场: 有明确、重复性任务的人。如果你只是想找它聊天,那用网页版对话框就够了;只有当你真的有繁琐的工作流程需要自动化,养虾才有意义。 账算得过来的人。你的产出增加或者节省的时间成本,要能覆盖掉消耗的Token费用。 有耐心且动手能力强的人。把它当成一个成长中的“赛博宠物”,愿意花时间去调试和优化。 OpenClaw标志着AI正式进入了Agent时代,但它目前还是个“早产儿”。我们可以保持关注,等待更加成熟的产品迭代出来,不需要焦虑 #openclaw #养龙虾 #ai智能体 #kimiclaw
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OpenClaw(俗称“龙虾”)作为一款爆火的开源AI智能体,它的优缺点非常鲜明:优点集中于“能干活”带来的效率革命,而缺点则直指当前版本在安全、成本和稳定性上的“硬伤”。 下面是它的核心优缺点盘点: 👍 优点:从“动嘴”到“动手” · 真正的任务执行者:它能自主操控电脑、调用软件,完成订票、发帖、整理报表等复杂任务,不只是停留在“聊天建议”。 · 显著提升效率:有AI公司全员使用后,整体效率提升约20%。像自动写周报、生成项目开发日志等繁琐工作,它几分钟就能搞定。 · 7x24小时数字员工:部署后可在后台持续运行,即便你离线也能通过IM布置任务,它会自动处理并反馈结果。 · 数据隐私可控:支持本地化部署,敏感数据无需上传云端,对注重隐私的个人或企业是巨大吸引力。 👎 缺点:别被“狂热”冲昏头 · 三大核心硬伤:专家和媒体普遍指出其存在“三高”问题: 1. 高风险:需获取系统最高权限,恶意技能或配置不当易致文件误删、信息泄露,甚至系统被控。工信部已发安全警告,部分国企和券商已被限制使用。 2. 高成本:本身免费,但靠调用大模型API干活,Token消耗极快。有用户云端跑了3个任务就花掉约200元。 3. 高门槛:安装配置复杂,需懂代码和API管理,对普通人极不友好,甚至催生了收费499元的上门安装服务。 · 稳定性不足:开源工具迭代快,执行复杂任务时成功率不高,容易出现卡顿、崩溃,离“生产级”稳定工具有差距。 · 合规性模糊:自动操作的数据和行为痕迹不清晰,用于商业可能触发数据合规与隐私法规的“灰色地带”。 如果你正考虑“养虾”,这里有份安全部署自查清单供参考: 1. 隔离环境:千万别在主力机或存有重要文件的工作电脑上安装!务必使用虚拟机、Docker或专门的闲置电脑进行部署。 2. 权限管控:遵循最小权限原则。特别是涉及财务、文件删除、命令运行等高危操作,务必设置成每次都需要你手动确认。 3. 成本监控:在后台设定Token消耗上限,并密切关注API的消耗量,防止预算超支。 4. 网络安全:安装后立即更改默认端口,避免将管理界面直接暴露在公网上。
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