API 被封？OpenClaw 终极省钱指南，这才是普通人的 AI 自由！

Описание: AI 代理看似完美，但你的钱包在“滴血”？一个由高昂 API 成本构建的“围墙”正在阻碍普通人的自动化梦想。本期视频，我将带你深入科技圈的一场“血雨腥风”：从 Anthropic 对爆火开源神器 OpenClaw 的无情封杀，到开发者们的集体大逃亡。更重要的是，我将为你揭示一个来自中国的“破局者”——MiniMax M2.5，它如何以惊人的“白菜价”和恐怖的性能，通过独家的 MoE 与强化学习技术，彻底颠覆了硅谷巨头的游戏规则！
Your AI agent seems perfect, but is it draining your wallet? A "wall" built on expensive API costs is blocking the dream of automation for everyday users. In this video, we dive into a tech industry storm: from Anthropic's ruthless ban on the viral open-source tool OpenClaw to the massive developer exodus. Most importantly, I reveal a "game changer" from China—MiniMax M2.5. We'll explore how its "rock-bottom prices" and insane performance, powered by proprietary MoE and RL tech, are rewriting the rules set by Silicon Valley giants!
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📄 核心内容 & 关键词 | Key Content & Keywords:
Token经济学与API刺客 (Tokenomics & API Assassin): 我们揭示了为何网页端订阅与 API 接口之间存在巨大的价格鸿沟，以及为什么一个简单的“Hello”在后台可能消耗数美元的成本。
We reveal the massive price gap between web subscriptions and API access, and why a simple "Hello" can cost dollars in backend processing.
Anthropic vs. OpenClaw (The Ban): 深度复盘 Anthropic 如何通过修改开发者政策封杀开源神器的 OAuth Token，以及 OpenAI 如何利用这一机会截获开发者社区的心。
A deep dive into how Anthropic banned the open-source tool's OAuth tokens by changing developer policies, and how OpenAI seized the opportunity to win over the developer community.
MiniMax M2.5 & Forge 框架 (MiniMax M2.5 & Forge Framework): 详细解读 MiniMax 如何利用混合专家模型 (MoE) 和独家的 Forge 强化学习框架，在仅激活 1000 亿参数的情况下实现超越巨头的性能与稳定性。
Unpacking how MiniMax utilizes Mixture of Experts (MoE) and its proprietary Forge reinforcement learning framework to achieve giant-killing performance and stability with only 100B active parameters.
廉价算力的革命 (The Cheap Token Revolution): 为什么将推理成本降至“1美元/小时”不仅仅是省钱？它如何解锁了持续集成 (CI/CD) 和全天候深度研究 Agent 等前所未有的应用场景。
Why driving inference costs down to "$1/hour" is not just about saving money—it unlocks unprecedented use cases like continuous integration (CI/CD) and 24/7 deep research agents.
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What do you think is the biggest barrier for you using AI agents: the high API costs or the technical complexity? Share your thoughts in the comments below!
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