面向个人投资者的AI加密货币交易机器人正在迅速降温。业内分析认为，散户之所以很快放弃这类产品，关键不在交易策略本身，而在于大语言模型（LLM）长时间运行所带来的高额推理成本。持续不断的Token消耗，正逐步侵蚀原本有限的交易收益。

区块链媒体Cryptopolitan于4月29日（当地时间）报道，不少散户在启用定制化AI交易机器人后，仅运行约两周便选择停用，主要原因就是持续的API调用和模型推理支出过高。

上述分析援引了OpenClaw生态托管服务商Agent37相关撰稿人的实际观察。文章称，在考察数百个自主AI代理部署案例后发现，个人投资者普遍卡在后续维护和运行成本上。

目前，在YouTube和各类线上社区中，借助Claude等工具在几分钟内搭建Solana交易机器人的教程正在快速传播。但从“搭得起来”到“长期跑得下去”，两者之间存在明显差距。

文章指出，策略开发成本与策略执行成本并不是一回事。借助LLM，构建动量指标、编写交易规则等前期工作，成本几乎可以忽略不计；但如果要让机器人24小时读取市场数据、完成分析并自动作出交易决策，就会持续产生支出。

这类支出被概括为“推理税”（inference tax）。对于个人投资者而言，这笔成本可能是致命的。比如，若将AI机器人设定为每5分钟分析一次图表和市场情绪，并据此判断是否进行Solana交易，Token消耗就会不断累积。

不少用户倾向于选用GPT-5.4、Claude Opus等高性能模型，但这类模型一旦进入长时间连续运行状态，成本就会迅速上升。文章提到，部分案例中，机器人日均API成本达到10美元，而实际交易收益仅约2美元。“智能”的成本，反而超过了交易本身创造的价值。

分析还指出，AI加密货币交易圈的一种普遍认知本身也存在偏差：市场往往默认，即便只是执行简单策略，也必须调用顶级通用模型，但事实并非如此。文章举例称，像“Solana下跌5%时买入”这样的策略，并不需要“天才级AI”，更适合由速度更快、价格更低的模型，配合严格的系统提示词来完成。

作为替代方案，文中提到Qwen 3.5 Flash等低成本开源模型。通过围绕特定策略优化系统提示词，原本面向通用任务的AI模型也可以被改造成专用于单一任务的工具，从而将推理成本压缩到接近于零的水平。

不过，更低成本的方案同样存在现实门槛。要在本地环境或自有服务器上部署此类模型，往往需要较强的技术能力。文章将其视为新的部署瓶颈，并指出，大多数散户并非DevOps工程师，难以承担复杂的服务器搭建与部署流程，最终往往又回到价格更高的API模型，随后因成本压力再次放弃机器人运行。

因此，也有观点认为，未来AI交易市场的竞争力，不在于提示词设计得多么复杂，而在于基础设施是否足够简化。市场真正需要的是这样一种平台：用户只需输入策略，系统便能自动将任务分配给低成本模型，并在隔离环境中完成运行。文章强调，基础设施本身不应成为用户门槛。

市场分析认为，这一案例表明，个人算法交易的门槛正在从过去的编码能力，转向部署、托管和推理成本。如果AI自动交易要真正走向大众市场，如何降低高昂的推理费用、简化复杂的部署环境，将成为下一阶段的关键课题。