openclaw 龙虾
上周写了自救指南，教大家怎么省钱。这几天密集的线上线下交流，都聊到一些亏钱的坑。
有一个感受：养龙虾亏钱不像炒股——一下子亏完，而是一点一点漏，你甚至不知道自己在亏。
分享几个自己踩过的坑，以及在 社群看到的几个亏钱姿势：
直接用开发者API原价跑龙虾。 注册API，默认SOTA 模型，设几个定时任务，第二天一看账单傻了。你不知道有阿里云Coding Plan首月7.9元，不知道有中转站，不知道有模型分级路由。别人在用平价方案的时候，你在按Token原价烧。这是纯信息差亏的钱。
不找，让模型自己造轮子。 一个简单的Markdown转PDF，ClawHub上有现成的Skill一行命令搞定。但你不知道，龙虾也不会主动告诉你。它的反应是：好的，我来写一个PDF转换脚本。比如这样的：
然后来来回回调试十几轮，Token烧了一堆，效果还不如现成的。龙虾的生态里已经有人替你做好了很多事，你不去找，模型就会从零开始造。
不知道在烧钱。 你以为龙虾在安静地待命，其实每次心跳都是一次完整的API调用——系统提示、工具列表、记忆文件，全部重发一遍。一个设了5分钟心跳的用户跟我说，一天光心跳就 100 多块钱。龙虾没在睡觉，它在烧钱。
这层最反直觉。
用弱鸡模型反而更贵。 看起来每次调用便宜，但弱模型理解力差、容易跑偏、需要更多轮次纠正。跑通一个工作流，GPT5.3可能3轮搞定花2美元，Flash要15轮还没搞定，花了3美元加你一天时间。也有人本地部署了小模型，还在折腾一堆报错。上周活动现场那句话说得对：能用SOTA就不要用平替。 正确做法是先用最强模型跑通工作流，确认逻辑没问题了，再考虑哪些环节可以换平价模型。
为了省Token削减上下文。 有人把和写得极简，觉得系统提示短就省Token。结果龙虾每次都在猜你要什么，反复追问，反复跑偏，消耗更多轮次。省了1000 Token的系统提示，多花了10000 Token的来回对话。
为了省钱不装工具。 不买ClawHub的付费Skill，自己手动配置，折腾了几个小时还没跑通。你的时间真的不值钱吗？
聊到天荒地老不压缩。 一个session聊了200轮，每条新消息背着前200轮的历史发出去。这是最常见的亏钱行为，也是最容易避免的——打一个 ，让龙虾把历史总结成摘要，一个命令省几十%。
让龙虾做它不擅长的事。 上次我让龙虾做中文日报，它的方案是在每个模块里逐段加翻译函数。读了两遍脚本，来回折腾。我骂了一句”笨蛋！先生成英文再整体翻译！”它秒懂了。模型有个毛病：它会把简单问题复杂化。每多折腾一轮就多烧一次钱。你的产品直觉和常识判断，本身就是在省钱。
定时任务叠太多。 早报一个，邮箱一个，日历一个，摘要一个，X监控一个……每个都挂着心跳，一天下来几百次API调用。设之前问自己一个问题：这个任务真的需要每天自动跑吗？还是我手动触发一下就够了？
亏钱的三层，对应三种能力：
第一层靠信息——知道有什么替代方案，去社区多看多问就行。
第二层靠判断——知道什么时候该花钱、什么时候省钱反而更贵，这是反直觉的。
第三层靠习惯——compact、控制心跳、及时介入纠正方向，都是日常小事。
龙虾最大的成本不是Token，是你不知道自己在花钱。
One more thing：OpenClaw全景图 1群快满了，还有好多人加我，再开一个群吧！
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