国产平替!最适合普通人的 OpenClaw(龙虾)平替方案-夜雨聆风

国产平替!最适合普通人的 OpenClaw(龙虾)平替方案

之前 OpenClaw (那时候还叫 Clawdbot) 刚出的时候，就想安装它的客户端体验下。

不过万恶的是，他这个客户端只支持 macos 14 以上的版本

而我这台电脑，买回来之后就没升级过系统，到现在还用着 12 的系统呢

主要是因为我电脑里安装了太多的工程软件，一旦升级，那么大部分工程软件都得废掉了。

所以，安装客户端的想法就暂时搁置了，一直用着他的 npm 终端。

不过用过 npm 终端的都知道，这玩意不好用。每次使用都在挑战你的忍耐度。

正当我快忍不了的时候，我无意中在 github 上看到了这个：

LobsterAI 网易有道开源的一个类似于 OpenClaw 的东西。并且这玩意最好的就是它能在我的系统上安装 😂

你看，这就用上了

一句话 LobsterAI 就是 OpenClaw 的国产平替版。

比较友好的地方在于，你不需要任何魔法就可以访问，并且内容是全中文的。

默认支持国内大部分的模型：GLM、MiniMax 都可以用，对接也很方便：

同样也有各种内置的 skills，在使用过程中它会自动调用现有的不同 skills 或者按照你的需求生成新的 skills

比如，我就用它构建了一个专门帮我搜索文章选题的 skill

随着和它沟通的越多，他给你反馈的结果就会越准确。

不过，在昨天使用的时候，也遇到了一些问题，比如这个：

错误指向到安装包内的 claude-agent-sdk，但是我并没有使用到 Claude 的模型，用的是 GLM 5 的模型。

说实话，我不太确定这个错误代表了什么。有熟悉这块的同学可以分享下。

这个工具是免费的，所有的费用主要来自大模型的 tokens 费用。

昨天，我使用智谱的 GLM-5 的模型，构建了 3 个 skills，做了一些内容记忆。算是 轻度使用。

模型消费一共是花了 7.5 元。说实话 不便宜啊

大家可能对这个花费没太有概念，给大家举个更形象的例子。

这个费用消耗大致相当于：让他给你生成一个 500 ～ 800 行代码的组件，需要花费大约 1 ～ 2 元的费用

日常工作的时候重度使用，一天轻轻松松几百块。

很多同学可能会有疑惑：“在网页上对话使用不感觉贵呀？为什么使用 cursor 或者龙虾这种 Agent 客户端感觉费用这么高呢？”

这个其实和 token 的计费有关。

先给大家普及一下 token 是啥。

简单来说，token 是一种对文本的编码方式，它把文本拆解成更小的单元，便于模型处理。对于大多数大模型来说，生成或理解的每个词语、标点符号、甚至是空格，都会被拆分成一个个的 token。

在大模型的计费模型中，token 就是费用的计算单位。

举个例子，OpenAI 和其他一些平台的计费标准基本上是：你发给模型的文本（包括历史记录、问题和指令）和模型给你回复的文本（包括生成的答案）都会按 token 来算费用。

比如说，你发送给模型的 100 字的对话可能会被拆解成 150 个 token，而模型返回的 200 字的答案可能会对应 250 个 token。那么，这 400 个 token 就是你这次对话的费用依据。

那么为什么使用 Agent 客户端的费用更高？

这是因为咱们在普通网页对话中，往往对话次数较少、上下文较短，消耗的 token 数量也较少。所以 看起来不贵。

但是，一旦你进入了像 Cursor 或 LobsterAI 这样的 Agent 客户端，这些工具通常会涉及到更复杂的交互，尤其是多轮对话或者是依赖外部工具（如搜索、编程等）的复杂任务时。

例如，你想让 AI 帮你编写一个爬虫，过程中可能会有 多次工具调用，每一次工具调用都可能会增加对话的上下文，而这些上下文会被一并带入到每次的请求中。

所以，在这些 Agent 客户端 中，每次调用和每次反馈 都可能会增加更多的 token 消耗。例如，你每次调用一个外部工具，或者模型修复代码、解析错误信息，都会带来更多的上下文信息，从而让 token 数量急剧增加。

针对 GLM-5 这个模型来的，它的 token 收费是这样的：

这就不难理解为什么使用的过程中费用这么高了吧。😂

与之相比 DeepSeek 会便宜不少。

所以说，如果大家想要体现下 OpenClaw 但是又不想太过于折腾的话，那么这个平替工具也不错。

如果你没有编码需求，那么可以尽量选择一些便宜的模型。

刚刚好，才是性价比最高的选择嘛

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