OpenClaw从入门到入土:拆解养虾成本,如何精打细算花小钱办大事 04

一．养龙虾的三种方式

既然已经明确了适用于项目管理的AI模型，咱们直接进入主题，启动养虾。

但是，深入了解后发现，养虾居然有三种方式：

1. 最简单的：云龙虾 + AI模型API（服务接口） + 本地APP应用 + 限制Skill

目前很多AI模型厂商，都推出了这种服务。说白了就是，龙虾都不用装在个人电脑上，直接在云服务器上装好。

你要做的就是给云龙虾开通个人电脑上的本地APP账号权限，然后在云龙虾界面配置好必要的参数以及Skill，就可以通过本地APP给龙虾发指令了。

这种方式的好处当然是方便省事，并且对个人电脑配置没啥要求，手机操作都行。

坏处就是除了要给token花钱外，还得每月掏钱租云服务器。

当然，服务器租赁费用倒没多少，难搞的是为了保证龙虾的安全性，云服务厂商限制了大量的Skill接入，导致龙虾能干的活儿，九年义务教育的漏网之鱼都能干，纯粹忽悠牛马血汗钱。

腾讯云龙虾的功能介绍毫无卖点可言

而且，如果含辛茹苦养大的龙虾不被自己掌控，跟长期陪老板出差的伴侣又有什么区别？

2. 最均衡的：本地龙虾 + AI模型API + 本地APP应用 + 无限制Skill

这种方式就是把龙虾安装到本地，然后接入AI模型的API，再把本地APP权限开放给龙虾，配上你要用到的Skill，齐活儿。

没有额外的云服务器租金，只用买token即可。对电脑的配置要求也不高，CPU好一点（i5），内存大一点（8G）就行。

唯一麻烦的就是得自己筛选Skill，后续再详细讨论如何操作，保护个人隐私，避免踩坑。

3. 最高端的：本地龙虾 + 本地AI模型 + 本地APP应用 + 无限制Skill

这种就比较牛逼了，直接把AI模型部署到本地电脑，自己给AI喂资料，训练AI。神功大成之后，连token的费用都剩下了。

当然，前期投入成本较高，AI模型训练和使用很吃显卡（GPU），现在市面上好一点的显卡动辄过万，配上好一点的CPU，大一点的内存，大一点的固态硬盘，导致一台能跑小AI模型的电脑在2万左右，服务器级别的至少在3万以上。

另外，还需要专人维保，人力成本也不低，基本都是公司在搞，个人不推荐。

总之，这三种方式各有优劣：

1. 第一种是持续性投入，而且收益不高，命运掌握在别人手里，属于低风险低回报。

2. 第二种也需要持续性投入，但自主权高，收益全凭个人能力，属于自己看着办不靠天吃饭。

3. 第三种前期投入大，持续投入高，但我命由我不由天，一旦成功，扬名立万，属于高风险高回报。

二．Token的收费类型

作为务实的项目经理，肯定首选第二种方式：本地龙虾 + AI模型API + 本地APP应用 + 无限制Skill。

这种方式需要关注的成本就是token，中文翻译成词元。

顺带提一嘴，token这个概念不是AI首创，早在区块链盛行的那几年，就有token这个名词，那会儿中文翻译成数字代币，也就是数字货币的意思。

记性好眼睛毒的兄弟一定会在上一篇文章中发现一些端倪：

token分为输入token和输出token，并且两者的价格还不一致。

这里详细拆解说明：

1. 输入token就是用户给AI模型发送的数据，包括指令提示（Prompt），文档，图片以及视频等内容，AI去读取这些数据，花掉的token。数据越大，输入token越多。

2. 输出token就是AI读取完数据后，输出成果花掉的token，包括AI的逻辑分析以及最终呈现给用户的内容。同样，逻辑越复杂、成果内容越丰富，输出的token越多。

AI的逻辑分析：这也要花钱的

AI的成果输出：这必然要花钱

3. 输入token的产生是因为AI在理解用户的真正意图，输出token的产生是因为AI在给客户制定解决方案，并临时生成代码去实现解决方案。

4. 基于提问题简单、理解问题其次、解决问题最难的原则，输出token的单价一般是输入token的2~4倍。

5. 还有一个让人容易忽略的细节，那就是输入token还分为缓存命中token和缓存未命中token。

6. 缓存命中指的是短时间内，发送相同的数据，唤醒AI模型的肌肉记忆，基本不怎么思考就能输出成果。这个短时间内具体是指5分钟以内，相同的数据具体是指你用了同样的Prompt，同样的文件模板。而不是意思相似，格式和表达方式不同。

7. 缓存未命中就是达不到上述条件的输入数据，都算做缓存未命中，AI模型得从头再来一遍。

8. 缓存未命中token价格是缓存命中的5倍以上。

旧人贬值好快

总之，输出token价格 = 2~4 倍缓存未命中价格 = 10~ 20倍缓存命中价格。

拆解完token类型，接下来该制定针对性的低成本养虾方案。

三．如何精打细算养虾

此刻，醒目且贫穷的牛马脑海里应该有了精打细算的方案：

1. 采用本地龙虾 + AI模型API + 本地APP + 无限制Skill的方式养虾。

2. 如果是给公司花钱养虾，AI模型就用Kimi 2.6；如果是自己养虾，就用Doubao-Pro。

3. 给龙虾多配套一些skill，让AI模型不用临时生成代码去解决问题。

4. 多用缓存命中token，尤其是针对那些重复使用的指令，单独编辑成Prompt文件保存起来，方便调用，且保证Prompt的一致性。

5. 实在不行，就把缓存未命中token写得详细一点，让AI模型少动脑。

算一下总体成本：

1. 一次性投入：6000元，这是常用办公电脑配置的价格。

2. 持续性投入：Token费用预计在每月250 RMB（按平均每天做25个制定项目计划这种难度的任务评估，每个任务花费0.4 RMB）

以后这种局不要找我，我要攒钱买电脑

四．总结

很多人对AI有个认知误区，尤其是很多老板，认为它就是廉价优质且不抱怨的牛马，花点小钱就能用。

结果就是捣鼓了半天，发现钱也花了，产出的成果却不尽人意。最后不得不放弃，重新启用牛马。

归根结底，就是他们不懂AI的使用逻辑：

想用AI之前，得把AI当做儿子一样培养。

你得给AI制定规矩，传授经验，灌输知识，配好工具。它成长起来后，才能帮你干活儿。否则，也只能让他打打酱油。

至于如何养AI，其实前文早已明确过：

1. 通过Prompt中的约束条件给AI制定规矩。

2. 通过Prompt中的任务流程给AI传授经验。

3. 通过给AI模型喂各种文档来灌输知识。

4. 通过给AI接上Skill来配好工具。

有关龙虾的概念认知到现在已经聊得差不多了，接下来，咱们进入实操环节，从安装部署开始，真正把龙虾用起来。

敬请期待。

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