這本質上根本不是 bug 的問題，而是利益問題，說白了就是錢的問題。我們或許可以從兩個角度來切入分析：
角度一：User 端（使用者）
以前我們額度（Quota）給得很高的時候，那時 OpenClaw 都還沒紅。OpenClaw 說實話，目前還是一個挺雷的工具，但它確實大幅降低了大家使用 AI 的門檻，把受眾從我們這些從業人員，一口氣擴展到幾乎所有人。
這讓一群原本根本摸不到邊的人，開始接觸到了 AI Agent。而人嘛，尤其是大多數人貿然接觸到一個完全陌生的新技術時，總是會給它過高或過低的評價。很明顯，現在 AI 就是被捧到了一個它根本還達不到的神壇上。
就像以前，在公司裡往往是做前端（Front-end）的最吃香，高管和老闆們大多對那種視覺化（Data Visualization）、3D 建模的 Dashboard 愛得要死，就算他們大半時間根本看不懂上面的數據是什麼意思。
抱歉，浪費大家時間扯了點題外話。我想表達的是，現在的 AI 就跟當年一樣。那些老闆對 AI 根本是一知半解，但他們只看懂一件事：這東西能幫他們做事，而且底層邏輯還算扎實，不會跟你陽奉陰違（嗯，大概啦），重點是感覺只要花「一點點」的 token 就能搞定。
甚至那些業務（Sales）還會去跟他們畫大餅，說什麼 AI 可以根據你們的使用習慣把 workflow（工作流程）固定下來，然後你就可以讓它直接接管底下的員工了（這當然只是我在嘴砲，現在根本不可能好嗎）。現在有些公司，甚至已經走火入魔到把 token 的消耗量拿來當作員工每個月的 KPI 考核了。
角度二：Provider 端（模型提供方）
這給各大 LLM 的 Provider 帶來了穩定且大量的高品質訂單。對他們來說這簡直太讚了，每一筆 token 的消耗，都會白花花地轉換成營收。OpenClaw 對他們來說更是一個超級推銷員，它讓更多外行人來買 token，也讓 token 的消耗量暴增（隨便都是正常情況的幾十上百倍）。
歷史淵源：
早期的 AI 公司對前景太過樂觀，導致他們基本都在前期瘋狂擴張基礎設施（Infrastructure / 算力），產能很高、閒置也很多，結果呢？ROI（投資回報率）卻很慘。他們發現會買單的客群根本沒有想像中那麼多。
於是，他們就把腦筋動到了原本根本看不上眼的散戶（個人使用者）身上。各種包月訂閱制就是專門弄給散戶的，我們以前能享有那麼高的 token 上限，純粹是因為他們閒置的算力池還深得很。
但現在不一樣了，他們終於迎來了真正想吃的肥羊（企業級客戶），那散戶自然就被放生了。即使是現在，包月制能打的 Quota 額度也絕對是遠超出那點訂閱費成本的。所以我大膽預測，如果產業沒什麼大方向的變動，未來針對個人使用者的額度絕對會被繼續大砍。這就是很現實的商業考量啦，出來開公司的，誰會跟錢過不去？