Hi，我是唐大业，陪你做一分钟口播，从不知道拍什么开始。

以前见面都是问：“你吃了吗?”，现在见面可能要改成：“你养小龙虾了么?”

自打2月起，这只红色的龙虾真是在全网刷屏、一夜爆火。

哪怕背后暴露出安全、配置门槛以及能力边界等一系列问题，却耐不住养龙虾的人越来越多。

然而有一个很现实的问题依然摆在普通人眼前：“养一只OpenClaw小龙虾1个月到底要花多少钱?”

不管你只是好奇尝尝鲜，还是想深度体验下，这都是一个很现实的问题。

而对于这个问题，网上怎么说的都有。有人说1个月只要几十块，还有人说要几千块。真相到底是什么，普通人基本上都懵了。

今天咱们就来算笔明白账，看看这只小龙虾是不是最烧钱的“宠物”。

第一笔钱：硬件配置

和养真虾一样，想养一只AI小龙虾，首先也要给他一个家。目前主要有两条路：本地部署和云端部署。

想在本地部署，一台电脑是底线，但前提是要24小时开机。一旦关机，小龙虾也不会工作，这和电脑里的其他软件没啥区别。

如果你手头有台配置还可以的电脑，理论上可以零成本起步。

但OpenClaw对系统环境要求不低，Node.js版本不对就能折腾你一宿。

也有不少人折腾不动，干脆找人安装。远程代装几十元，上门服务普遍要500到1500元。

如果想正经养小龙虾，圈内公认的标配是Mac mini。

创始人Peter Steinberger本人就用它跑Agent，结果导致需求暴增，二手市场溢价30%还一机难求，苹果官网下单要等到4月底。

更深度的玩家干脆直接上Mac Studio或DGX Spark，上海财经大学特聘教授胡延平就花了4万元买DGX Spark。

而京东上专门为AI设计的迷你工作站，比如abee AI Station 395 MAX，售价21999元。

第二笔钱：AI算力

如果是本地部署的硬件成本是一次性投入，下限和上限都比较清晰。

那算力这一块，就真的是无底洞了。

算力Token可以理解为AI“吃饭”的计量单位，AI的每次思考、每个动作，都得消耗Token。

普通聊天，你问一句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：

接到任务→规划步骤→选择工具→调用工具→处理结果→再次推理→生成答案。一个任务往往要触发5到10次模型调用。

更坑的是，每次调用都会把整个对话历史、系统指令、工具结果全部重新发送一遍。

这就相当于每次吃饭都把之前吃过的再嚼一遍，Token就这么无止境地烧。

所以，小龙虾非常能吃。有网友就吐槽：“问了4个问题，就花了500万token。”

那么国内外大模型在算力这一块又是怎么收费的呢?

像国内阿里云百炼的Coding Plan套餐，Lite版首月7.9元，Pro版39.9元，提供月度请求额度，超出部分不收费但会报错，这是目前最可控的方案。

按Token计费的话，各家模型价格不一，但问题是你根本控制不住它吃多少。

腾讯云的免费体验包虽然每月送15000 PU，但文档明确写着“模型调用另行计费”。

而国外的产品收费就相当高了。比如Claude或GPT系列，输入输出各一千万Token，单月费用就要上百美元。

如果用高阶模型跑复杂任务，月费破千美元也不稀奇。

第三笔钱：服务器

如果你觉得本地部署不过瘾，那么就要用服务器在云端部署。

不过这笔钱也算是固定支出，一些轻量应用的云服务器一年的费用不足百元，也就是折合每月开销不到10元钱。

所以，服务器这笔钱可大可小，根据自身需求来定制的话，完全在可控、可接受的范围内。

这三笔账算完，普通人养小龙虾以恶个月到底要花多少钱也比较清晰了。

如果只是想随便体验下，没什么消耗算力的工作要做。算上服务器均摊的费用，一个月在50-60元左右;

如果是重度使用者，算力按量计费，每个月的花费在500-3000元左右。

算完这笔账，相信大家心里已经有数了。

只能说简单体验下，开销不高，但也没啥意思，更是产出与成本不成正比;

如果想稍微深入体验下，那1个月没个几千块是真的搞不清。

所以啊，养小龙虾当下只适合三类人：

有明确自动化需求的创业者和中小企业老板，能真正用出价值;

工作被AI深度改造的程序员或技术发烧友，把折腾当乐趣，愿意花时间优化配置;

还有就是我们这种能利用小龙虾提高写作、剪辑视频效率的自媒体人。

当然了，如果你不差钱，随便体验，当我没说。