OpenClaw“龙虾”退潮：Anthropic断供、小米高管痛批，养虾人直面Token黑洞

OpenClaw这只曾红得发紫的“AI龙虾”，正从全民热潮的顶峰急速坠落。进入4月，围绕它的讨论已从教程和赞美，转向“退潮了”和“太烧token了”的感叹。转折点来自国内外大厂接连的两记重锤：4月4日，Anthropic突然切断了通过Claude订阅使用OpenClaw等第三方Agent的通道，用户若想继续使用，必须改用API密钥并按token实打实付费。紧接着在4月6日，小米MiMo大模型负责人罗福莉在X上发帖，直指OpenClaw这类第三方Agent是“Token的虚假狂欢”，痛批其对算力的粗放型消耗。两条消息共同指向一个残酷现实：OpenClaw正在制造一个难以填补的“token黑洞”。

成本失控已成为早期“养虾人”的普遍噩梦。一位中小企业主分享，其五人团队共享一个OpenClaw实例用于自动执行测试和代码审查，第一个月的预期成本是100美元，实际账单却接近800美元。他形容“最恐怖的是，你根本不知道钱是怎么花掉的，就像家里有个看不见的水龙头在一直滴水”。这种欺骗性账单源于OpenClaw的工作机制：用户一次简单的指令，在后台可能触发多次独立的模型请求，包括解析意图、生成步骤、调用工具、生成回复、添加标题标签等。用户只看到一次回复，但账单却在后台无声蒸发。

更隐蔽的成本来自其默认的“心跳机制”。为保持上下文连贯，OpenClaw每30分钟会自动发送一次“检查新指令”的请求。这意味着即使全天不发任何指令，后台也会自动产生数十次API调用。罗福莉将这种现象称为“Token的粗放型消耗”，并指出其根源在于上下文管理混乱、缓存命中率低下，以及多轮对话中充斥着大量低价值的重复计算。在经历狂热之后，所有依赖OpenClaw的团队和个人都不得不开始认真核算：这只“龙虾”的昂贵成本，究竟能否被解决？