精选理由
这个项目解决了复杂任务必须用昂贵顶级模型的痛点，做 AI 应用开发或智能体搭建的团队可以直接用，成本直降 10 倍，建议试试。
一个名为 OpenSquilla 的开源项目用 Python 重写了小龙虾（Crayfish）框架，实现了智能省钱和智能安全。它通过本地路由器将简单任务分配给便宜模型，复杂任务才调用 Opus 或 GPT 等顶级模型，在测试中得分与 OpenClaw 几乎相同（0.9251 vs 0.9255），但成本从 6 美元降至 0.68 美元，降低近 10 倍。项目还包含四层记忆系统、按需加载的 16 个工具、三档安全沙箱，以及支持网页、命令行、Slack、飞书、钉钉、Discord、Telegram、QQ 等统一入口。它已接入 OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen、Kimi、智谱、火山等 20 多家模型。
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一个名为 OpenSquilla 的开源项目用 Python 重写了小龙虾（Crayfish）框架，实现了智能省钱和智能安全。它通过本地路由器将简单任务分配给便宜模型，复杂任务才调用 Opus 或 GPT 等顶级模型，在测试中得分与 OpenClaw 几乎相同（0.9251 vs 0.9255），但成本从 6 美元降至 0.68 美元，降低近 10 倍。项目还包含四层记忆系统、按需加载的 16 个工具、三档安全沙箱，以及支持网页、命令行、Slack、飞书、钉钉、Discord、Telegram、QQ 等统一入口。它已接入 OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen、Kimi、智谱、火山等 20 多家模型。
你敢把 Opus 和 GPT 接入到小龙虾里跑吗？ 反正我是不敢，跑不起... 但是不接入这些顶级模型，有些复杂任务，国产模型真的搞不定。 发现一个以前不知道的团队做的开源项目 @OpenSquilla 脑洞很大的用 Python 重写了一个【智能省钱+智能安全】小龙虾 更省钱还更安全... 用一个本地路由器，把简单任务丢给便宜模型，复杂任务才上 Opus 4.7 同一套测试跑下来分数和 OpenClaw 几乎一样（0.9251 vs …