我现在用Openclaw一个小时就得烧掉100万个token，这真的不是开玩笑。实际情况往往比想象中更严重，尤其是对于专业开发者来说，Token消耗那是真的快得吓人。咱们先看几个真实例子，一个做大数据的工程师，晚上随便聊了几句天、查了下数据，结果光这个晚上就把100万个Token花光了，最后还欠费了。有个程序员在做爬虫测试，结果不到一天就干进去了5000万个Token。还有位深圳程序员刚安装三天，API密钥被人盗走了，三天时间就烧了1.2万元的Token费用。至于那些重度用户，整天让机器自动写论文、批量处理文件，一天就能用掉1亿个Token，这成本大概得50到100块钱。最夸张的是极客们在做复杂程序调试的时候，有时候一天能刷掉10亿个Token，花出去好几万块钱呢。 猎豹移动的CEO傅盛平时也在用Openclaw，听说他每天至少得花上100多美元。为啥这玩意儿这么费钱？主要是因为它工作的逻辑跟别人不太一样。咱们每次跟它说话，哪怕只发一句"Hello"，它后台也会组装一个超过5000个Token的Prompt，这里面包含了所有系统设定、历史对话和工具输出的东西。你以为自己只说了两句话？不，你付的其实是5000个Token的钱。 还有个特别坑的地方是它内置了一个心跳机制。每隔几十分钟它就自动ping一下模型，哪怕你不吭声它也在那儿干烧钱的活儿。执行复杂任务的时候更要命了，它会自动把任务拆解成好几步：搜资料、写代码、调试、优化、再调试。每一步都得调用大模型来干活儿，这就形成了多轮烧钱循环。 另外还有一个问题是上下文的无限累积。所有的历史消息还有工具输出（比如遍历目录的文件列表）都会被存到session里面去，下次你跟它对话的时候又得把这些东西全部重新发送一遍。有的用户反映说他们的session上下文已经占满了40万个Token窗口的56-58%，简单问个问题都得处理20万个以上的缓存数据。 咱们来算一笔账：如果是轻度使用的话一个月大概几千万个Token，花个几百块钱就够了；正常使用大概在1.5亿到3亿之间，这就要万把块钱；重度用户每天至少用3000万到1亿个Token，这就得上千美元了；极端案例是单日消耗10亿个Token，这成本得好几万呢。 有网友吐槽说现在的Token消耗就像2009年一个月只有30M的2G流量一样，又贵又不够用。还有人说他安装第三天凌晨收到账单：API密钥被盗了，三天花了1.2万元Token费用。更有一位老兄说他一个晚上随便用了几下Openclaw查数据和聊天就花了100万个Token还欠费了。 因为成本太高了大家都在找替代品。比如MiniMax的M2.5就比Claude便宜95%，大概1小时只要一块钱；Kimi的K2.5单价是每百万个0.9元左右，适合全天候不停运行；智谱的GLM-5在2026年4月30号之前是免费无限使用的（不过只支持单并发）。 所以说一小时100万个Token不仅可能，对于稍微复杂点的任务来说这其实已经算是"正常水平"了。Openclaw确实很强大，但它可不是免费的数字员工而是按Token计价的"碎钞机"。