“养龙虾”(OpenClaw)最近成了网络热门话题，不少自媒体将其包装为“超级AI助手”——能在各种工作场景下几乎不间断地“打工”，自动处理邮件、完成PPT和Excel文件、协助撰写周报等。伴随该工具热度的攀升，一种周边服务也随之兴起：在主流社交与电商平台上出现了价格不一的开源AI部署服务。据了解，这些服务的收费档位通常在30元到500元不等，其中线下的上门布置因需要技术人员实地操作，有时索价甚至可达到300至500元。
对这一市场现象，从业者周先生提出了审慎观点。他解释，作为一项开源AI智能体产品，OpenClaw技术本质允许用户免费自行部署，网上多数服务的“安装费”本质上是为技术操作支付的人工服务费。但他在安全角度给出了警告：由于OpenClaw在正常运行中需申请较多系统权限(尤其是面向那些具备“小白”属性、对系统管理较为陌生的初阶用户)，任何存在“恶意意图”的部署人员均有可能在现场处理阶段额外设置非官方后门或安全隐患，最终令用户失去对自身设备的真实控制。
同时，他重点提醒了工具使用中隐藏的“隐形花费”：即便是开源产品，模型在实际运行时也会产生相应的Token消耗(模型算力结算单位)，而这部分花费不容忽视。按照常规测算，一名用户在一段正常业务周期中如需高强度使用工具服务(大约连续工作一个月)，其任务完成所折算的Token累计消耗往往可达1亿数量级，折合约7000元人民币的成本。甚至不乏特殊案例中某些用户在AI逻辑失控等极端条件下产生超额运算，瞬间生成数亿Token并导致上万元账单出现。
那么，为什么这类AI模型的Token支出会如此波动不定?周先生对此举例说明：任务的“明确”或“模糊”状态直接关乎AI的算力投入及由此推算的Token消耗水平。一个具体场景被设定：要求AI从收件箱筛选求职者简历，并进行要点分析。在收到未知数量的候选人材料时，除文字类基本信息外，若部分投递附带自荐视频文件、或类似大规模、复杂度较高数据源，AI很可能在“读懂”这些内容的过程中额外配置更高级模型或调用额外解析工具，从而产生意料之外的“任务复杂性”成本上涨。
此外，他点明另个因素——这款智能体的长记忆机制同样在抬高实际Token使用量：每次新指令下发后，为了维持和用户的一贯互动模式，AI都会返回回顾之前的对话背景与历史设定，这一“历史复述”同样会产生额外算力消耗。
面对这样的潜在花销，行业内部不少服务商也已推出了带有“体验额度”的订阅方案，如阿里推行的月度基础方案中已配备18000次的总请求数配额，价格设为40元，新人首月还可减至7.9元。建议未接触过该类工具的用户选用这些“限定预算、低费入场”计划，从而更好地控制初期尝鲜带来的试错风险。
对于那些期待借助人工智能获取直接收益的使用者，周先生再次给出了保守意见：虽然“龙虾”有强大的工具整合和内容抓取基础功能，但不应为它下过于开放型“模糊命令”(例如：三天内想办法挣来一万元)。这类指令极易诱发不可预期的程序误判或逻辑回路，而最终结果的不确定性和“意外支出”同样得用户个人买单。
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