AI圈在2026年最大的新闻就是OpenClaw的发布，给了很多人非常大的惊喜，狂欢过后的满地鸡毛也随之而来，我在某书冲浪看到个很有趣的评论
“我用 OpenClaw帮我值机，结果花掉的 token 费，比机票还贵。”
这句看似灰色幽默的笑话，但也确实暴露了龙虾对于商业化推广存在的问题
如果 AI 真的开始替我们做一些低频场景，比较简单的事，那它的成本能做到合理范围吗？
这并不是在嘲讽 OpenClaw，而是一个非常典型、非常真实的 AI 落地缩影，token成本的问题是避不开的。
OpenClaw 为什么能火？
OpenClaw的爆火是必然的，因为从2022年年底的AI爆火至今，大家都在等待一个真正能自行完成需求的人工智能：
- 我们并不缺模型
- 我们缺的是 能“自己动手”的 AI
相比只会在对话框里一问一答，包括后面的文生图，文生视频，离真正普惠大众的生产力工具都还差点意思。
OpenClaw 的核心吸引力在于：
- 它可以 理解目标（比如：完成一次值机）
- 它可以 拆解步骤（查航班 → 登录 → 填信息 → 提交）
- 它可以 调用工具、反复尝试、纠错，最终完成你的需求
这已经非常接近普通用户心中“AI助理”的理想形态。
OpenClaw的出现解决了能力问题，但token成本问题也暴露出来了。
为什么看似简单的操作，token 会贵到离谱？
我们把“值机”这件事拆开来看，其实会发现一个很反直觉的事实：
这不是一个“轻任务”，而是一个 token 黑洞。
1️⃣ 它是一个“长链路任务”
一次值机，背后可能包含：
- 多轮页面理解（HTML / DOM / 文本 / 截图）
- 多次决策与校验
- 多轮失败重试
- 状态持续记忆
这意味着：
模型并不仅仅是单一的输出内容的token，操作内容的token，验证内容的token，在持续的“思考 + 观察 + 决策”。
上述的每一步，AI进行操作都是繁复的过程，每一步的 token 都在燃烧。
2️⃣ AI 正在为“低价值动作”使用“高价值算力”
从用户视角看：
- 值机是一件低频、低价值、但很麻烦的小事
从模型视角看：
- 它在做网页理解、流程规划、异常处理
- 本质是一个 复杂通用推理问题
于是就出现了一个错位：
用接近“科研级推理成本”，去解决一个“生活琐事”。
这在技术上是可行的，但在日常生活领域并不“划算”。
3️⃣ 用户并不关心“你推理了多久”
这是最残酷的一点。
用户真正关心的是：
- 我是不是用一句话把事情办了
- 我是不是少折腾了几分钟
- 我付的钱值不值得花在这件事上
当 token 成本被显性化之后，用户会发现AI在做很多没必要的验证，即使你已经把该准备的内容都准备好了，这就跟你看病一样，花了大价钱没检查出问题，你会思考：
花了那么多钱没检查出问题，这“医院坑钱的吧”
回到AI就是为什么要为AI的多余思考买单？
OpenClaw 真正难商业化落地的痛点在哪？
OpenClaw难以进入普罗大众生活不是模型和能力问题，而是 三重结构性矛盾。
⚠️ 矛盾一：通用 Agent vs 高频场景
通用 Agent 的成本结构，决定了它更适合：
- 高频
- 高价值
- 强确定性
而一些生活场景或者是工作场景可能是：
- 低频
- 单次价值低
- 环境高度不稳定
值机，只是一个最容易被感知的例子。
⚠️ 矛盾二：算力成本 vs 用户心理定价
用户对于任务难度的评估是没有概念的，不能精确评估每个任务的价格，这会导致钱花的多了以后，就会觉得：
这么简单的任务收我这么多钱，我还不如自己来呢
⚠️ 矛盾三：可控性与失败成本
一旦 AI 在“真实世界操作”中出错：
- 订错航班
- 填错证件
- 错过时间窗口
失败成本，往往远高于节省的那点时间。
这也会反过来推高：
- 校验逻辑
- 保险机制
- 人工兜底
进一步抬高整体成本。
那有没有更好的解法？
如果直接让大模型“全权执行”不现实，那答案可能并不是 更大的模型，而是 更聪明的分工。
✅ 解法一：skill + 垂直系统深度绑定
真正有机会落地的 Agent，往往具备这些特征：
- 场景高度垂直
- 流程高度结构化
- 接口稳定、可控
例如：
- 企业内部系统
- 运维、工单、报表
- 固定规则的业务流
在这些场景里：
AI 不需要反复“理解世界”，因为它做的事是重复的，只需要理解规则。
✅ 解法二：本地化 + 低成本推理
还有一条正在被验证的路线：
- 将一部分 skill 下沉到本地
- 使用小模型 / 专用模型完成感知与执行
- 仅在重大任务时调用云端大模型进行操作
这本质上是：
用系统工程，而不是纯模型能力，去压低 token 成本。
其他解法大家可以在评论区发挥一下头脑风暴
