多位用户向每经记者透露了他们的“饲养账单”：胡延平单天Token费用高达700多元，即便优化配置，损耗也仅下降三分之一；一名程序员使用海外大模型喂养，两天就消耗近5000万Tokens，费用直奔1700元，加上硬件首周总花费直接突破万元；还有科技公司产品经理吐槽，原本想用其做自动化运营，短短一周API账单就飙升3000多元，成本比雇佣实习生还要高，只能紧急叫停。

　　工业和信息化部信息通信经济专家委员会委员、DCCI互联网研究院院长刘兴亮在接受每经记者采访时指出，要用OpenClaw就必须面对这个“数字生命体”的持续代谢成本，它并非一装了之的工具，而是需要持续“喂养”。

　　胡延平还发现，OpenClaw的“心跳机制”会意外唤醒终止任务，造成无谓的Token消耗，这种不可控的隐性损耗，让“饲养”成本像滚雪球般不断累积。

　　AI出海创业者、前大厂技术负责人孟健也指出，“龙虾”存在记忆膨胀问题，若不及时清理，会让Token消耗持续走高，进一步推高成本。

　　除了真金白银的硬件与Token支出，时间、调试、服务等隐性成本同样不容小觑。

　　AI产品经理Sushi表示，“部署初期反复试错，我的Token消耗曲线一路飙升，直到做好技能配置后才趋于稳定，而这份试错的成本，是多数新手的必经之路。”

　　此外，AI破局俱乐部创始人易洋向每经记者透露，想要养出贴合自身工作流的专属“龙虾”，单只训练就要一周时间。截至目前，他和团队共养了8只“龙虾”，企业从非AI原生转向AI原生，往往需要经过半年到一年的打磨。