Anthropic拒絕龍蝦吃自助餐,中國token大廠笑了

Anthropic拒絕龍蝦吃自助餐,中國token大廠笑了

文章圖片

Anthropic拒絕龍蝦吃自助餐,中國token大廠笑了

文章圖片

Anthropic拒絕龍蝦吃自助餐,中國token大廠笑了

文章圖片

Anthropic拒絕龍蝦吃自助餐,中國token大廠笑了


一封來自 Claude 的郵件 , 悄悄發送到了訂閱用戶的收件箱里 。
內容其實很簡單 , 用一句話就能說清:
從4月4日起 , 你不能再用Claude訂閱額度跑第三方工具(比如OpenClaw) , 想繼續用 , 只能按量付費 。
這意味著什么?
曾經那種“一月幾百塊 , AI隨便用”的時代 , 在Claude這里正式結束了 。
那頓看起來無限供應的AI自助餐 , 關上了它的大門 。

01
這件事很快在開發者圈炸開了鍋 。
Claude Code負責人Boris Cherny連發多條推文解釋 , 態度很明確:
不是不讓用了 , 要用可以 , 得加錢 。
要么購買”額外使用包“ , 要么自備Claude API key , 按需按量付費 。

他還強調了一點:Claude的訂閱從來就不是為這種第三方工具的使用方式設計的 , 他們優先考慮官方產品和API的正常使用 。

不過說白了 , 主要是受夠了用戶拿訂閱狠狠薅token養龍蝦 。
這種“薅”已經遠遠超出了設計預期 , 畢竟這玩意兒確實是貴 , 貴得滴血:一只被養起來的OpenClaw agent , 按API等效成本估算 , 跑一天大概在1000到5000美元 。
而Claude最貴的Max訂閱檔 , 也就200美元一個月 。
這就好比你花兩百塊進了自助餐廳 , 結果直接把廚房里的龍蝦池搬空了 。
這種賠本買賣 , 餐廳能一直做下去才怪 。

02
把時間線拉長 , Anthropic其實并不是“突然翻臉” , 而是很早就意識到了賠本 , 做出了持續了四個月的止血 , 現在只是徹底把話攤開 。
1月:Anthropic開始限制訂閱OAuth token的外部使用 , 先從技術上堵住后門 , 不驚動用戶 。
2月:Anthropic更新服務條款(ToS) , 明確規定訂閱賬號不得用于第三方自動化工具 。
3月:推出并強化Claude Code , 用產品替代 OpenClaw 的核心能力 , 把用戶從第三方生態拉回官方生態 。
4月(也就是現在):發郵件正式通知 , 徹底不允許訂閱供給第三方工具 。
短短四個月 , 從默默忍受到徹底切斷 , 看看Anthropic的動作節奏 , 就知道他們虧得有多嚴重 。
Anthropic甚至還給出了補償:訂閱者可以獲得一次性等額月費積分 , 折算成你的月訂閱費 , 相當于免費送一個月 。
現在擴展包正在折扣 , 如有需要可以購買;想要全額退款也行 , 明天的退款郵件里找鏈接 。

給補償、給折扣、甚至給退款 , 說明他們知道用戶會跑 , 但也說明他們已經接受:不封 , 比用戶流失更虧 。
03
這件事的核心其實只有一句話:AI訂閱 , 本質是賭你用得不多 。
大多數訂閱用戶只是問問問題、寫寫代碼 , 消耗是可控的 , 用戶的平均用量不會太高 。
但OpenClaw這類工具把這件事徹底改變了:agent可以24小時運行 , 可以無限循環調用 , 可以同時跑多個任務……
這哪是用AI , 這是直接把token當紙錢燒 , 和放饕餮進自助餐廳有什么區別 。
一旦使用可以被自動放大 , “平均用量”這個前提就徹底失效了 , 擺在訂閱模式面前的只剩兩個選擇:要么漲價 , 要么消失 。
Anthropic選擇了第三種更直接的方式:把能放大用量的入口直接關掉 。
龍蝦貴 , 那就不上龍蝦了 , 想吃自己買去 。
不過暫時來講 , 這并不是AI業內的統一方向 。 在Anthropic收緊的另一邊 , OpenAI的選擇是放開 , 在2月份直接聘請了OpenClaw的創始人 。
Codex工程負責人Thibault Sottiaux則表示:AI公司即將進入“供不應求”的階段 , 誰擁有更多算力 , 誰的模型更高效 , 誰就能在這場競賽中勝出——而他們(OpenAI)兩者都有 。

當一家公司開始限制使用 , 另一家公司選擇承接需求 , 這場競爭就不再只是模型能力的競爭 。
關鍵在于 , 誰能養得起這些“龍蝦” 。
對中國的AI企業來看 , 這可能是一個窗口期 。
我們恰好具備更低的價格、更寬松的調用限制 , 和更適合高頻調用的API 。
當Anthropic收緊用量 , OpenClaw這樣的工具會尋找新的“算力出口” , 一部分原本跑在海外模型上的agent也會開始遷移 。
【Anthropic拒絕龍蝦吃自助餐,中國token大廠笑了】龍蝦已被“放生” , 接下來 , 就看誰的池子夠大了 。

    推薦閱讀