多家AI Token涨价后，怎么养“龙虾”最划算？

3月27日消息，2026年3月，一场由OpenClaw引发的“算力风暴”席卷国内AI圈。短短一个月内，腾讯、阿里、百度、智谱等主流厂商相继宣布AI模型API价格上调，最高涨幅超过460%。

当“养龙虾”（调教自己的OpenClaw智能体）成为热潮，Token消耗从“涓涓细流”变成“洪水猛兽”，如何在这场算力通胀中找到最经济的饲养方案，成了每个AI玩家不得不面对的课题。

龙虾火爆，Token消耗何以剧增？

OpenClaw的火爆并非偶然。与传统的AI对话应用不同，这类智能体具备自主规划、拆解任务、调用工具的能力。简单来说，普通对话是“一问一答”，而“龙虾”会像一名真正的数字员工，在后台持续运转、反复思考、多次调用外部工具。

这种模式的Token消耗是惊人的。有业内人士测算，OpenClaw执行一个中等复杂度的编程任务，消耗的Token量是同长度对话的10到100倍。猎豹移动CEO傅盛的个人AI助理日均消耗高达100-200美元，足见“养虾”的成本之高。

这种指数级的用量增长，直接触发了国内云厂商的算力成本压力。硬件层面，GPU、HBM等核心部件供应链持续紧张、价格一路攀升；市场层面，AI应用全面爆发，算力需求远超供给。供需失衡之下，涨价成为必然。

从3月中旬开始，各大厂商相继调整了AI模型API价格：

腾讯云：混元系列模型最高涨幅超460%，从0.0008元/千tokens飙升至0.004505元/千tokens，同时结束了多款第三方模型的免费公测。

阿里云：算力卡、文件存储产品上涨5%-34%。（自2026年4月18日00:00起执行）
百度智能云：AI算力相关产品上调5%-30%。（自2026年4月18日00:00起执行）
智谱AI：新推出的GLM-5-Turbo API价格较前代累计上涨83%。

腾讯高管在财报电话会上直言：“供应商优先保障大客户，我们别无选择，只能将成本上涨转嫁至售价。”这番话，道出了整个行业涨价的底层逻辑。

各家“龙虾套餐”价格大比拼

要回答"怎么养最划算"，首先要弄清楚各家目前的价格体系。

当前市场上的AI Token定价大致可分为两类：一类是传统的按量付费API（适合开发者灵活调用），另一类是专为OpenClaw场景诞生的Coding Plan订阅套餐（适合"养虾"用户按月固定支出）。

传统按量付费API方面（单位：元/百万Token），以各家主力旗舰模型为例：阿里云Qwen3-Max输入约2.4元、输出约9.6元；百度文心X1（推理型）输入约2元、输出约8元；火山引擎豆包Pro输入约4元、输出约16元，但其轻量版Lite极为便宜（输入0.8元、输出2元）；腾讯云混元HY2.0涨价后输入约3.2至4元、输出约8至16元；MiniMax M2.5（思考型）输入约2.1元、输出约8.4元；智谱GLM-5约输入3.5元、输出14元；Kimi K2.5输入约4元、输出约21元。值得注意的是，腾讯云Hunyuan-Lite依然完全免费，阿里云Qwen-Turbo输入仅0.3元/百万Token，是极致低价之选。

然而，对于"养龙虾"用户来说，纯按量计费是一条非常危险的路——OpenClaw天然的多工具调用、长上下文、多流程执行特性意味着Token消耗完全不可控。一个简单任务消耗数百万Token的情况稀松平常，如果不加管控，"月薪两万养不起一只龙虾"绝非段子。

因此，Coding Plan订阅套餐才是"养虾"的正确姿势，也是各厂商争夺最激烈的战场。

以下是截至2026年3月26日，TechWeb统计的主流厂商的“龙虾套餐”及API价格对比：

注：阿里云Coding Plan Lite版3月20日起已经停止新购。

三、怎么养龙虾最经济？

面对上述玲琅满目的套餐选择和差异化的计费模式，如何找到最适合自己的“养虾”方案？结合最新市场数据，总结出以下几大策略：

策略一：重度用户选阿里云Coding Plan Pro

如果你属于重度用户，每日需要频繁调用模型进行编程、自动化任务，阿里云Coding Plan Pro（200元/月） 是目前市场上“按次计费”类套餐中容量最大的选择。

该套餐提供90000次请求/月的额度，折算日均3000次，足以支撑一个相当繁忙的“龙虾”持续运转。支持Qwen3.5-plus、GLM-5、MiniMax-M2.5、kimi-k2.5四款主流模型，覆盖了从通用对话到代码生成的多种场景。

成本测算：以200元/90000次计算，单次请求成本约0.0022元。如果你的“龙虾”每次任务需要调用多次模型（例如一个任务拆解为5-10步），这个成本结构依然可控。

适用人群：日均调用量在1000次以上、希望锁定固定成本的重度玩家。

策略二：多模型尝鲜者首选百度/腾讯/火山首月低价

如果你刚刚接触OpenClaw，希望低成本体验不同平台的“养虾”效果，或者需要灵活调用多种模型来完成不同任务，百度、腾讯、火山方舟的首月优惠套餐是最佳入口。三家均提供“Coding Plan Lite”套餐，额度均为18000次请求/月，支持多款主流模型。

可以先把有首月优惠"薅一遍"。这个阶段的核心目标不是"用好"，而是"搞清楚OpenClaw能帮自己做什么"。

可以依次购买三家首月套餐，用一个月时间充分体验不同模型的表现。腾讯云7.9元，百度千帆17.8元，火山方舟40元，首月总花费仅7.9+17.8+40=65.7元，即可获得54000次请求的体验额度，足够深度测试。搞清楚哪个平台、哪个模型最适合自己的工作场景，之后再做长期续费决策。

策略三：专用模型用户按需选择

如果你已经确定自己偏好某家模型，可以直接选择对应厂商的专用套餐。如智谱、MiniMax、Kimi的龙虾套餐。

智谱GLM系列在智能体任务上有专门优化，适合需要复杂推理和工具调用的场景。Kimi-K2.5模型在处理长上下文、复杂推理方面具有优势。适合需要处理超长文档、深度分析等高端任务的用户。

适用人群：对模型能力要求极高、且用量可控的高端玩家或专业人士。

策略四：一站式多模型需求选择360

如果你需要在一个平台下灵活调用多达16个主流大模型，且不希望绑定单一厂商，360安全龙虾入门套餐（169元/1700个算力豆） 提供了独特的选择。

算力豆是360平台的通用算力单位，可兑换调用不同模型的额度。这种模式的最大优势是灵活性，你可以根据任务需求，在16个模型之间自由切换，而无需购买多个套餐。

适用人群：需要频繁切换模型、希望一站式管理的开发者。

写在最后：算力通胀时代的生存法则

OpenClaw的火爆，本质上是AI从“对话玩具”进化为“生产力工具”的缩影。当AI开始替我们干活、替我们思考，算力成本就成了无法回避的现实。

在这场算力通胀中，没有永恒的“免费午餐”，只有不断优化的成本策略。对于开发者而言，最经济的“养虾”方式不是死磕最低单价，而是：

1. 量体裁衣：先统计自己的实际用量，再选择匹配的套餐。

2. 组合使用：将按量计费与包月套餐结合，高峰期用套餐，低谷期用按量。

3. 关注缓存：Kimi等平台支持上下文缓存，命中后成本大幅降低。

4. 动态调整：AI行业变化极快，每月复盘一次用量和成本，及时切换最优方案。

在这个日新月异的行业里，今天的“最划算”可能很快被明天的新套餐取代。保持关注，灵活应对，才能让你的“龙虾”既吃饱、又吃好。

另外，附赠一些省钱技巧：

根据"养虾烧1亿Token"后总结的社区实战经验，以下几条省钱操作能将Token消耗从100%压到30%以内：

1、一个任务一个会话：做完就输入/compact（压缩上下文）或/new（新开对话），绝不在一个长会话里跨任务混聊。长会话是Token黑洞。

2、一次说清需求：在OpenClaw里，每"补一句"都等于重新跑一轮完整请求。与其"先分析一下"“继续”“展开”"改个标题"来回拉扯，不如一次性说清目标、格式和边界。

3、关闭Thinking模式：深度思考模式的输出量是普通模式的数倍乃至数十倍，非必要别开。

4、精简静态文件：AGENTS.md、SOUL.md、MEMORY.md等工作区文件会在每一轮被注入系统提示，写得越长消耗Token越多。社区有人测出"工作区文件注入浪费了93.5%的Token"。

5、后台自动化用轻量模型：Heartbeat、Cron等后台任务默认会跑完整上下文，务必开启isolatedSession和lightContext，并切换到便宜模型。