養一只OpenClaw小龍蝦1個月到底要花多少錢，快來算算適不適合你

Hi，我是唐大業，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？”，現在見面可能要改成：“你養小龍蝦了么？”

自打2月起，這只紅色的龍蝦真是在全網刷屏、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，卻耐不住養龍蝦的人越來越多。

然而有一個很現實的問題依然擺在普通人眼前：“養一只OpenClaw小龍蝦1個月到底要花多少錢？”

不管你只是好奇嘗嘗鮮，還是想深度體驗下，這都是一個很現實的問題。

而對于這個問題，網上怎么說的都有。有人說1個月只要幾十塊，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

和養真蝦一樣，想養一只AI小龍蝦，首先也要給他一個家。目前主要有兩條路：本地部署和云端部署。

想在本地部署，一臺電腦是底線，但前提是要24小時開機。一旦關機，小龍蝦也不會工作，這和電腦里的其他軟件沒啥區別。

如果你手頭有臺配置還可以的電腦，理論上可以零成本起步。

但OpenClaw對系統環境要求不低，Node.js版本不對就能折騰你一宿。

也有不少人折騰不動，干脆找人安裝。遠程代裝幾十元，上門服務普遍要500到1500元。

如果想正經養小龍蝦，圈內公認的標配是Mac mini。

創始人Peter Steinberger本人就用它跑Agent，結果導致需求暴增，二手市場溢價30%還一機難求，蘋果官網下單要等到4月底。

更深度的玩家干脆直接上Mac Studio或DGX Spark，上海財經大學特聘教授胡延平就花了4萬元買DGX Spark。

而京東上專門為AI設計的迷你工作站，比如abee AI Station 395 MAX，售價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”的計量單位，AI的每次思考、每個動作，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→規劃步驟→選擇工具→調用工具→處理結果→再次推理→生成答案。一個任務往往要觸發5到10次模型調用。

更坑的是，每次調用都會把整個對話歷史、系統指令、工具結果全部重新發送一遍。

這就相當于每次吃飯都把之前吃過的再嚼一遍，Token就這么無止境地燒。

所以，小龍蝦非常能吃。有網友就吐槽：“問了4個問題，就花了500萬token。”

那么國內外大模型在算力這一塊又是怎么收費的呢？

像國內阿里云百煉的Coding Plan套餐，Lite版首月7.9元，Pro版39.9元，提供月度請求額度，超出部分不收費但會報錯，這是目前最可控的方案。

按Token計費的話，各家模型價格不一，但問題是你根本控制不住它吃多少。

騰訊云的免費體驗包雖然每月送15000 PU，但文檔明確寫著“模型調用另行計費”。

而國外的產品收費就相當高了。比如Claude或GPT系列，輸入輸出各一千萬Token，單月費用就要上百美元。

如果用高階模型跑復雜任務，月費破千美元也不稀奇。

第三筆錢：服務器

如果你覺得本地部署不過癮，那么就要用服務器在云端部署。

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

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

這三筆賬算完，普通人養小龍蝦以惡個月到底要花多少錢也比較清晰了。

如果只是想隨便體驗下，沒什么消耗算力的工作要做。算上服務器均攤的費用，一個月在50-60元左右；

如果是重度使用者，算力按量計費，每個月的花費在500-3000元左右。

算完這筆賬，相信大家心里已經有數了。

只能說簡單體驗下，開銷不高，但也沒啥意思，更是產出與成本不成正比；

如果想稍微深入體驗下，那1個月沒個幾千塊是真的搞不清。

所以啊，養小龍蝦當下只適合三類人：

有明確自動化需求的創業者和中小企業老板，能真正用出價值；

工作被AI深度改造的程序員或技術發燒友，把折騰當樂趣，愿意花時間優化配置；

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。

當然了，如果你不差錢，隨便體驗，當我沒說。