OpenClaw 最大的灵活性之一,是它不绑定任何单一 AI 模型——Claude、GPT、DeepSeek、Gemini,甚至本地 Ollama 模型都可以接入。但这种自由度也带来了一个问题:到底用哪个最合适?
本文从 OpenClaw 实际使用场景出发,对主流模型逐一评估,给出清晰的选型建议。
先说结论:OpenClaw 场景下的模型推荐
| 使用场景 | 推荐模型 | 理由 |
|---|---|---|
| 日常通用对话 + 任务执行 | Claude Sonnet 4.6 | 工具调用最稳定,性价比最优 |
| 复杂推理 + 代码分析 | Claude Opus 4.6 | 最强推理能力,适合高要求任务 |
| Heartbeat 轻量监控 | DeepSeek / GPT-4o mini | 成本最低,频繁调用不心疼 |
| 中文场景 + 国内用户 | DeepSeek / Kimi K2.5 | 中文理解最好,价格低廉 |
| 隐私敏感数据 | 本地 Ollama 模型 | 数据不出设备,零 API 费用 |
| 多模型灵活切换 | OpenRouter | 一个 Key 访问所有模型 |
OpenClaw 对模型有什么特殊要求?
在对比模型之前,先理解一个关键点:OpenClaw 对 AI 模型的需求和普通聊天场景不同。
OpenClaw 作为 AI Agent,最依赖的不是”聊天质量”,而是:
- 工具调用(Tool Use)的可靠性:OpenClaw 通过工具调用来执行操作(发邮件、查日历、执行脚本等),如果模型不能可靠地调用工具,Agent 就无法完成任务
- 长上下文处理能力:OpenClaw 需要携带完整的对话历史、SOUL.md、USER.md 等大量上下文,支持更长上下文窗口的模型优势明显
- 指令遵循能力:Agent 的行为受 SOUL.md 等系统提示控制,模型需要严格遵循这些指令
简单说:在 OpenClaw 里,一个”工具调用稳定但聊天一般”的模型,往往比”聊天很好但工具调用不稳”的模型更有价值。
Claude(Anthropic)——OpenClaw 的”首选大脑”
为什么 Claude 是 OpenClaw 的默认推荐?
OpenClaw 最初就是围绕 Claude 设计的(项目最初叫”Clawdbot”,claw 来自 Claude + claw),因此在工具调用、长上下文处理和指令遵循方面,Claude 的表现在 OpenClaw 社区中被普遍认为是最优的。
具体来说:
- 工具调用最可靠:社区普遍反馈 Claude 在多步骤工具链执行中的稳定性高于其他模型
- 长上下文表现好:Claude Sonnet 4.6 支持 200K token 上下文窗口,携带完整对话历史和工作区文件时几乎不遇到限制
- 代码能力强:在 SWE-bench 代码任务基准上,Claude Opus 4.6 达到 80.8%,Sonnet 4.6 达到 79.6%
Claude 两款主力模型对比
| 模型 | 上下文窗口 | API 输入费用 | 适合场景 |
|---|---|---|---|
| Claude Sonnet 4.6 | 200K token | 约 $3/百万 token | 日常任务、性价比最优、主力推荐 |
| Claude Opus 4.6 | 200K token | 约 $15/百万 token | 复杂推理、代码分析、高要求任务 |
| Claude Haiku 4.5 | 200K token | 约 $0.8/百万 token | 轻量任务、Heartbeat 监控 |
OpenClaw 配置方式:
openclaw config set agents.defaults.model.primary "anthropic/claude-sonnet-4-6"
openclaw config set agents.defaults.model.fallbacks '["anthropic/claude-opus-4-6"]'
OpenAI GPT 系列——均衡的替代选择
GPT 在 OpenClaw 中的表现
GPT-5.2 是 OpenAI 在 2026 年的主力模型,在通用对话、图像生成、数据分析等场景表现出色。在 OpenClaw 的工具调用场景中,GPT 系列同样可用,但社区反馈的稳定性略低于 Claude,尤其是在复杂多步骤工具链执行时。
GPT 系列的优势在于:
- 多模态能力:原生支持图像理解和生成(DALL-E 集成),在需要处理图片内容的场景有优势
- 语音交互:ChatGPT 的语音模式质量被普遍认为高于 Claude,但这个优势在 OpenClaw 的文本 Agent 场景中体现不明显
- 生态成熟:OpenAI API 文档最完善,问题最容易找到解决方案
OpenClaw 配置方式:
openclaw config set agents.defaults.model.primary "openai/gpt-5.2"
DeepSeek——性价比最高的中文模型
为什么 DeepSeek 是国内用户的最佳选择?
DeepSeek 是目前 OpenClaw 社区中使用最广泛的低成本模型选项,原因非常直接:
- 价格极低:DeepSeek API 费用约为 Claude Sonnet 的 1/10~1/5,适合高频调用场景
- 中文理解优秀:对中文的理解和生成质量明显优于 Claude 和 GPT,国内场景的对话体验更自然
- 工具调用能力可用:虽然在复杂工具链上的表现不及 Claude,但日常任务足够稳定
- 国内可直接访问:不需要特殊网络配置,API 在国内可直接调用
推荐用法:将 DeepSeek 设为 Heartbeat 和轻量任务的专用模型,Claude 负责需要高质量输出的主要对话:
# 主对话用 Claude
openclaw config set agents.defaults.model.primary "anthropic/claude-sonnet-4-6"
# Heartbeat 心跳监控用 DeepSeek(大幅降低成本)
openclaw config set agents.defaults.heartbeat.model "deepseek/deepseek-chat"
Google Gemini——多模态场景的选择
Gemini Pro 在需要处理大量多模态内容(图像+文字混合理解)时表现突出。OpenClaw 支持 Google 作为一级提供商接入。
在纯文本 Agent 任务中,Gemini 的表现与 Claude 和 GPT 相当,但工具调用的社区反馈相对较少,稳定性评估数据有限。对于大多数 OpenClaw 用户,Gemini 更适合作为备用模型而非主力。
本地 Ollama 模型——零费用的隐私优先选择
适合场景
- 处理高度敏感的个人或商业数据,不希望发送到任何云端服务器
- 有闲置的高性能设备(推荐至少 16GB RAM,有 GPU 更好)
- 有长期高频使用需求,API 费用成为明显成本
限制
本地模型的工具调用能力和指令遵循能力普遍低于云端前沿模型,在复杂的多步骤 Agent 任务中,小于 70B 参数的本地模型容易出现工具调用语法错误或任务中断。
适合搭配使用:Heartbeat 等简单监控任务用本地模型,复杂任务自动切换到云端模型:
# 主对话用云端 Claude
openclaw config set agents.defaults.model.primary "anthropic/claude-sonnet-4-6"
# Heartbeat 用本地 Ollama 模型(API 费用为零)
openclaw config set agents.defaults.heartbeat.model "ollama/qwen2.5:7b"
OpenRouter——一个 Key,所有模型
OpenRouter 是一个 AI 模型路由服务,通过单一 API Key 可以访问几乎所有主流大模型(Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、Llama 等)。
对于 OpenClaw 用户,OpenRouter 的价值在于:
- 不需要同时管理多个提供商的 API Key
- 统一计费,成本一目了然
- 可以在不同任务中灵活切换模型,而只维护一个账号
openclaw config set agents.defaults.model.primary "openrouter/anthropic/claude-sonnet-4-6"
多模型策略:OpenClaw 的”协调者-执行者”模式
最成熟的 OpenClaw 用户通常不只使用一个模型,而是为不同任务分配最合适的模型:
{
"agents": {
"defaults": {
"model": {
"primary": "anthropic/claude-sonnet-4-6",
"fallbacks": ["openai/gpt-5.2", "deepseek/deepseek-chat"]
},
"heartbeat": {
"model": "deepseek/deepseek-chat",
"isolatedSession": true
}
}
}
}
这个配置实现了:
- 日常主对话用 Claude Sonnet(性价比最优)
- Claude 限流或宕机时自动切换到 GPT(failover)
- GPT 也不可用时切换到 DeepSeek(最终保底)
- Heartbeat 心跳任务用 DeepSeek(省钱)
如何在对话中临时切换模型
不需要修改配置文件,可以在 Telegram 或其他通讯平台直接用斜杠命令临时切换:
/model anthropic/claude-opus-4-6
# 切换到 Opus 处理当前复杂任务
/model anthropic/claude-sonnet-4-6
# 完成后切换回 Sonnet
或者在消息中内嵌模型指令:
/think 帮我深度分析这段代码的安全漏洞
# /think 触发 Claude 的扩展思考模式
各模型选型速查
我想要最可靠、最省心的 Agent 体验 → Claude Sonnet 4.6
我有复杂的推理和代码任务 → Claude Opus 4.6
我在中国大陆,需要最好的中文支持 → DeepSeek Chat
我的数据很敏感,不能发到云端 → 本地 Ollama 模型
我想省钱,又要基本可用 → DeepSeek 主力 + Claude 备用
我需要处理大量图片内容 → GPT-5.2 或 Claude Sonnet(均支持视觉)
我不想管理多个 API Key → OpenRouter
更多模型配置细节,访问 OpenClaw官网中文版(通过浏览器翻译访问 openclaw.ai)。
本文内容基于 OpenClaw 社区反馈、官方文档及各模型公开基准数据整理,具体价格以各提供商官网最新定价为准,信息截至2026年3月28日。