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title: OpenClaw 最佳模型（2026 年 7 月）：實測與排名
description: >-
  OpenClaw 該用哪個 AI 模型？我們測試了超過 50 個模型。寫程式選 Claude Opus 4.8、研究選 Gemini 3.1 Pro、省錢選
  MiniMax M3。定期更新。
date: 2026-01-24T00:00:00.000Z
updatedDate: 2026-07-23T00:00:00.000Z
location: 美國加州舊金山 – 2026 年 1 月 24 日
image: /images/best-models-for-clawdbot-hero.jpg
keywords: >-
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faq:
  - question: 2026 年 OpenClaw 最佳 AI 模型是什麼？
    answer: >-
      對大多數使用者來說，Claude Sonnet 4.6
      是最佳預設選擇——日常助理任務、寫程式、多步驟工作都能勝任，而且不會收到嚇人的帳單。若專門用來寫程式，Claude Opus 4.8
      值得額外投資，尤其價格已降至前幾代 Opus 的大約三分之一。至於隱私敏感的工作，可透過 haimaker.ai 使用 Qwen3 Coder 或
      Kimi K2.7 等開放權重模型。
  - question: OpenClaw 最便宜的 AI 模型是什麼？
    answer: >-
      DeepSeek V4 Flash 是最便宜的可靠雲端選擇——每百萬 token 不到一美元，便宜到可以全天候跑
      Agent，每月只要幾美元。開放權重模型方面，haimaker.ai 提供 MiniMax M3、Qwen3 Coder、DeepSeek V4
      等，價格比市場低 5%。
  - question: 如何在 OpenClaw 中新增 haimaker.ai 作為供應商？
    answer: >-
      在 ~/.openclaw/openclaw.json 的 models.providers 區段中新增 haimaker，設定 baseUrl 為
      'https://api.haimaker.ai/v1'、你的 API 金鑰，以及 api 類型為
      'openai-completions'。然後新增你需要的模型（例如 qwen3-coder、llama-3.3-70b）。該 API 完全相容
      OpenAI 格式。
  - question: 哪個 Gemini 模型最適合 OpenClaw？
    answer: >-
      Gemini 3 Pro 最適合研究和文件分析，因為它有超過 100 萬 token 的上下文視窗。Gemini 3 Flash
      更適合大量且簡單的任務，每百萬 token 僅 $0.075/$0.30。兩者都可透過 haimaker.ai 或 Google 的 API
      直接使用。
  - question: 我該選擇哪個 OpenClaw 模型？
    answer: >-
      日常工作從 Claude Sonnet 4.6 開始。寫程式用 Claude Opus 4.8。長文件用 Gemini 3.1
      Pro。預算有限的任務透過 haimaker.ai 使用 MiniMax M3 或 DeepSeek V4 Flash。大多數使用者會同時運行
      2–3 個模型，並視任務複雜度切換使用。
locale: zh-tw
translationKey: best-models-for-openclaw
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大家最常問的就是：該用哪個模型？老實說，這要看你想做什麼、願意花多少錢。

> **注意：** Clawdbot 已更名為 **OpenClaw**——同樣強大的 AI Agent 平台，換了新名字。請前往 [openclaw.ai](https://openclaw.ai) 了解更多。

OpenClaw 支援十幾家供應商：Anthropic、OpenAI、Google，以及透過 haimaker.ai 使用的開源模型。每家供應商在成本、能力和資料去向方面各有取捨。

以下是我挑選模型時的考量。

## OpenClaw 支援模型列表

OpenClaw 可以使用任何由支援的供應商或 OpenAI 相容端點提供的模型。實際可用清單比預設設定更廣。

| 供應商 | 建議優先試用的模型 | 最佳用途 |
|---|---|---|
| Haimaker | MiniMax M3、Qwen3 Coder、Kimi K2.7、DeepSeek V4 | 一組 API 金鑰即可用於多個便宜模型 |
| Anthropic | Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 4.6 | 寫程式和高難度 Agent 任務 |
| OpenAI | GPT-5.6、GPT-5.5、GPT-5.4 Mini | 一般工作，API 行為穩定 |
| Google | Gemini 3 Flash、Gemini 3.1 Pro | 長上下文和免費額度 |
| xAI | Grok 4.5、Grok 4.1 Fast、Grok Code Fast | 便宜的超大上下文／程式碼專用工作 |
| DeepSeek | DeepSeek V4 Pro、DeepSeek V4 Flash | 低成本寫程式與推理替代方案 |
| Ollama | Qwen3.6、Gemma 4、gpt-oss | 本機／隱私推論 |

只要模型相容 OpenAI 格式，規則就很簡單：新增供應商、新增模型 ID，然後將完整模型名稱加入允許清單。這涵蓋了 Haimaker、Ollama、OpenRouter、Together、私有 vLLM 部署，以及大多數代管推論閘道。

## 價格、能力、隱私

這三者往往互相牽制。你或許能同時最佳化其中兩項，但很少能三者兼得。

#### 價格

Token 價格差異極大。高階 Claude 模型每 token 的成本可能是 Grok 4.1 Fast 或 DeepSeek V4 Flash 等平價選項的數十倍——然而很多時候，產出品質其實差不多。一個值得注意的變化是：Claude Opus 4.8 的發布價格約為舊版 Opus 的三分之一，大幅縮小了「高階」和「中階」之間的差距。

對大多數助理任務來說，中階模型是合理的選擇。Claude Sonnet 4.6 以遠低於 Opus 的成本，提供接近 Opus 的能力。

#### 能力

跑分歸跑分，別太當真。對 OpenClaw 來說，真正重要的是：

- **工具呼叫** – 能否正確呼叫 shell 指令和 API，而不會弄錯語法？
- **上下文追蹤** – 是否記得你 50 則訊息前說了什麼？
- **程式碼品質** – 寫出來的程式碼能跑嗎？
- **速度** – 送出請求後要多久才開始回應？

#### 隱私

雲端 API 意味著你的提示詞會傳送到外部伺服器。對個人財務、健康資料或專有程式碼來說，這是個問題。你可以自行託管開源模型，但那需要硬體設備，也要能容忍較高的延遲。

## 依使用情境推薦

#### 日常助理工作

**Claude Sonnet 4.6**（中階定價）

行事曆、電子郵件、研究、一般查詢。Sonnet 全部都能處理，而且不會讓荷包大失血。速度足以應付即時對話，能力也足以勝任多步驟任務。

**更便宜的選項：[GPT-5.4 Mini](/blog/gpt-4o-mini-openclaw)**（不到 1 美元的價位）

簡單任務夠用。遇到複雜任務，品質會下降，但考量到成本只有幾分之一，有時這正是正確的選擇。

#### 寫程式與自動化

**[Claude Opus 4.8](/blog/claude-opus-4-6-openclaw)**（高階定價，但價格約僅為前幾代 Opus 的三分之一）

需要程式碼真正能跑的時候，Opus 值得額外投資。多檔案編輯和複雜除錯方面，它比我用過的任何模型都強；加上 4.8 降價，它已經可以當成日常寫程式預設模型，而不只是特殊情境才用。

**替代方案：** 啟用延伸思考的 Sonnet 4.6。只在需要額外算力時，才支付額外的推理 token 費用。

#### 研究與文件分析

**Gemini 3.1 Pro**（中階定價）

超過 100 萬 token 的上下文視窗，讓你可以把整個程式碼庫丟給它。它擅長從大量長文件中彙整資訊。

#### OpenClaw 中的 Gemini 模型

如果你在做文件密集的工作，或者想要一個穩固的中階選項，Google 的 Gemini 系列值得仔細看看。

**Gemini 3.1 Pro** 是主力。百萬 token 的上下文視窗表示你可以把整個 repo 餵給它，然後請它找出 bug。長文件分析、合約審閱或程式碼庫問答，在上下文長度方面沒有其他模型能與之匹敵。

**[Gemini 3 Flash](/blog/gemini-3-flash-preview-openclaw)**（遠低於 1 美元的定價）是速度選項。便宜、快速，對較簡單的任務表現出奇地好。如果你在處理大量查詢且不需要深度推理，Flash 表現得很好。

要透過 haimaker.ai 新增 Gemini 模型，請將它們加入你的供應商設定：

```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" }
        ]
      }
    }
  }
}
```

或者你偏好直接使用 Google 的 API 也行。OpenClaw 原生支援 Google 作為供應商。

#### 使用 Ollama 在本機運行 Gemma 4 搭配 OpenClaw

如果你想要零 API 成本，**Gemma 4 + Ollama** 是目前 OpenClaw 最佳的本機模型。Google 的 Gemma 4 8B 可以在任何配備 16GB 統一記憶體的 Mac 上運行，處理程式碼閱讀、簡單編輯和樣板程式碼，而且不會將任何資料傳送到外部伺服器。

安裝 Ollama、拉取模型，然後將 OpenClaw 指向它：

```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" } } }
}
```

完整教學：[如何使用 Ollama 設定 Gemma 4 搭配 OpenClaw](/blog/gemma-4-ollama-openclaw-setup/)。

#### 隱私敏感工作

**透過 haimaker.ai 使用 Qwen3 Coder 或 Llama 3.3 70B**

開源模型，經由合規的基礎設施轉送。你的提示詞不會進入大型供應商的訓練資料管線。

若要做到滴水不漏，可以用 Ollama 或 vLLM 自行託管。你需要相當高規格的硬體（2 張 A100 或同等級），也要能忍受較高的延遲。

**混合方案：** 一般工作使用雲端 API，敏感任務切換到開源模型。Clawdbot 透過模型覆寫讓這變得很容易。

## 供應商比較

#### Anthropic（Claude）

高階定價（每百萬輸出 token $3–$75）。工具呼叫與指令遵循能力最佳。預設不會使用 API 資料進行訓練。

Claude 已成為寫程式 Agent 的預設選擇。工具呼叫的可靠性就是比其他方案好。

#### OpenAI（GPT）

中階定價（$0.60–$15）。整體表現穩定、回應速度快。[GPT-4o](/blog/gpt-4o-openclaw) 是不錯的全方位選擇。Mini 版很適合大量、簡單的任務。

#### Google（Gemini）

具競爭力的定價（$1.25–$10）。超大上下文視窗是主要賣點。非常適合文件密集的工作流程。

#### 透過 haimaker.ai 使用開源模型

比市場低 5%（每百萬 token $0.10–$5）。跨 GPU 供應商轉送請求，以最佳化成本和延遲。避免將資料送到美國大型雲端服務商所帶來的合規麻煩。

API 相容 OpenAI 格式：

```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!"}]
  }'
```

將你的 base URL 換成 `https://api.haimaker.ai/v1` 就完成了。

<a href="https://app.haimaker.ai/sign-up?utm_source=openclaw_blog&utm_medium=cta&utm_campaign=model_guide_mid" class="cta-button">在 HAIMAKER 取得 $10 免費額度</a>

## OpenClaw 設定

在 `~/.openclaw/openclaw.json` 中設定你的預設模型：

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

使用 `/model opus` 或 `/model haimaker/llama-3.3-70b` 在工作階段中切換模型。

> **遷移說明：** 如果你從 Clawdbot 遷移過來，設定檔會自動遷移。CLI 現在使用 `openclaw` 而非 `clawdbot` 指令。

#### 在 OpenClaw 中新增 haimaker.ai 作為供應商

```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" }
        ]
      }
    }
  }
}
```

不想手動編輯？`npx -y @haimaker/connect --openclaw` 會自動將該供應商區塊寫入 `~/.openclaw/openclaw.json`；[連線指南](/connect) 也涵蓋了它所處理的其他 Agent。

## 我該選擇哪個模型？

如果你還不確定，以下是快速決策樹：

**「我只想要一個能用的」** — Claude Sonnet 4.6。它能妥善處理 80% 的任務，價格也合理。從這裡開始。

**「我在寫正式環境的程式碼」** — Claude Opus 4.8。當你在凌晨兩點除錯一個棘手的非同步問題，而模型第一次就給出正確答案時，額外的成本就值得了。

**「我需要處理長文件」** — Gemini 3.1 Pro。沒有其他模型能給你百萬 token 的上下文。把整個 repo、整份合約、整個對話串都餵給它。

**「我需要免費的」** — [Gemma 4 搭配 Ollama](/blog/gemma-4-ollama-openclaw-setup/) 是目前 OpenClaw 最佳的本機免費模型。任何配備 16GB 記憶體的 Mac 都能跑。Gemini Flash 也有免費額度。參閱我們的[免費模型指南](/zh-tw/blog/openclaw免費ai模型)。

**「我需要便宜的」** — 簡單任務透過 haimaker.ai 使用 MiniMax M3 或 DeepSeek V4 Flash，需要更多推理能力時用 GLM-5.2。參閱我們的[成本比較指南](/blog/cheapest-models-openclaws)。

**「我要資料保持隱私」** — 透過 haimaker.ai 使用 Qwen3 Coder 或 Llama 3.3 70B。或者如果你有硬體，可以[使用 Ollama 自行託管](/zh-tw/blog/openclaw最佳本機大型語言模型)。

**「我想用 Gemini」** — 品質選 Gemini 3.1 Pro，速度和成本選 Gemini 3 Flash。兩者都可透過 haimaker.ai 或 Google 的 API 直接使用。

老實說，大多數人應該同時運行兩到三個模型，並在它們之間視任務切換。簡單任務用便宜模型，日常工作用中階模型，困難任務用高階模型。Haimaker 的路由引擎讓這很容易設定。

## OpenClaw 模型列表

OpenClaw 支援的每個模型的完整定價、設定和使用情境分析：

**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)

**智譜：** [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)

**更多：** [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)

## 總結

沒有最佳模型，只有適合你當下需求的模型。

- **便宜：** MiniMax M3、DeepSeek V4 Flash，或透過 haimaker.ai 使用開源模型
- **能力強：** Opus 4.8 或 Gemini 3.1 Pro
- **隱私：** 透過 haimaker.ai 使用開源模型，或自行託管

大多數人應該從 Claude Sonnet 4.6 開始。它能妥善處理大多數任務，而且不會收到嚇人的帳單。再根據你的實際需求調整就好。

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*準備好設定你自己的 OpenClaw Agent 了嗎？前往 [openclaw.ai](https://openclaw.ai) 開始使用，或查看 [OpenClaw 文件](https://docs.openclaw.ai) 了解詳細的設定選項。*