惊呆了！OpenClaw一夜烧掉237美元？开发者必看的Token成本避坑指南

1. OpenClaw 新能力：最强浏览器自动化方案，免登录自动操作小红书、X、公众号等｜Chrome DevTools MCP

哔哩哔哩 2026-03-20 00:00:00

2. 连Claude死忠粉都换GPT-5.4了，OpenClaw省47%，Token半价碾压Opus！

微信公众号 2026-03-06 00:00:00

3. 杨植麟、罗福莉、夏立雪、张鹏、黄超，五个AI圈顶流把龙虾、Token 、开源聊透了

微信公众号 2026-03-27 00:00:00

4. #小米发布最新MiMo大模型#小米在2025年12月16日深夜闪电开源了全新MoE大模型MiMo-V2-Flash，凭借3090亿总参数和150亿活跃参数的“瘦身”设计，一举实现150 token/秒的极速响应和百万token输入0.1美元的超低成本，迅速引发行业热议。小米MiMo-V2-Flash的核心突破在于平衡性能与效率。它采用专家混合架构（MoE），每次推理仅激活150亿参数，通过混合注意力机制（128窗口滑动+全局注意力）支持256K长上下文，适用于多轮复杂任务。实测生成速度达150 token/秒，用户反馈“问题发出即出答案”，延迟低至毫秒级，成本仅为闭源模型的1/10。性能上，该模型在多项基准测试中与头部开源模型DeepSeek-V3.2持平甚至超越。技术负责人罗福莉（前DeepSeek核心研究员）的贡献是关键。她主导的自研R3路由重放技术解决了MoE模型强化学习的稳定性问题，确保训练到150步仍保持平稳。#老张聊科技# 小米发布最新mimo大模型

新浪微博 2025-12-17 00:00:00

5. 在开源大模型领域，小米可能是领先华为的。#小米发布最新MiMo大模型#小米重磅开源新模型MiMo-V2-Flash！3090亿总参数+150亿活跃参数，性能媲美DeepSeek-V3.2，SWE-Bench编程得分73.4%超所有开源模型，256k超长上下文+150 tokens/秒推理速度，百万token成本低至0.1美元起～ 混合注意力+MTP+MOPD三大黑科技拉满效率，MIT协议开源可直接用，这波是小米AGI路线图的硬核第二步，全硬件生态AI底座稳了！#小米开源大模型##MiMo-V2-Flash#不过也许华为在闷声憋大招，余承东掌舵AI资源后，明年应该会有更多新动作

新浪微博 2025-12-17 00:00:00

6. #小米新模型什么水平#开源模型竞争从“唯性能论”转向“场景价值论”，小米MiMo-V2-Flash以“高性能+低门槛”组合拳，稳居新赛道第一梯队。3090亿参数的MoE架构并非噱头，73.4%的SWE-bench编程通过率刷新开源纪录，直逼闭源顶尖水平。其核心优势直击行业痛点：150 tokens/秒推理速度、每百万token最低0.1美元成本，搭配256k长上下文窗口，让大模型从实验室走向实用。混合滑动窗口注意力与多Token预测技术，实现效率与性能的双赢，而MIT全量开源策略更降低了开发者使用门槛。深度思考与联网搜索双模式，适配编程、创作等多元场景，完美契合小米“人车家全生态”布局。在性能趋同的当下，MiMo-V2-Flash用架构创新重构性价比标杆，既证明中国开源模型与顶尖水平差距缩至数月，更以“好用不贵”的特质，成为场景落地的优选基座。#秒懂热点就用智搜# 小米新模型什么水平

新浪微博 2025-12-17 00:00:00

7. #小米首次登顶全球开源大模型第一#小米MiMo-V2.5-Pro登顶全球开源大模型第一了 Artificial Analysis榜单上并列第一、总榜前五、Agent指数也是开源第一音视图文感知全面超Claude Opus 4.6，TPS到了100-150 token/s，价格相比于V2 Pro砍半，速度和成本才是能不能上生产的关键门槛MiMo-2.5的Agent能力接近旗舰Pro版，价格直接对半砍，1M和256K上下文同价，夜间还打8折，良心两个模型都支持百万级上下文，还即将开源，这意味着开发者可以免费用全球顶级水平的Agent模型很多人可能还停留在“小米只是做手机的”，结果AI大模型已经全球开源第一了

新浪微博 2026-04-23 00:00:00

8. 别再用 Ollama 了！OpenClaw 秒级响应方案（vLLM + 本地模型）完全免费！| 零度解说

哔哩哔哩 2026-03-18 00:00:00

9. OpenClaw 最佳模型选择：用 Claude Opus 4.6 配合 Anthropic 模式获得最强 Agent 效果

微信公众号 2026-02-26 00:00:00

10. Openclaw小龙虾Windows本地全面部署保姆级教程，接入飞书，让小龙虾随时随地为你工作

哔哩哔哩 2026-03-09 00:00:00

11. 在线聊天记录和上下文管理总是难题，消息太多模型上下文窗口很快就撑满了。一个超棒的开源插件 Lossless Claw（基于 LCM：Lossless Context Management），为 OpenClaw 提供了一套无损上下文管理方案。它用有向无环图（DAG）替代传统滑动窗口，完美保存所有消息，通过智能摘要浓缩旧消息，又能即时复原细节，感觉像和一个“永不忘记”的智能助手聊天。主要功能：- 所有对话消息持久存储到 SQLite 数据库，确保数据不丢失；- 采用 LLM 自动生成多层摘要形成聚合 DAG 结构，压缩旧内容但保持可展开细节；- 每次对话上下文由最新消息+层级摘要组成，极大扩展了上下文容量；- 配套 lcm_grep、lcm_describe、lcm_expand 等搜索和回溯工具，快速定位旧消息和内容；- 支持自动分层压缩、会话持久化，减少手动操作；- 多种可自定义参数调节压缩触发阈值、摘要深度、最新消息保护数量等。安装只需在 OpenClaw中执行插件安装命令，一键启用，适合想突破上下文限制的AI项目和研究者。GitHub：github.com/martian-engineering/lossless-claw#AI技术# #开源插件# #上下文管理##AI创造营##人工智能#

新浪微博 2026-03-16 00:00:00

12. 本地免费部署OpenClaw及FreeRide教程：免费调用30+主流大模型指南

微信公众号 2026-04-24 00:00:00

13. #微博声浪计划##听见微博# 热搜词OpenClaw是什么？它是开源AI智能体框架，能自动执行任务，支持多工具调用和长期记忆。技术架构含四大模块，部署分本地和云端。爆火因开源特性，应用场景广，但存在安全、成本等挑战。 微数码李Sir的微博音频

新浪微博 2026-03-08 00:00:00

14. OpenClaw + Ollama 本地部署！无需 API，断网可用，多模型自由切换（GPT-OSS / Qwen 3 / GLM 4.7）

哔哩哔哩 2026-02-09 00:00:00

15. OpenClaw养龙虾，到底要花多少钱？

哔哩哔哩 2026-03-19 00:00:00

16. 极简部署：30分钟“雇用”你的第一位数字员工（方案三：Kimi Claw 傻瓜式部署）

微信公众号 2026-04-19 00:00:00

17. 爆肝10亿token，我给OpenClaw做了个龙虾管家！【一键安装龙虾】

哔哩哔哩 2026-03-10 00:00:00

18. Deep Agents：LangChain开源的Agent框架，开箱即用的LLM应用方案。核心思想：给你一个开箱即用的Agent，需要定制再加工。Deep Agents基于LangGraph构建，内置了单Agent应用的标配能力：任务规划、文件系统访问、Shell执行、子Agent委托、自动上下文管理。会话长了自动总结，大输出存文件，子Agent有隔离的上下文窗口。启动简单，支持任何能调工具的LLM（OpenAI、Claude、开源模型都行）。需要时加工具、换模型、调提示词。支持MCP。对比其他框架：1.LangGraph：底层编排框架，基于图和状态机。完全可控，支持流式、持久化、断点恢复。缺点是学习曲线陡，小任务过度设计。2. CrewAI：多Agent协作框架，建在LangChain和LangGraph之上。提供Agent、Task、Crew等高级抽象，快速定义多Agent分工。优点是上手快，缺点是多Agent固定模式，非标准行为定制困难。3. AutoGen（Microsoft）：事件驱动，支持conversation-based Agent交互和group chat。v0.4引入强可观测性和异步模型。适合多Agent对话，不适合需要持久化和复杂状态的应用。4. Deep Agents的位置：单Agent框架，高于简单的ReAct（思维链+工具调用），低于多Agent系统。填补了这个缝隙：需要快速上手，但又要求工业级的规划、文件访问、子Agent能力。技术特点：1. Deep Agents采用trust-the-LLM模型——Agent可以做工具允许的任何事，安全边界由工具和沙箱保证。这套思路来自Claude Code，也就是LangChain在把Claude Code的经验系统化。2. 上下文管理做得细致：会话自动总结、大输出转文件、子Agent隔离上下文窗口。处理长期运行任务（爬虫、研究、报告生成）时能显著降低token消耗。应用场景1. 快速原型或一次性脚本 → Deep Agents足够2. 复杂单Agent任务（爬虫、研究、代码生成） → Deep Agents很合适3. 多Agent协作 → CrewAI更顺手4. 需要完全自定义Agent行为 → LangGraph完全控制5. 对话式多Agent互动 → AutoGen更原生项目：github.com/langchain-ai/deepagents#HOW I AI# #程序员#

新浪微博 2026-03-29 00:00:00

19. 小龙虾（OpenClaw）最大对手？两种方案，教你在NAS上部署Hermes

知乎 2026-04-17 00:00:00

20. 多家AI Token涨价后，怎么养“龙虾”最划算？

微信公众号 2026-03-27 00:00:00

21. 极简部署：30分钟“雇用”你的第一位数字员工（方案一：本地部署）

微信公众号 2026-04-17 00:00:00

22. 手把手安装OpenClaw龙虾必备的技能Skills！

哔哩哔哩 2026-03-14 00:00:00

23. Qwen3.5 开源王炸！多模态性能屠榜，本地部署 + OpenClaw 实战全流程！|零度解说

哔哩哔哩 2026-03-03 00:00:00

24. 【上下文工程实战指南：如何让AI代理真正听懂你的话】“AI垃圾输出”的锅，现在该用户来背了。在Claude Code这类黑箱系统中，上下文是我们唯一能控制的输入变量。既然如此，如何优化它就成了关键问题。+ 什么是上下文？上下文指的是你发送消息时提供给大语言模型的一切——不仅是提示词本身，还包括系统提示、元数据、历史对话、模型的思考过程、工具调用和响应。大模型的上下文窗口有限，对话越长，追踪信息的准确度就越低。Claude Code的上下文窗口看似有20万token，但实际可用空间远没那么多。运行/context命令就能看清真相：22.5%被预留，10.2%被系统提示占用，加上MCP服务器、子代理和规则，真正留给我们的只有约12万token。更关键的是，无论是否接近窗口上限，上下文越多，模型质量就越差。+ 基础功夫最重要和大多数事情一样，820法则同样适用于vibe coding。做好以下基础，你就已经完成了80%：- /upgrade升级到Max计划- /model选择opus 4.5- /init创建项目说明文件然后是基本工作流：1. 从计划模式开始（Shift + Tab）2. 让Claude通过提问来澄清模糊点3. 执行经过打磨的计划创建子代理、自定义命令、钩子、多代理编排确实很酷，但说实话，没有我们想象的那么重要。掌握基础才是核心竞争力。+ 如何实际运用这套工作流把每次新对话当作一个目标，严格控制范围：-“我要修复这个bug”-“我要构建这个功能”对于新项目，目标可以更宽泛，但这意味着需要更多规划和打磨——因为模糊性越大，误解空间就越大。多花时间规划，再多花时间打磨规划。让Claude不断提问，直到它开始为问而问。请它多次审查计划，讨论架构、最佳实践、安全风险、生产就绪度、测试策略——目标是在每个模糊点提供细节。+ 何时重置，如何重置如果进展顺利且后续任务与当前上下文相关，继续就好。接近上下文上限时，运行/compact释放空间，或让Claude Code自动处理。但如果事情不顺利呢？模型没做对，你陷入了“这太糟糕了请修复”→垃圾输出→“这更糟糕了你在想什么”→垃圾输出的循环。这时不要试图在同一线程中挽救，而是：- /rewind回到进展顺利的节点- /new开启新线程，优化原始提示词，明确指出“不要做什么”——把上次的教训写进去+ 避开复杂性陷阱如果你常刷社交媒体，可能已经收藏了无数花哨设置——MCP服务器、子代理、技能包……我的建议是：不要过度复杂化。正如Anthropic所说，我们的目标是“找到最小的高信号token集合”。往上下文塞太多MCP数据，只会用低信号填满窗口，同时烧掉你的钱。+ 善用MCP服务器获取优质上下文MCP服务器本质上是让模型能调用的第三方工具——文档、GitHub代码、Linear工单、Figma设计等。这类工具刚推出时被热捧，但人们很快发现很多会疯狂消耗上下文，得不偿失。我目前只用三个经过验证的：- exa.ai：AI代理的网络搜索- context7：AI代理的最新文档- grep.app：AI代理的GitHub搜索我主要用它们研究如何正确实现代码——这些事我自己查文档也能做。Anthropic把这称为“即时上下文”策略——代理在需要时自己寻找信息。这对Claude Code这类代理式编码工具非常有效。+ 用子代理节省上下文——我最喜欢的隐藏技巧Claude Code可以创建子代理——作为主代理的子实例运行。关键在于：- 子代理拥有独立于主代理的上下文窗口- 可以使用不同模型（比如非opus）这意味着我们可以让子代理执行消耗大量token的操作（如研究），然后向主代理提供精炼摘要——信息密度高，token消耗低。我最常用的是一个自定义的“图书管理员”子代理，运行sonnet模型扫描开源仓库和文档，向主代理返回精炼摘要。我会说：“用librarian研究如何用Y库实现X，然后实现Z”——子代理触发，调用所有工具找到高质量答案。这既防止主上下文被污染，又用更便宜的模型完成简单任务。+ 用技能包引入相关上下文技能包与子代理相反——不是把任务委派给专门代理，而是把专业能力引入当前代理的上下文。比如Claude Code内置的“前端设计师”技能，会引入一段较长的提示词，告诉Claude前端设计的注意事项。这些工作流听起来花哨，但原理很简单——Claude只是在认为需要时，把一段文本拉入上下文。+ 核心要义好的vibe coding是为价值密集的上下文而优化。你添加或从模型接收的任何信息，都应简洁地服务于帮助模型回答下一个请求。如果做不到这点，就不应继续在同一上下文中工作——这是避免陷入令人沮丧的垃圾输出循环的关键。社交媒体上那些花哨命令可能让你觉得自己落伍了。但实际上，事情没那么复杂——尽力用简洁、高质量的信息帮助模型，给它工具让它自己找到相关信息。就像你对待一位同事那样。x.com/jarrodwatts/status/1926054877836624014

新浪微博 2026-01-07 00:00:00

25. 聚焦OpenClaw：是什么以及怎么本地部署

知乎 2026-03-31 00:00:00

26. 删掉 OpenClaw！Hermes Agent 才是真王炸，一键本地部署 +模型接入全教程（避坑指南） | 零度解说

哔哩哔哩 2026-04-11 00:00:00

27. 【#小米深夜官宣4款新模型#】#雷军主讲小米汽车北京车展发布会##小米迄今最强大模型开启公测#刚刚，小米MiMo大模型一口气官宣4款新模型：旗舰推理模型MiMo-V2.5、全模态Agent模型V2.5-Pro开启公测、即将开源；V2.5-TTS Series、V2.5-ASR即将推出。小米MiMo大模型负责人正是原DeepSeek核心成员、被业内称为“天才少女”的罗福莉，这距离上次MiMo-V2系列重磅三连更仅36天。上一代模型发布时，罗福莉曾发文称“未来模型足够稳定后，他们将开源”。与上一代模型类似，MiMo-V2.5全系列同样是为智能体场景打造，MiMo-V2.5-Pro专为长难Agent任务打造，MiMo-V2.5可覆盖绝大多数通用Agent场景。小米还贴心为用户提供了官方使用指南：MiMo-V2.5支持原生全模态Agent能力，涵盖图像、音频与视频，相比Pro版模型平均推理速度更快，更适应对时延敏感的任务。除性能外，此次小米MiMo新模型还有一大升级点是更高的Token效率。根据官方信息，在拿到智能体基准榜单ClawEval相同分数的情况下：MiMo-V2.5-Pro相比Kimi本周发布的开源旗舰多模态智能体模型Kimi K2.6节省了42% Token；MiMo-V2.5相比Meta本月初发布的闭源多模态推理模型Muse Spark节省了50% Token。此外，小米还全面升级了模型订阅计划Token Plan：取消4倍的Credits计费方式、计费不区分256k和1M上下文、夜间享有专属优惠速率、新增自动续费模式。值得一提的是，其Token Plan计划刚发布时，就有不少用户吐槽价格太贵，便宜的套餐Token不够用。有意思的是，今年3月，小米MiMo-V2-Pro曾以匿名模型Hunter Alpha的身份现身OpenRouter平台，一度被开发者误认为是即将发布的DeepSeek V4。如今小米新一代MiMo-V2.5推出，又正值DeepSeek V4被传出将于本周发布。（智东西）

新浪微博 2026-04-23 00:00:00

28. 新加坡放弃美国AI模型，改用中国开源模型#据新加坡媒体报道，11月25日，新加坡国家人工智能计划宣布了一项重大技术路线调整：在其最新发布的、旨在服务整个东南亚的旗舰大模型中，放弃了美国开源体系，转而采用中国企业的开源架构。有分析认为，这一事件在全球AI版图上投下了一颗重磅信号弹：中国开源AI模型正在从技术追赶者，变为全球信赖的“技术底座”。与此同时，中国AI风暴也刮到了美国。英国《金融时报》报道称，美国麻省理工学院的研究发现，过去一年，中国团队开发的开源AI模型下载量占比上升至17%，首次超过美国同行，在AI技术的全球应用中取得关键优势。 超维界的微博视频

新浪微博 2025-11-27 00:00:00

29. 在线开发和AI应用调试时，环境隔离与资源管理往往是难点。阿里开源的OpenSandbox，是一个通用的AI应用沙箱平台，集成多语言SDK和统一API，支持Docker与Kubernetes高效运行。它为编程智能体、图形界面Agent、AI代码执行、强化学习训练等场景提供了完整的隔离环境。无论是本地测试还是大规模分布式调度，都能轻松应对。主要亮点：- 支持Python、Java/Kotlin、JS/TS、C#/.NET等多语言SDK；- 提供统一的沙箱生命周期和执行API，方便扩展自定义运行时；- 内置命令执行、文件系统和代码解释器沙箱环境；- 网络策略细粒度管理，支持多路由与出口控制；- 丰富示例涵盖编码智能体、浏览器自动化、桌面环境、强化学习等。通过Docker或Kubernetes部署即可开启，适合AI开发者和平台搭建者。项目开源，Apache-2.0协议。GitHub：github.com/alibaba/OpenSandbox快速开始仅需：1. 安装opensandbox-server启动服务2. 使用SDK创建沙箱执行代码，支持Python代码解释和文件读写3. 可扩展至复杂的AI Agent和远程桌面等场景对AI应用开发环境感兴趣的开发者，强烈推荐试试这个高性能开源沙箱平台！#AI创造营##人工智能#

新浪微博 2026-03-02 00:00:00

30. Token 费用用不起了？这五个开源模型让你白嫖 AI 自由

微信公众号 2026-04-22 00:00:00