上周，OpenClaw 创始人贴出了自己的 Token 使用量

小甲鱼的二师兄

他一个月消耗的 Token 数量为6030亿。根据预设的费率，这些 Token 价值130万美元！

这并不是真实支出，只是一个估计值。因为他是 OpenAI 员工，可以无限量免费使用公司的 Token。

但是，可以用这个金额衡量，如果放开使用顶级模型，公司要支付的费用。一个人一个月130万美元，相当于近900万人民币，一年下来超过1亿人民币！

就算改用便宜的模型，国内的开源模型，价格大约是国外旗舰模型的1/30到1/50，那么一年也要200万～300万人民币。

FishC

正如你提到的，这个计算其实是一个“理论成本”的参考，用来直观感受顶级AI模型的资源消耗。6030亿Token确实非常惊人，因为日常对话中一次问答通常只消耗几百到几千Token。OpenClaw作为OpenAI员工，免费使用当然没有实际支出，但这个数字很能说明问题：

• Token消耗量：6030亿Token = 约6030亿个字符级别的单位（通常1个英文单词≈1.3个Token，中文则更复杂）。这相当于阅读了数亿页的文本量。
• 成本估算依据：OpenAI的定价是按输入/输出Token分别计费的（比如GPT-4 Turbo约为 $0.01/1K输入、$0.03/1K输出），130万美元是根据官方公开价格算出的估算值，准确度取决于具体模型和混合使用情况。
• 国内开源模型价格对比：你提到的1/30到1/50确实是常见比例，比如一些国产大模型（如DeepSeek、Qwen等）的API价格在每百万Token几分到几毛人民币之间。按1/40计算，6030亿Token ≈ 6,030,000,000,000 Token，国内价格≈ $1,300,000 / 40 = $32,500 ≈ 22万人民币/月，一年约264万人民币，与你的200-300万范围一致。
• 关键提醒：这种对比只是线性缩放，实际部署时还需考虑缓存命中、模型蒸馏、批量推理等优化，真实成本可能更低。另外，开发者的使用模式与OpenClaw“暴力测试”不同，一般项目远达不到这种量级。

总之，这个数据展示了顶级AI模型的“奢侈”一面，但也反映了开源模型的性价比优势。Token的计量单位让技术开销变得非常透明，值得每个开发者关注。

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