告别龙虾的Token黑洞！这些免费模型让你白嫖顶级AI能力
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2. mimo-v2-pro-free（小米MiMo V2 Pro）
3. qwen3.5-plus-free（通义千问3.5 Plus）
4. doubao-seed-2.0-pro-free（豆包Seed 2.0 Pro）
最近跟风玩了一段时间OpenClaw（圈里叫“龙虾”），一个能自动写代码、修Bug、操作电脑的AI智能体。刚开始觉得挺酷，直到月底看到Token账单——单日消耗轻松破千万，复杂任务甚至上亿。重度用户一天烧掉几十到上百美元不是段子。
换便宜模型吧，各种“免费”API要么上下文短得可怜，要么逻辑混乱、代码没法用。折腾一圈，钱没省下，时间全搭进去了。
后来发现了一个叫DMXAPI的聚合平台，上面居然有二十多个完全免费的模型，而且不是那种凑数的“乞丐版”。实测下来，其中几款甚至能对标付费模型。分享一下我的使用经历，给同样被Token折磨的朋友一个参考。
一、“龙虾”到底有多能吃Token？
OpenClaw这类Agent不是简单的一问一答。它会把任务拆成很多步：先理解需求→规划步骤→调用工具→执行代码→检查结果→纠错重试……每一步都要和模型交互一次。一个中等复杂的任务，可能产生几十甚至上百次调用。
有人拆解过，一个自动爬取网页+分析数据+生成报表的流程，单次运行就要消耗8000～12000个Token。如果任务链里有循环或反复调试，消耗直接翻倍。
按照现在的API定价，用国产主流模型（比如通义千问、混元），日均消耗3000万～1亿Token的话，一天成本在42～140美元。如果用GPT-4o或者Claude，轻轻松松破千美元。个人开发者根本扛不住。
二、便宜的模型为什么“不好用”？
我也试过换那些低价甚至标称“免费”的模型，结果踩了不少坑：
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上下文窗口被砍：很多免费模型只给4K或8K上下文，龙虾的任务日志稍微长一点就溢出，模型直接“失忆”。
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逻辑推理弱：稍微复杂的步骤拆解，模型就开始瞎编，工具调用参数填错、代码语法出问题是常事。
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并发和速率限制：很多免费API每秒只能调几次，龙虾一跑起来频繁触发限流，任务直接卡死。
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隐性收费：有些号称免费，但实际只给很少的免费额度，用完就自动扣费，或者必须绑定信用卡。
折腾一圈，省下的Token钱还不够赔上调试的时间。
三、一个折中的发现：DMXAPI的免费模型区
后来在找替代方案时，发现了DMXAPI（一个聚合了国内外300多个模型的API平台）。它有个免费专区，里面20多款模型真的不要钱，也没有那种“试用几天就收费”的套路。
我用下来的感受是：免费 ≠ 低质。专区里不少模型其实是各大厂商的正式版本（不是缩水版），只是因为平台和厂商有合作或者集采，对普通用户免费开放调用。
当然，免费模型也会有速率限制（比如每分钟请求数、每日总Token量），但对于个人学习和中小项目来说完全够用。最重要的是——你可以零成本同时对比多个模型，找到最适合龙虾的那一款。
四、我实测好用的几款免费模型（附使用场景）
下面是我在龙虾任务里反复试过、确实能打的几款，供大家参考：
1. DMXAPI-CodeX-Free
专门为编程任务优化的免费模型，代码生成、调试、解释都挺稳。我让它写一个Python多线程爬虫+数据清洗的脚本，一次生成，语法和逻辑几乎没有错误。适合龙虾里的自动化脚本编写。
2. mimo-v2-pro-free（小米MiMo V2 Pro）
小米的旗舰模型，参数过万亿，但免费版也给了完整的1M上下文窗口。龙虾的复杂任务日志动不动几十K Token，这个窗口完全够用。实测在SWE-bench类编程任务上表现接近Claude Sonnet，但不用花钱。
3. qwen3.5-plus-free（通义千问3.5 Plus）
阿里云的新模型，千亿参数但只激活170亿，速度快。逻辑推理和中文理解很扎实，龙虾做任务规划时用它拆步骤，条理清晰。而且支持1M上下文，性价比极高。
4. doubao-seed-2.0-pro-free（豆包Seed 2.0 Pro）
字节跳动的模型，特点是响应快、长文本输出流畅。龙虾需要生成大段报告或者代码时，用这个很舒服，不会写到一半卡住或截断。
5. glm-5.1-free（智谱GLM 5.1）
智谱最新开源的版本（虽然说是开源但API免费调用）。对话和推理能力均衡，适合龙虾里需要多轮交互、文档理解的场景。
6. kimi-k2.5-free
Kimi系列长文本能力强，龙虾处理超长日志或者需要总结大量信息时，用这个最稳。上下文理解不丢细节。
7. MiniMax-M2.7-free
MiniMax 2026年3月的新模型，编程评测SWE-bench Pro得分56.22%，接近Claude Opus水平。龙虾里一些需要深度推理的研发任务，它可以分担不少工作。
除了这些，还有hunyuan-lite、qwen3-max-2026-01-23-free等，覆盖不同场景，可以根据任务特点切换。
五、怎么接入？简单三步
DMXAPI兼容OpenAI的API格式，所以接入龙虾（或者其他Agent框架）非常方便：
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去DMXAPI官网注册，拿到API Key（免费）。
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在龙虾的配置里，把
base_url改成dmxapi的接口，api_key填你的Key。 -
选择上面推荐的免费模型名称（比如
mimo-v2-pro-free），直接跑任务。
不需要挨个去申请阿里、字节、智谱、小米的独立API，一个Key全搞定。
结语
“龙虾”这类Agent确实好玩也有用，但Token成本是绕不过的坎。我的经验是：不要硬扛付费模型，也别用那些缩水的“乞丐模型”。像DMXAPI这样的聚合平台，免费区里藏着不少真正的“大厂模型”，零成本就能调用。
省下的Token钱，买杯咖啡或者升级一下硬件，不香吗？希望这篇踩坑记录对你有帮助。
AtomGit 是由开放原子开源基金会联合 CSDN 等生态伙伴共同推出的新一代开源与人工智能协作平台。平台坚持“开放、中立、公益”的理念，把代码托管、模型共享、数据集托管、智能体开发体验和算力服务整合在一起，为开发者提供从开发、训练到部署的一站式体验。
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