每个人都在问该用哪个模型。说实话:取决于你做什么,以及愿意花多少钱。
注意: Clawdbot 已更名为 OpenClaw——同样的强大 AI Agent 平台,只是换了个新名字。了解更多请访问 openclaw.ai。
OpenClaw 支持十多个提供商。Anthropic、OpenAI、Google,以及通过 haimaker.ai 接入的开源模型。每个提供商在成本、能力和数据最终去向上各有取舍。
下面聊聊我是怎么选模型的。
OpenClaw 支持的模型列表
OpenClaw 可以使用任何由支持的提供商或 OpenAI 兼容接口提供的模型。实际可用的模型列表比默认配置要广得多。
| 提供商 | 推荐入门模型 | 最佳用途 |
|---|---|---|
| Haimaker | MiniMax M3、Qwen3 Coder、Kimi K2.7、DeepSeek V4 | 一个 API 密钥接入多个低价模型 |
| Anthropic | Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 4.6 | 编程和高难度 Agent 任务 |
| OpenAI | GPT-5.6、GPT-5.5、GPT-5.4 Mini | 通用工作,API 行为稳定 |
| Gemini 3 Flash、Gemini 3.1 Pro | 长上下文和免费额度 | |
| xAI | Grok 4.5、Grok 4.1 Fast、Grok Code Fast | 低价大上下文或代码专用场景 |
| DeepSeek | DeepSeek V4 Pro、DeepSeek V4 Flash | 低成本编程和推理备用方案 |
| Ollama | Qwen3.6、Gemma 4、gpt-oss | 本地/私有化推理 |
只要模型兼容 OpenAI 接口,规则就很简单:添加提供商,添加模型 ID,再将完整模型名加入白名单。这适用于 Haimaker、Ollama、OpenRouter、Together、私有 vLLM 部署以及大多数托管推理网关。
价格、能力、隐私
这三者相互制约。你也许能优化其中两个,但很少能三者兼得。
价格
token 价格差异巨大。高端 Claude 模型每 token 的价格是 Grok 4.1 Fast 或 DeepSeek V4 Flash 等经济型选项的几十倍——而在很多场景下,两者的输出质量其实差不多。一个值得注意的变化:Claude Opus 4.8 的发布价格约为旧版 Opus 的三分之一,直接缩小了”高端”和”中端”之间的差距。
对于大多数助手任务,中端模型就够了。Claude Sonnet 4.6 以几分之一的成本提供了 Opus 的大部分能力。
能力
基准测试会骗人。对于 OpenClaw 来说,真正重要的是:
- 工具调用 – 它能不能正确调用 shell 命令和 API,而不在语法上出错?
- 上下文追踪 – 它是否记得你 50 条消息之前说了什么?
- 代码质量 – 它写的代码能跑吗?
- 速度 – 多久才开始响应?
隐私
云端 API 意味着你的提示词会发送到外部服务器。对于个人财务、健康数据或专有代码来说,这是个问题。你可以自托管开源模型,但那需要硬件投入,也要能接受更高的延迟。
按使用场景推荐
日常助手工作
Claude Sonnet 4.6(中端定价)
日历、邮件、研究、通用问答。Sonnet 全都能搞定,费用也不高。速度足够快,适合实时对话;也足够聪明,能处理多步骤任务。
更便宜的选项:GPT-5.4 Mini(每百万 token 不到 1 美元档位)
简单任务够用。复杂任务质量会下降,但考虑到价格只有几分之一,有时候这么选就对了。
编程与自动化
Claude Opus 4.8(高端档位,但价格只有早期 Opus 系列的约三分之一)
当代码必须能真正跑起来时,Opus 值得多花钱。它处理多文件编辑和复杂调试的能力,是我用过的最好的。而且 4.8 的价格下调,使它完全可以作为日常编程的默认模型,而不是只在特殊场合才用。
替代方案: 启用扩展思考模式的 Sonnet 4.6。只在需要更强推理能力时,才为推理 token 多付费。
研究与文档分析
Gemini 3.1 Pro(中端定价)
100 万+ token 的上下文窗口让你可以把整个代码库丢给它。它擅长跨长文档提炼和整合信息。
OpenClaw 中的 Gemini 模型
如果你在做文档密集型工作,或者想要一个靠谱的中端选项,Google 的 Gemini 系列值得仔细看看。
Gemini 3.1 Pro 是主力。百万 token 的上下文窗口意味着你可以把整个仓库喂给它,让它找 bug。长文档分析、合同审查、代码库问答,在上下文长度方面没有对手。
Gemini 3 Flash(价格远低于 1 美元档位)是速度选项。它便宜、快速,简单任务上表现意外地好。如果你需要处理大量简单查询且不需要深度推理,Flash 完全能胜任。
要通过 haimaker.ai 添加 Gemini 模型,把它们加入你的提供商配置:
{
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" }
]
}
}
}
}
如果你更想直接用 Google 的 API,也可以。OpenClaw 原生支持 Google 作为第一方提供商。
使用 OpenClaw 本地运行 Gemma 4
如果你想要零 API 成本,Gemma 4 + Ollama 是目前 OpenClaw 最好的本地模型。Google 的 Gemma 4 8B 可以在任何 16GB 统一内存的 Mac 上运行,能处理代码阅读、简单编辑和样板代码生成,而且不会向外部服务器发送任何数据。
安装 Ollama,拉取模型,然后让 OpenClaw 指向它:
ollama pull gemma4
{
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" } } }
}
完整教程:如何使用 Ollama 为 OpenClaw 配置 Gemma 4。
隐私敏感型工作
通过 haimaker.ai 使用 Qwen3 Coder 或 Llama 3.3 70B
开源模型,经由合规基础设施调用。你的提示词不会被用于训练大型厂商的模型。
如果对隐私要求极高,可以用 Ollama 或 vLLM 自托管。你需要像样的硬件(2 块 A100 或同等配置),并且要能忍受更高的延迟。
混合方案: 通用工作用云端 API,敏感任务切换到开源模型。Clawdbot 通过模型覆盖功能让这一点变得很简单。
提供商对比
Anthropic(Claude)
高端定价(每百万输出 token $3-$75)。工具调用和指令执行能力最佳。默认不使用 API 数据进行训练。
Claude 已经成为编程 Agent 的默认选择。工具调用就是比其他方案更可靠。
OpenAI(GPT)
中端定价($0.60-$15)。通用性能扎实,响应速度快。GPT-4o 是个不错的多面手。Mini 变体很适合高吞吐量的简单任务。
Google(Gemini)
有竞争力的定价($1.25-$10)。超大上下文窗口是主要卖点。非常适合文档密集型工作流。
通过 haimaker.ai 使用开源模型
比市场价低 5%(每百万 token $0.10-$5)。请求会跨 GPU 提供商路由,以优化成本和延迟。避免了把数据发往美国云厂商的合规风险。
API 完全兼容 OpenAI:
curl https://api.haimaker.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $HAIMAKER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "llama-3.3-70b",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'
将 base URL 换成 https://api.haimaker.ai/v1 就搞定了。
OpenClaw 配置
在 ~/.openclaw/openclaw.json 中设置默认模型:
{
agents: { defaults: { model: { primary: "anthropic/claude-sonnet-4-6" } } }
}
在会话中切换模型,可使用 /model opus 或 /model haimaker/llama-3.3-70b。
迁移说明: 如果你是从 Clawdbot 迁移过来的,配置文件会自动迁移。CLI 现在使用
openclaw命令,而不是clawdbot命令。
在 OpenClaw 中添加 haimaker.ai 作为提供商
{
env: { HAIMAKER_API_KEY: "sk-..." },
agents: {
defaults: { model: { primary: "haimaker/llama-3.3-70b" } }
},
models: {
mode: "merge",
providers: {
haimaker: {
baseUrl: "https://api.haimaker.ai/v1",
apiKey: "${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" }
]
}
}
}
}
不想手动编辑?npx -y @haimaker/connect --openclaw 会自动将上述提供商配置块写入 ~/.openclaw/openclaw.json;连接指南还涵盖了它支持的其他 Agent。
我该选哪个模型?
如果你还在犹豫,这里有一份快速决策指南:
“我只想要一个能用的” — Claude Sonnet 4.6。它能很好地处理 80% 的任务,价格也合理。先从这里开始。
“我在写生产代码” — Claude Opus 4.8。当你在凌晨两点调试一个棘手的异步问题,而模型第一次就给出了正确答案时,多花的钱就值回来了。
“我需要处理长文档” — Gemini 3.1 Pro。没有其他模型能给你一百万 token 的上下文。把整个仓库、整份合同、整段对话都喂给它。
“我需要免费的” — Gemma 4 搭配 Ollama 是目前 OpenClaw 最好的免费本地模型。任何 16GB 的 Mac 都能跑。Gemini Flash 也有免费额度。参见我们的免费模型指南。
“我需要便宜的” — 简单任务通过 haimaker.ai 使用 MiniMax M3 或 DeepSeek V4 Flash,需要更强推理时用 GLM-5.2。参见我们的成本对比指南。
“我希望数据保持私密” — 通过 haimaker.ai 使用 Qwen3 Coder 或 Llama 3.3 70B。或者如果你有硬件,可以用 Ollama 自托管。
“我想用 Gemini” — 追求质量选 Gemini 3.1 Pro,追求速度和成本选 Gemini 3 Flash。两者都可以通过 haimaker.ai 或 Google 的 API 直接使用。
说实话,大多数人应该同时跑两三个模型,根据任务灵活切换。简单任务用便宜模型,日常工作用中端模型,难题用高端模型。Haimaker 的路由引擎让这一切很容易配置。
OpenClaw 模型列表
OpenClaw 支持的每个模型的完整定价、配置和用途说明:
Anthropic: Claude Opus 4.6 · Opus 4.5 · Opus 4.1 · Sonnet 4.6 · Sonnet 4.5 · Haiku 4.5
OpenAI: GPT-5.3 · GPT-5 Codex · GPT-5 Pro · GPT-5 · GPT-5 Mini · GPT-5 Nano · GPT-5.4 Pro · GPT-5.4 · GPT-5.2 · GPT-5.1 · GPT-4.1 · GPT-4.1 Mini · GPT-4.1 Nano · GPT-4o · GPT-4o Mini · GPT-4 Turbo · GPT-4 · o3 · o3 Mini · o4 Mini · o1 · o1 Mini
Google: Gemini 3.1 Pro · Gemini 3 Flash · Gemini 2.5 Pro · Gemini 2.5 Flash · Gemini 2.0 Flash
xAI: Grok 4.20 · Grok 4 · Grok 4 Fast · Grok 4.1 Fast · Grok Code Fast · Grok 3 · Grok 3 Mini · Grok 3 Mini Fast · Grok 2 · Grok 2 Vision
DeepSeek: DeepSeek R1 · DeepSeek V3.2 · DeepSeek V3.1 · DeepSeek V3
MiniMax: M2.5 · M2.5 Lightning · M2.1 · M2.1 Lightning · M2
智谱: GLM-5 · GLM-4.7 · GLM-4.7 Flash · GLM-4.6 · GLM-4.6 Exacto
Meta: Llama 4 Maverick · Llama 4 Scout
更多: Qwen3.5 397B · Qwen3 Max · Qwen3 Coder · Qwen3 Coder Plus · Qwen 2.5 Coder 32B · Kimi K2 · Kimi K2.5 · MiMo V2 Flash · UI-TARS 1.5
总结
没有最好的模型,只有最适合你当前任务的模型。
- 便宜: MiniMax M3、DeepSeek V4 Flash,或通过 haimaker.ai 使用开源模型
- 能力强: Opus 4.8 或 Gemini 3.1 Pro
- 隐私: 通过 haimaker.ai 使用开源模型,或自托管
大多数人应该从 Claude Sonnet 4.6 开始。它能很好地处理大多数任务,而且不会带来吓人的账单。然后根据实际需求再调整。
准备好搭建你自己的 OpenClaw Agent 了吗?访问 openclaw.ai 开始使用,或查看 OpenClaw 文档了解详细的配置选项。