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title: OpenClaw向けおすすめAIモデル（2026年7月）：実測・比較ランキング
description: >-
  OpenClawにどのAIモデルを使うべきか？50以上のモデルを検証しました。コーディングにはClaude Opus 4.8、リサーチにはGemini
  3.1 Pro、低予算にはMiniMax M3。定期的に更新中。
date: 2026-01-24T00:00:00.000Z
updatedDate: 2026-07-23T00:00:00.000Z
location: サンフランシスコ（カリフォルニア州）– 2026年1月24日
image: /images/best-models-for-clawdbot-hero.jpg
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faq:
  - question: 2026年にOpenClawに最適なAIモデルはどれですか？
    answer: >-
      ほとんどのユーザーにとって、Claude Sonnet
      4.6が最適なデフォルトです。日常のアシスタント業務、コーディング、マルチステップの作業をこなせ、請求額も現実的です。コーディングに特化するならClaude
      Opus
      4.8がプレミアム料金を払う価値があります。特に、以前のOpus世代と比べて価格が約3分の1に下がったためです。プライバシーが重要な作業には、haimaker.ai経由でQwen3
      CoderやKimi K2.7などのオープンウェイトモデルを使うことをおすすめします。
  - question: OpenClawで最も安いAIモデルはどれですか？
    answer: >-
      DeepSeek V4
      Flashが最も安い実用的なクラウドオプションです。100万トークンあたり1ドル未満で、エージェントを24時間稼働させても月数ドル程度で済みます。オープンウェイトモデルの場合、haimaker.aiがMiniMax
      M3、Qwen3 Coder、DeepSeek V4などを市場価格より5%安く提供しています。
  - question: OpenClawにhaimaker.aiをプロバイダーとして追加するには？
    answer: >-
      ~/.openclaw/openclaw.jsonのmodels.providersセクションにhaimakerを追加し、baseUrlに'https://api.haimaker.ai/v1'、APIキー、apiタイプに'openai-completions'を指定します。その後、使いたいモデル（例：qwen3-coder、llama-3.3-70b）を追加します。APIは完全にOpenAI互換です。
  - question: OpenClawで最も相性の良いGeminiモデルはどれですか？
    answer: >-
      Gemini 3 Proは100万トークン以上のコンテキストウィンドウにより、リサーチやドキュメント分析に最適です。Gemini 3
      Flashは100万トークンあたり$0.075/$0.30という価格で、大量のシンプルなタスクに向いています。どちらもhaimaker.aiまたはGoogleのAPI直接利用で使えます。
  - question: OpenClawでどのモデルを選べばいいですか？
    answer: >-
      日常業務にはClaude Sonnet 4.6から始めてください。コーディングにはClaude Opus 4.8、長文ドキュメントにはGemini
      3.1 Pro、低予算タスクにはhaimaker.ai経由でMiniMax M3やDeepSeek V4
      Flashがおすすめです。多くのユーザーは2〜3つのモデルを使い分け、タスクの複雑さに応じてルーティングしています。
locale: ja-jp
translationKey: best-models-for-openclaw
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どのモデルを使うべきか、よく聞かれます。正直な答えは「何をするか」「いくら使いたいか」次第です。

> **注意:** Clawdbotは**OpenClaw**へリブランディングされました。同じ強力なAIエージェントプラットフォームで、名前だけが新しくなりました。詳細は[openclaw.ai](https://openclaw.ai)をご覧ください。

OpenClawは十数のプロバイダーに対応しています。Anthropic、OpenAI、Google、haimaker.ai経由のオープンソースモデルなど。それぞれコスト、性能、データがどこに保存されるかという点でトレードオフがあります。

ここでは、モデル選びの考え方を紹介します。

## OpenClaw対応モデル一覧

OpenClawは、対応プロバイダーまたはOpenAI互換エンドポイントを通じて公開されているモデルであれば何でも使えます。実際に対応しているモデルの範囲は、デフォルト設定よりも広くなっています。

| プロバイダー | まず試したいモデル | 最適な用途 |
|---|---|---|
| Haimaker | MiniMax M3, Qwen3 Coder, Kimi K2.7, DeepSeek V4 | 1つのAPIキーで多数の低価格モデルを利用 |
| Anthropic | Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 4.6 | コーディングや複雑なエージェントタスク |
| OpenAI | GPT-5.6, GPT-5.5, GPT-5.4 Mini | 汎用作業、安定したAPI挙動 |
| Google | Gemini 3 Flash, Gemini 3.1 Pro | 長文コンテキストと無料枠の利用 |
| xAI | Grok 4.5, Grok 4.1 Fast, Grok Code Fast | 低価格の大容量コンテキストやコード特化作業 |
| DeepSeek | DeepSeek V4 Pro, DeepSeek V4 Flash | 低コストのコーディング・推論フォールバック |
| Ollama | Qwen3.6, Gemma 4, gpt-oss | ローカル/プライベート推論 |

モデルがOpenAI互換であれば、ルールはシンプルです。プロバイダーを追加し、モデルIDを追加し、完全修飾モデル名を許可リストに登録するだけです。Haimaker、Ollama、OpenRouter、Together、プライベートなvLLMデプロイ、ほとんどのホスティング推論ゲートウェイをカバーできます。

## 価格・性能・プライバシー

この3つは互いにトレードオフの関係にあります。2つまでなら最適化できても、3つすべてを同時に満たすことはまずありません。

#### 価格

トークン単価はモデルによって大きく異なります。プレミアム価格帯のClaudeモデルは、Grok 4.1 FastやDeepSeek V4 Flashなどの低価格オプションと比べてトークンあたり数十倍のコストがかかりますが、多くの場合、出力品質は同程度です。注目すべき変化として、Claude Opus 4.8は旧Opus価格の約3分の1でリリースされ、「プレミアム」と「ミッドティア」の価格差が大幅に縮まりました。

ほとんどのアシスタント業務にはミッドティアモデルが合理的です。Claude Sonnet 4.6はOpusの能力の大部分を、はるかに低いコストで提供します。

#### 性能

ベンチマークは信用できません。OpenClawで実際に重要なのは：

- **ツール呼び出し** – シェルコマンドやAPIを構文エラーなく呼び出せるか？
- **コンテキスト追跡** – 50メッセージ前の内容を覚えているか？
- **コード品質** – 生成したコードが実際に動くか？
- **速度** – 応答開始までの時間は？

#### プライバシー

クラウドAPIを使うということは、プロンプトが外部サーバーに送信されるということです。個人の財務情報、健康データ、独自のコードにとっては問題になります。オープンソースモデルをセルフホストすることもできますが、それなりのハードウェアと、レイテンシへの耐性が必要です。

## ユースケース別おすすめ

#### 日常アシスタント業務

**Claude Sonnet 4.6**（ミッドティア価格帯）

カレンダー、メール、リサーチ、一般的な質問。Sonnetはこれらすべてをこなせ、コストも現実的です。リアルタイムチャットに十分な速さと、マルチステップタスクに対応できる賢さを兼ね備えています。

**より安い選択肢：[GPT-5.4 Mini](/blog/gpt-4o-mini-openclaw)**（1ドル未満の価格帯）

シンプルな作業には十分です。複雑なタスクでは品質が落ちますが、コストが大幅に安いので、それが正解の場合もあります。

#### コーディングと自動化

**[Claude Opus 4.8](/blog/claude-opus-4-6-openclaw)**（プレミアム価格帯だが、以前のOpus世代より約3分の1の価格）

コードが実際に動く必要がある場合、Opusはプレミアム料金を払う価値があります。マルチファイルの編集や複雑なデバッグにおいて、私が使った中で最も優れており、4.8の値下げにより日常的なコーディングのデフォルトとして現実的な選択肢になりました。

**代替案：** Sonnet 4.6で拡張思考（extended thinking）を有効にする。推論トークンに対して必要なときだけ追加料金を払う方式です。

#### リサーチとドキュメント分析

**Gemini 3.1 Pro**（ミッドティア価格帯）

100万トークン以上のコンテキストウィンドウにより、コードベース全体を投入できます。長文ドキュメントにまたがる情報の統合が得意です。

#### OpenClawでのGeminiモデル活用

ドキュメント中心の作業をしている場合や、堅実なミッドレンジの選択肢が欲しい場合は、GoogleのGeminiファミリーを詳しく見る価値があります。

**Gemini 3.1 Pro**は主力モデルです。100万トークンのコンテキストウィンドウにより、リポジトリ全体を渡してバグを探させることができます。長文ドキュメント分析、契約書レビュー、コードベースのQ&Aにおいて、コンテキスト長の面で他に匹敵するものはありません。

**[Gemini 3 Flash](/blog/gemini-3-flash-preview-openclaw)**（1ドルを大きく下回る価格帯）はスピード重視の選択肢です。安価で高速、シンプルなタスクでも驚くほど高い能力を発揮します。大量のクエリをルーティングしていて深い推論が不要な場合、Flashで十分対応できます。

haimaker.ai経由でGeminiモデルを追加するには、プロバイダー設定に以下を追加します：

```json5
{
  models: {
    providers: {
      haimaker: {
        // ... existing config
        models: [
          // ... existing models
          { id: "google/gemini-3-pro", name: "Gemini 3 Pro" },
          { id: "google/gemini-3-flash", name: "Gemini 3 Flash" }
        ]
      }
    }
  }
}
```

または、GoogleのAPIを直接使うこともできます。OpenClawはGoogleをファーストパーティプロバイダーとしてサポートしています。

#### OpenClawでGemma 4をローカル実行する

APIコストをゼロにしたい場合、**Gemma 4 + Ollama**が現時点でOpenClawに最適なローカルモデルです。GoogleのGemma 4 8Bは16GBユニファイドメモリを搭載したMacであればどのMacでも動作し、コードの読み取り、簡単な編集、ボイラープレート生成を外部サーバーに何も送信せずに行えます。

Ollamaをインストールし、モデルをpullして、OpenClawから指定します：

```bash
ollama pull gemma4
```

```json5
{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        baseUrl: "http://localhost:11434/v1",
        api: "openai-completions",
        models: [{ id: "gemma4:latest", name: "Gemma 4 8B", contextWindow: 131072, maxTokens: 8192 }]
      }
    }
  },
  agents: { defaults: { model: { primary: "ollama/gemma4:latest" } } }
}
```

詳細な手順：[Ollamaを使ってOpenClawにGemma 4をセットアップする方法](/blog/gemma-4-ollama-openclaw-setup/)

#### プライバシーが重要な作業

**haimaker.ai経由のQwen3 CoderまたはLlama 3.3 70B**

オープンソースモデルを、コンプライアンス対応済みのインフラ経由でルーティングします。プロンプトが大手プロバイダーの学習パイプラインに入ることはありません。

最大限のプライバシーを確保したい場合は、OllamaやvLLMでセルフホストしてください。それなりのハードウェア（A100×2相当）と、高いレイテンシを受け入れられる必要があります。

**ハイブリッドアプローチ：** 一般的な作業にはクラウドAPIを使い、機密タスクにはオープンソースモデルに切り替える。OpenClawはモデルのオーバーライドでこれを簡単に実現できます。

## プロバイダー比較

#### Anthropic（Claude）

プレミアム価格帯（出力100万トークンあたり$3〜$75）。ツール呼び出しと指示追従の精度が最も高い。デフォルトではAPIデータを学習に利用しません。

Claudeはコーディングエージェントのデファクトスタンダードになっています。ツール使用の信頼性が他の選択肢より明らかに上です。

#### OpenAI（GPT）

ミッドティア価格帯（$0.60〜$15）。堅実な汎用性能、高速な応答。[GPT-4o](/blog/gpt-4o-openclaw)はバランスの良いオールラウンダーです。Miniバリアントは大量のシンプルなタスクに適しています。

#### Google（Gemini）

競争力のある価格帯（$1.25〜$10）。圧倒的なコンテキストウィンドウが最大のセールスポイントです。ドキュメント中心のワークフローに最適です。

#### haimaker.ai経由のオープンソース

市場価格より5%安い（100万トークンあたり$0.10〜$5）。GPUプロバイダー間でリクエストをルーティングし、コストとレイテンシを最適化します。米国の大手クラウド事業者にデータを送ることによるコンプライアンス上の課題を回避できます。

APIはOpenAI互換です：

```bash
curl https://api.haimaker.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $HAIMAKER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "llama-3.3-70b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'
```

ベースURLを`https://api.haimaker.ai/v1`に変更するだけで完了です。

<a href="https://app.haimaker.ai/sign-up?utm_source=openclaw_blog&utm_medium=cta&utm_campaign=model_guide_mid" class="cta-button">HAIMAKERで$10分の無料クレジットをゲット</a>

## OpenClawの設定

デフォルトモデルは`~/.openclaw/openclaw.json`で次のように設定します：

```json5
{
  agents: { defaults: { model: { primary: "anthropic/claude-sonnet-4-6" } } }
}
```

セッション中に`/model opus`または`/model haimaker/llama-3.3-70b`でモデルを切り替えられます。

> **移行に関する注意:** Clawdbotから移行する場合、設定ファイルは自動的にマイグレーションされます。CLIは`openclaw`コマンドではなく`clawdbot`コマンドを使用するようになりました。

#### OpenClawにhaimaker.aiをプロバイダーとして追加する

```json5
{
  env: { HAIMAKER_API_KEY: "sk-..." },
  agents: {
    defaults: { model: { primary: "haimaker/llama-3.3-70b" } }
  },
  models: {
    mode: "merge",
    providers: {
      haimaker: {
        baseUrl: "https://api.haimaker.ai/v1",
        apiKey: "${HAIMAKER_API_KEY}",
        api: "openai-completions",
        models: [
          { id: "llama-3.3-70b", name: "Llama 3.3 70B" },
          { id: "qwen3-coder", name: "Qwen3 Coder" },
          { id: "mistral-large", name: "Mistral Large" }
        ]
      }
    }
  }
}
```

手動編集を避けたい場合は、`npx -y @haimaker/connect --openclaw`がプロバイダーブロックを`~/.openclaw/openclaw.json`に自動で書き込みます。[接続ガイド](/connect)では対応する他のエージェントについても解説しています。

## どのモデルを選べばいい？

まだ迷っている場合は、以下の簡単な判断フローを参考にしてください：

**「とにかく動くものが欲しい」** — Claude Sonnet 4.6。タスクの80%をこなせ、価格も妥当です。ここから始めましょう。

**「本番コードを書いている」** — Claude Opus 4.8。深夜2時に厄介な非同期処理のバグをデバッグしていて、モデルが一発で正解を出してくれるなら、追加コストは十分に元が取れます。

**「長文ドキュメントを処理したい」** — Gemini 3.1 Pro。100万トークンのコンテキストを提供するのはこれだけです。リポジトリ全体、契約書全体、スレッド全体を投入できます。

**「無料で使いたい」** — [Ollamaを使ったGemma 4](/blog/gemma-4-ollama-openclaw-setup/)が現時点でOpenClawに最適な無料ローカルモデルです。16GBのMacであればどれでも動きます。Gemini Flashにも無料枠があります。[無料モデルガイド](/ja-jp/blog/openclaw向け無料aiモデル)もご覧ください。

**「安く使いたい」** — シンプルなタスクにはhaimaker.ai経由のMiniMax M3やDeepSeek V4 Flash、より高度な推論が必要ならGLM-5.2がおすすめです。[コスト比較ガイド](/blog/cheapest-models-openclaws)もご覧ください。

**「データをプライベートに保ちたい」** — haimaker.ai経由のQwen3 CoderまたはLlama 3.3 70B。ハードウェアがあるなら[Ollamaでセルフホスト](/ja-jp/blog/openclaw向けおすすめローカルllm)も選択肢です。

**「Geminiを使いたい」** — 品質重視ならGemini 3.1 Pro、速度とコスト重視ならGemini 3 Flash。どちらもhaimaker.aiまたはGoogleのAPI直接利用で使えます。

正直なところ、ほとんどの人は2〜3つのモデルを使い分けるべきです。シンプルなタスクには低価格モデル、日常業務にはミッドティアモデル、難しいタスクにはプレミアムモデルを使う。Haimakerのルーティングエンジンなら、この設定も簡単です。

## OpenClawモデル一覧

OpenClawでサポートされている全モデルの価格、セットアップ、ユースケース別の詳細：

**Anthropic:** [Claude Opus 4.6](/blog/claude-opus-4-6-openclaw) · [Opus 4.5](/blog/claude-opus-4-5-openclaw) · [Opus 4.1](/blog/claude-opus-4-1-openclaw) · [Sonnet 4.6](/blog/claude-sonnet-4-6-openclaw) · [Sonnet 4.5](/blog/claude-sonnet-4-5-openclaw) · [Haiku 4.5](/blog/claude-haiku-4-5-openclaw)

**OpenAI:** [GPT-5.3](/blog/gpt-5-3-chat-openclaw) · [GPT-5 Codex](/blog/gpt-5-codex-openclaw) · [GPT-5 Pro](/blog/gpt-5-pro-openclaw) · [GPT-5](/blog/gpt-5-openclaw) · [GPT-5 Mini](/blog/gpt-5-mini-openclaw) · [GPT-5 Nano](/blog/gpt-5-nano-openclaw) · [GPT-5.4 Pro](/blog/gpt-5.4-pro-openclaw) · [GPT-5.4](/blog/gpt-5.4-openclaw) · [GPT-5.2](/blog/gpt-5.2-openclaw) · [GPT-5.1](/blog/gpt-5.1-openclaw) · [GPT-4.1](/blog/gpt-4.1-openclaw) · [GPT-4.1 Mini](/blog/gpt-4.1-mini-openclaw) · [GPT-4.1 Nano](/blog/gpt-4.1-nano-openclaw) · [GPT-4o](/blog/gpt-4o-openclaw) · [GPT-4o Mini](/blog/gpt-4o-mini-openclaw) · [GPT-4 Turbo](/blog/gpt-4-turbo-openclaw) · [GPT-4](/blog/gpt-4-openclaw) · [o3](/blog/o3-openclaw) · [o3 Mini](/blog/o3-mini-openclaw) · [o4 Mini](/blog/o4-mini-openclaw) · [o1](/blog/o1-openclaw) · [o1 Mini](/blog/o1-mini-openclaw)

**Google:** [Gemini 3.1 Pro](/blog/gemini-3.1-pro-preview-openclaw) · [Gemini 3 Flash](/blog/gemini-3-flash-preview-openclaw) · [Gemini 2.5 Pro](/blog/gemini-2.5-pro-openclaw) · [Gemini 2.5 Flash](/blog/gemini-2.5-flash-openclaw) · [Gemini 2.0 Flash](/blog/gemini-2.0-flash-001-openclaw)

**xAI:** [Grok 4.20](/blog/grok-4-20-beta-openclaw) · [Grok 4](/blog/grok-4-openclaw) · [Grok 4 Fast](/blog/grok-4-fast-openclaw) · [Grok 4.1 Fast](/blog/grok-4-1-fast-openclaw) · [Grok Code Fast](/blog/grok-code-fast-openclaw) · [Grok 3](/blog/grok-3-openclaw) · [Grok 3 Mini](/blog/grok-3-mini-openclaw) · [Grok 3 Mini Fast](/blog/grok-3-mini-fast-openclaw) · [Grok 2](/blog/grok-2-openclaw) · [Grok 2 Vision](/blog/grok-2-vision-openclaw)

**DeepSeek:** [DeepSeek R1](/blog/deepseek-r1-openclaw) · [DeepSeek V3.2](/blog/deepseek-v3.2-openclaw) · [DeepSeek V3.1](/blog/deepseek-chat-v3.1-openclaw) · [DeepSeek V3](/blog/deepseek-chat-openclaw)

**MiniMax:** [M2.5](/blog/minimax-m2.5-openclaw) · [M2.5 Lightning](/blog/minimax-m2.5-lightning-openclaw) · [M2.1](/blog/minimax-m2.1-openclaw) · [M2.1 Lightning](/blog/minimax-m2.1-lightning-openclaw) · [M2](/blog/minimax-m2-openclaw)

**Zhipu:** [GLM-5](/blog/glm-5-openclaw) · [GLM-4.7](/blog/glm-4.7-openclaw) · [GLM-4.7 Flash](/blog/glm-4.7-flash-openclaw) · [GLM-4.6](/blog/glm-4.6-openclaw) · [GLM-4.6 Exacto](/blog/glm-4.6-exacto-openclaw)

**Meta:** [Llama 4 Maverick](/blog/llama-4-maverick-openclaw) · [Llama 4 Scout](/blog/llama-4-scout-openclaw)

**その他:** [Qwen3.5 397B](/blog/qwen3-5-397b-a17b-openclaw) · [Qwen3 Max](/blog/qwen3-max-openclaw) · [Qwen3 Coder](/blog/qwen3-coder-openclaw) · [Qwen3 Coder Plus](/blog/qwen3-coder-plus-openclaw) · [Qwen 2.5 Coder 32B](/blog/qwen-2.5-coder-32b-instruct-openclaw) · [Kimi K2](/blog/kimi-k2-thinking-openclaw) · [Kimi K2.5](/blog/kimi-k2.5-openclaw) · [MiMo V2 Flash](/blog/mimo-v2-flash-openclaw) · [UI-TARS 1.5](/blog/ui-tars-1.5-7b-openclaw)

## まとめ

「最高のモデル」は存在しません。あるのは「自分の用途に合ったモデル」だけです。

- **低価格：** MiniMax M3、DeepSeek V4 Flash、またはhaimaker.ai経由のオープンソースモデル
- **高性能：** Opus 4.8またはGemini 3.1 Pro
- **プライバシー重視：** haimaker.ai経由のオープンソースモデルまたはセルフホスト

ほとんどの人はClaude Sonnet 4.6から始めるのがおすすめです。ほとんどのタスクをこなせ、請求額も現実的です。そこから実際のニーズに応じて調整していきましょう。

<a href="https://haimaker.ai?utm_source=openclaw_blog&utm_medium=cta&utm_campaign=model_guide" class="cta-button">HAIMAKERを詳しく見る</a>

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*自分のOpenClawエージェントをセットアップする準備はできましたか？[openclaw.ai](https://openclaw.ai)で始めるか、[OpenClawドキュメント](https://docs.openclaw.ai)で詳細な設定オプションを確認してください。*