“贾维斯”跑起来如果不用本地开源模型,就免不了要接入模型API,而OpenClaw的“烧钱”能力很快浮现。
“OpenClaw胃口也太大了,本来准备用十天半个月的上百万Token,仅仅半小时直接用光了”。来自深圳的独立开发者向华尔街见闻表示,他最近用OpenClaw克隆一个经典的贪吃蛇游戏。
“刚开始我觉得很强,OpenClaw自己写代码、自己运行、自己修Bug,我就像个老板一样看着它干活,但当看到API账单时,笑容消失了。”上述开发者表示。
传统聊天机器人的“你问我答”,一次交互往往只消耗几百Token。
然而,OpenClaw为代表的Agent模式是“自主循环”的。为了修复一个小小的渲染错误,OpenClaw在半小时内进行了40多次自我对话和代码尝试。
一位模型公司高管指出,OpenClaw类的应用极其依赖两大核心能力,即超长上下文和高性价比的推理能力。“智能体要有记忆,现在主流的做法就是将上下文存到显存里,每个新问题,都将原来的问题和答案带上,所以智能体的输入就会越滚越大”。