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      養(yǎng)一只OpenClaw小龍蝦1個(gè)月到底要花多少錢,快來算算適不適合你

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      Hi,我是唐大業(yè),陪你做一分鐘口播,從不知道拍什么開始。

      以前見面都是問:“你吃了嗎?”,現(xiàn)在見面可能要改成:“你養(yǎng)小龍蝦了么?”

      自打2月起,這只紅色的龍蝦真是在全網(wǎng)刷屏、一夜爆火。

      哪怕背后暴露出安全、配置門檻以及能力邊界等一系列問題,卻耐不住養(yǎng)龍蝦的人越來越多。

      然而有一個(gè)很現(xiàn)實(shí)的問題依然擺在普通人眼前:“養(yǎng)一只OpenClaw小龍蝦1個(gè)月到底要花多少錢?”

      不管你只是好奇嘗嘗鮮,還是想深度體驗(yàn)下,這都是一個(gè)很現(xiàn)實(shí)的問題。

      而對(duì)于這個(gè)問題,網(wǎng)上怎么說的都有。有人說1個(gè)月只要幾十塊,還有人說要幾千塊。真相到底是什么,普通人基本上都懵了。

      今天咱們就來算筆明白賬,看看這只小龍蝦是不是最燒錢的“寵物”。

      第一筆錢:硬件配置

      和養(yǎng)真蝦一樣,想養(yǎng)一只AI小龍蝦,首先也要給他一個(gè)家。目前主要有兩條路:本地部署和云端部署。

      想在本地部署,一臺(tái)電腦是底線,但前提是要24小時(shí)開機(jī)。一旦關(guān)機(jī),小龍蝦也不會(huì)工作,這和電腦里的其他軟件沒啥區(qū)別。

      如果你手頭有臺(tái)配置還可以的電腦,理論上可以零成本起步。

      但OpenClaw對(duì)系統(tǒng)環(huán)境要求不低,Node.js版本不對(duì)就能折騰你一宿。

      也有不少人折騰不動(dòng),干脆找人安裝。遠(yuǎn)程代裝幾十元,上門服務(wù)普遍要500到1500元。

      如果想正經(jīng)養(yǎng)小龍蝦,圈內(nèi)公認(rèn)的標(biāo)配是Mac mini。



      創(chuàng)始人Peter Steinberger本人就用它跑Agent,結(jié)果導(dǎo)致需求暴增,二手市場(chǎng)溢價(jià)30%還一機(jī)難求,蘋果官網(wǎng)下單要等到4月底。

      更深度的玩家干脆直接上Mac Studio或DGX Spark,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)特聘教授胡延平就花了4萬元買DGX Spark。

      而京東上專門為AI設(shè)計(jì)的迷你工作站,比如abee AI Station 395 MAX,售價(jià)21999元。

      第二筆錢:AI算力

      如果是本地部署的硬件成本是一次性投入,下限和上限都比較清晰。

      那算力這一塊,就真的是無底洞了。

      算力Token可以理解為AI“吃飯”的計(jì)量單位,AI的每次思考、每個(gè)動(dòng)作,都得消耗Token。

      普通聊天,你問一句AI答一句,一次交互就完了。但OpenClaw是Agent,它干活有一套完整流程:

      接到任務(wù)→規(guī)劃步驟→選擇工具→調(diào)用工具→處理結(jié)果→再次推理→生成答案。一個(gè)任務(wù)往往要觸發(fā)5到10次模型調(diào)用。

      更坑的是,每次調(diào)用都會(huì)把整個(gè)對(duì)話歷史、系統(tǒng)指令、工具結(jié)果全部重新發(fā)送一遍。

      這就相當(dāng)于每次吃飯都把之前吃過的再嚼一遍,Token就這么無止境地?zé)?/p>

      所以,小龍蝦非常能吃。有網(wǎng)友就吐槽:“問了4個(gè)問題,就花了500萬token。”

      那么國(guó)內(nèi)外大模型在算力這一塊又是怎么收費(fèi)的呢?

      像國(guó)內(nèi)阿里云百煉的Coding Plan套餐,Lite版首月7.9元,Pro版39.9元,提供月度請(qǐng)求額度,超出部分不收費(fèi)但會(huì)報(bào)錯(cuò),這是目前最可控的方案。

      按Token計(jì)費(fèi)的話,各家模型價(jià)格不一,但問題是你根本控制不住它吃多少。

      騰訊云的免費(fèi)體驗(yàn)包雖然每月送15000 PU,但文檔明確寫著“模型調(diào)用另行計(jì)費(fèi)”。



      而國(guó)外的產(chǎn)品收費(fèi)就相當(dāng)高了。比如Claude或GPT系列,輸入輸出各一千萬Token,單月費(fèi)用就要上百美元。

      如果用高階模型跑復(fù)雜任務(wù),月費(fèi)破千美元也不稀奇。

      第三筆錢:服務(wù)器

      如果你覺得本地部署不過癮,那么就要用服務(wù)器在云端部署。

      不過這筆錢也算是固定支出,一些輕量應(yīng)用的云服務(wù)器一年的費(fèi)用不足百元,也就是折合每月開銷不到10元錢。

      所以,服務(wù)器這筆錢可大可小,根據(jù)自身需求來定制的話,完全在可控、可接受的范圍內(nèi)。

      這三筆賬算完,普通人養(yǎng)小龍蝦以惡個(gè)月到底要花多少錢也比較清晰了。

      如果只是想隨便體驗(yàn)下,沒什么消耗算力的工作要做。算上服務(wù)器均攤的費(fèi)用,一個(gè)月在50-60元左右;

      如果是重度使用者,算力按量計(jì)費(fèi),每個(gè)月的花費(fèi)在500-3000元左右。

      算完這筆賬,相信大家心里已經(jīng)有數(shù)了。

      只能說簡(jiǎn)單體驗(yàn)下,開銷不高,但也沒啥意思,更是產(chǎn)出與成本不成正比;

      如果想稍微深入體驗(yàn)下,那1個(gè)月沒個(gè)幾千塊是真的搞不清。

      所以啊,養(yǎng)小龍蝦當(dāng)下只適合三類人:

      有明確自動(dòng)化需求的創(chuàng)業(yè)者和中小企業(yè)老板,能真正用出價(jià)值;

      工作被AI深度改造的程序員或技術(shù)發(fā)燒友,把折騰當(dāng)樂趣,愿意花時(shí)間優(yōu)化配置;

      還有就是我們這種能利用小龍蝦提高寫作、剪輯視頻效率的自媒體人。

      當(dāng)然了,如果你不差錢,隨便體驗(yàn),當(dāng)我沒說。

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