OpenClaw 作者自曝月烧1000万美元 token，账单是投资人付的

普通开发者月底看账单心疼几分钟，有人一个月烧掉1000万美元 token 还能当笑谈。10月21日前后，据 The Register 报道，开源智能体项目 OpenClaw 的作者 Peter Steinberger 在旧金山 Cloudflare Connect 2026 大会上透露，他上个月的 AI token 花费约1000万美元，折合人民币约6700万元。这个数字由投资者承担——他如今是 OpenAI 技术团队成员。

一、发生了什么

这场对谈的对象是 Cloudflare 首席技术官 Dane Knecht。Knecht 点破关键：Steinberger 拥有"几乎无限的 token 预算"，不是在场每个人都有的条件。观众听到数字一片哗然，他的回应倒是坦诚："大家没意识到的是，这里面不是所有消耗都有用。"也就是说，千万美元里有一部分是无效运行的沉没成本。对谈还聊到开源社区的困境：Knecht 提到不少维护者被低质量 AI 生成代码淹没，干脆不再收外部 PR。Steinberger 的解法是改提交规范——贡献者要展示从问题到方案的推导过程，"看到你怎么从 A 走到 B，我对输出的信任度才够高"。对"几年后人人同时跑几百个 agent"的设想，他持保留态度。他预测的形态更收敛：每个人拥有一个全天候运行、能提前预判需求的智能助手，问题还没问出口，答案已经备好。关于权限他也给了建议——不想交出全部权限的话，可以再养一个"保安 agent"，专门审发给主 agent 的授权，两个 agent 相互谈判比单打独斗可靠。

值得玩味的是烧钱者的另一重身份：Steinberger 今年2月加入 OpenAI，OpenClaw 是他此前独立发起的开源项目。顶级实验室花钱养一个极限测试者，买的不只是他的产出，还有 agent 跑到边界时的全部反馈数据。

二、跟你有什么关系

给 agent 做预算的团队：把千万美元当基准线会全军覆没，该量的是自己账单里"有用产出"的占比，行业里这个比例普遍不高。

开源维护者：与其一刀切拒绝 AI 生成的 PR，不如要求附上推理过程，把审核成本转移给提交方。

普通用户：云端 agent 的账单最终会转嫁到订阅价里，本地小模型加关键步骤人工确认，仍是多数人更划算的组合。

三、怎么用

1. 先算有效成本：跑一周 agent 工作流，把每次调用分成"推进任务"和"空转重试"两类，看浪费占比再决定要不要上更贵的模型。
2. 给重复任务设预算上限：agent 卡死循环是最常见的烧钱方式，调用次数和金额都要有硬顶。
3. 评估任务是否必须云端：涉及隐私的数据留在本地跑小模型，成本和合规压力一起降。

四、三个别信的说法

月烧千万美元说明 agent 成本降不下来。 这是极端个案：顶级实验者拿着投资人买单的额度做极限测试，不代表生产环境的合理成本，别被锚定。

他烧得多说明他效率高。 他自己承认部分消耗无用。无限预算掩盖了低效，真正值得学的恰恰是他在浪费里学到的边界。

开源项目拒绝 PR 就是反 AI。 维护者拒绝的是无法验证来源的低质量代码。要求说明推导过程对人和 AI 是同一把尺子，这是筛选不是歧视。

五、一句话结论

无限预算烧不出效率，能算清"有用 token"占比的团队才配谈规模化。

信息来源

• 凤凰科技：OpenClaw 作者月耗 token 约1000万美元，2026年10月23日
• InfoWorld 原始报道，2026年10月

功能与价格以官方公告为准。本文写于 2026 年 10 月 24 日。