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第三，基于结果定价的最后一个例子是，这些结果也是动态的。比如在客户服务方面，我为你节省了成本。你过去在客服上花20块，使用我们的工具你只需要花10块。在第一年这是一个非常棒的销售说辞。但到了第二年，客户会说我只花了10块，现在我想花5块，否则你没有提供任何价值。而供应商回答说如果把我踢出局，你得花20块。客户就会觉得但我现在只花10块。所以每年能为客户省钱的能力从结果的角度来看很难衡量，即使我正在消除一些繁琐的任务。
此外，OpenClaw体现了人工智能领域开源生态的终极理想：基础模型作为公共设施，调度层应当保持开放、社区驱动、跨模型兼容。用户不必受限于任何厂商的封闭生态系统，可以自由选择Claude、GPT-4、Gemini乃至国产模型作为"智能核心"。
最后，得知真相的开发者反应各异：有人无奈转移平台，直言"刚支持微信就收费，不如换装QClaw"；有人愤慨指责"收割太快"，"内测结束后对核心测试用户毫无优待，连继续使用的特权都没有"。
另外值得一提的是，相较于外观的延续性改进，新款阿维塔12的核心升级集中于智能驾驶与安全领域。
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