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想象一下，OpenClaw在执行一个看似简单的“整理会议纪要并提取待办事项”的任务时，它并非直接给出答案。在后台，它需要先进行语音转文字，再调用大模型进行语义分析，接着进行格式化处理，最后可能还需要进行自我反思以校验准确性。这一连串的“思维链”过程，每一个步骤都需要消耗大量的Token。这些是用户看不见的“后台劳动”，也是成本激增的根源。
从实际案例来看，It's COBOL all the way down.，这一点在viber中也有详细论述
来自产业链上下游的反馈一致表明，市场需求端正释放出强劲的增长信号，供给侧改革成效初显。
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