OpenClaw|龙虾到底多耗token

让AI帮干活到底要多少钱？实测OpenClaw的“工资单”。

在上篇文章里，我提到让龙虾（OpenClaw）帮我完成了两个任务：一是统计不同提示词消耗的Token数，二是把扣子罗盘上的实验数据复制下来。

有小伙伴问龙虾消耗Token的情况。

今天，我就把我OpenClaw实践的Token消耗情况，分享给大家。

成功案例：4块7毛4，买回一小时自由

3月17日，我让龙虾执行了上述两个任务。

• 消耗数据
     共消耗 28,713.55 个 Token。
• 成本核算
     按照Coze个人高阶版的价格（29.7万 Token/49元）计算，这次任务大约花费了 4.74元。

需要说明的是，这是首次训练它具备该技能的“沉没成本”。下次再使用类似技能时，不需要消耗这么多Token。

即便我们假设每次都要花这4.74元，它能帮我节省将近一个小时的手工操作时间。算下来，4.74元/小时的“人工费”，是不是觉得性价比还挺高？

探索边界：AI不是万能的，但探索有价值

当然，也有失败的时候。

在成功案例之后，我又尝试让它处理一些更复杂的、需要长期稳定运行的自动化任务。结果并不理想，消耗了 34,373.02 Token，但任务未能完成。

这看似是纯粹的消耗，但对我而言，这是一次极具价值的“边界测试”。它让我认识到当前AI智能体的能力范围：

• 它擅长什么？
  规则明确、流程固定、重复性高的任务。
• 它的短板在哪？
   涉及复杂交互，多系统协同的任务。

拥抱变化：OpenClaw 是通往未来的船票

虽然实测中有过失败，Token 的消耗也尚在可接受范围，但我深知，目前的实践还远远不够。只有投入更多的时间去打磨、去试错，才能真正驾驭这股力量。

OpenClaw 代表了 AI 智能体的进化方向。当下的“昂贵”与“笨拙”，不过是技术爆发前夜的短暂阵痛。未来的迭代速度，注定会超出我们的想象。

在这个 AI 浪潮下，逻辑朴素而清晰：越早拥抱AI，越早受益。

让我们一起期待，这只“龙虾”的下一次进化吧。