OpenClaw 是一款开源工具，它可以将强大的语言模型转化为一个真正能干的个人助理。你可以在 WhatsApp、Telegram、Discord、Slack 或类似的应用程序上与它聊天，它还可以收发电子邮件、管理你的日历、浏览网页、处理文件、运行简单的脚本——基本上就像一个永不眠的得力助手。.
最关键的是你选择连接的AI模型。OpenClaw本身只是信息的传递者和执行者。真正的思考、记忆和决策都发生在你选择的模型内部。选错模型会导致系统崩溃、成本过高或存在安全隐患。选择合适的模型则能带来流畅可靠的体验。.
为什么模型选择会改变一切
每次你向 OpenClaw 发出指令时，它都会将迄今为止的所有对话历史记录发送给模型——如果聊天持续了好几天，有时甚至会包含数十万个单词。模型必须理解所有这些内容，记住之前说过的话，推断下一步该做什么，并编写非常精确的指令（称为工具调用），以便 OpenClaw 知道该按哪个按钮或该发送哪封邮件。.
如果模型开始遗忘之前消息的细节（哪怕只是十条消息之前的消息），它很快就会开始出错并中断对话。如果它搞乱了工具调用的格式或逻辑，操作要么完全失败，要么最终指向错误的目标——发送了错误的邮件、更改了错误的日历事件、修改了错误的文件。如果模型太容易被隐藏在收到的电子邮件或浏览的网页中的隐晦措辞所欺骗，恶意提示就可能诱使你的助手运行有害命令或泄露敏感信息。.
所以，这个模型不仅仅是“智能”或“不智能”的问题。对于 OpenClaw 来说，它需要擅长以下三件事：
- 保持长久的记忆力而不感到困惑
- 严格按照指示操作
- 每次都能正确调用工具（函数）
哪些模型与 Openclaw 兼容
OpenClaw 直接支持多个主流数据源。你只需添加 API 密钥（或在本地运行一些命令），它即可开始工作。.
- 人格（克劳德）Opus、Sonnet、Haiku——由于其可靠的工具调用、较长的上下文和精确的说明，最推荐用于严肃的代理工作。.
- OpenAI（GPT）: GPT-4o、GPT-4 及更早版本 – 非常流行，拥有庞大的社区支持、示例和易于集成。.
- 深潜：最便宜的云选项，尤其适用于代码编写和调试。.
- 登月人工智能（Kimi）：中文水平优秀，多语言能力强。.
- 当地交通工具：Ollama在您的计算机上运行 Llama、Mistral、Qwen 等程序——完全隐私，无需 API 费用（需要良好的硬件）。.
FlyPix AI + OpenClaw：更多时间用于决策，更少人工操作
在 飞像素 AI 我们专注于利用卫星、无人机和航空影像进行自动化地理空间分析。我们能够检测物体、计数物体、测量面积、追踪随时间的变化，并生成清晰的报告或地图。这有助于我们的客户开展建筑监测、农业生产、环境评估、基础设施检查和城市规划等工作。.
我们的平台可节省高达 99.7% 的时间，这些时间原本用于手动 GIS 任务。不再需要昂贵的软件或专业分析师——我们的无代码界面让任何团队都能为其特定对象构建自定义模型。.
我们知道，即使分析完成，仍然会有大量的行政工作要做：撰写报告、整理图像文件和结果、安排后续审查或实地考察、整理包含新数据的电子邮件以及准备利益相关者更新。.
正因如此，我们认为 OpenClaw 是一个自然而强大的补充。.
我们的客户可以运行免费的本地AI助手（例如Ollama），该助手能够保持最高级别的数据隐私，并支持离线工作——这在处理敏感图像时至关重要。OpenClaw会自动处理所有后续任务：根据分析结果撰写报告、按项目或日期整理文件、管理日历、查找相关法规或研究，以及发送简要摘要。.
GPT模型：灵活且易于上手
OpenAI 的 GPT 模型仍然是 OpenClaw 非常强大且广泛使用的选择，尤其是在那些已经习惯在 OpenAI 生态系统中工作的人们当中。.
当您需要快速响应简单或直接的问题、经常生成代码或脚本并需要清晰的结构化输出（如列表、表格或 JSON）或想要利用围绕 OpenAI API 的大量现有示例、库、教程和社区构建的工具时，这些模型表现得尤为出色。.
与最新的 Claude 模型相比，GPT 的变体在长时间对话或需要极其严格的多步骤工具调用时，一致性有时会略逊一筹。然而，对于大多数日常工作流程而言，这种实际差异仍然很小。如果您已经订阅了 OpenAI 服务、拥有免费额度，或者仅仅是看重其速度和易用性，那么 GPT-4o（或类似的变体）往往是最简单、最实用的入门选择。许多 OpenClaw 用户最初选择 GPT 是因为它易于上手，只有在遇到需要更严谨推理或更强大的内置安全防护的任务时，才会转向 Claude。.
克劳德：最常见的严肃选择
Anthropic 的 Claude 型号是 OpenClaw 严肃用户中最受欢迎的选择，因为它们设计精巧、逻辑清晰，并且能够出色地执行冗长、详细的指令。.
- 顶级（作品级）：非常适合处理敏感数据（金融、健康、法律、私人信息）、多步骤复杂工作流程或安全至关重要的情况（对提示注入和欺骗具有非常强的抵抗力）。.
- 中等水平（十四行诗级别）：大多数人每天都在使用：可靠地处理电子邮件、日历、网络搜索和标准自动化，具有良好的性价比和足够快的响应速度。.
- 轻量级（俳句级别）：价格便宜，速度很快，但只适用于简单的单步命令，偶尔的错误影响不大。.
这就是为什么 Claude 经常成为默认或主要推荐的原因——它比大多数替代方案更能满足 OpenClaw 对可靠性、长期上下文和安全工具使用的需求。.
Deepseek：当你想几乎不花钱的时候
DeepSeek 模型深受 OpenClaw 用户欢迎，因为他们优先考虑尽可能低的成本。它们的成本仅为 Claude 或 GPT 的几分之一，并且仍然能够有效地处理基础到中等难度的任务。.
它们非常适合：
- 整理和回复简单的电子邮件
- 日历基本更改（添加、勾选、移动事件）
- 快速代码帮助、小型脚本、日常调试
- 无需深度规划的简单自动化
对于轻度到中度的日常使用（20-50 次交互），它们的价格通常比高端型号低 5-20 倍，同时仍然可以用于非关键性工作。.
权衡取舍是真实存在的：
- 不擅长长时间对话（容易忘记细节）
- 难以处理复杂的多步骤工作流程
- 在高风险任务（财务、法律、客户沟通）方面精确度较低
- 比克劳德的瞬时注射阻力更低
最佳匹配预算紧张，任务大多简单/中等难度，对于难度较高的任务，可以接受可靠性略低一些。.
许多用户使用 DeepSeek 处理 80-90% 的日常工作，仅在处理敏感或复杂案例时才切换到更强大的模型——这样既能保持较低的费用，又能满足重要需求。.
本地模型（Ollama）：零成本，最大程度的隐私保护
如果您希望数据绝对不会离开您的计算机，那么通过 Ollama 使用本地模型是唯一真正的方法。您可以下载一个开源权重模型，在您自己的硬件上运行它，OpenClaw 会通过本地服务器直接与模型通信——无需 API 密钥，无需云服务提供商，也不会在任何其他地方留下任何日志。.
参数量较大的模型（例如 Llama 3.1 70B、Qwen 2.5 72B 或 Mistral 的各种变体，参数量约为 700 亿）在许多 OpenClaw 任务上（例如电子邮件处理、日历管理、基础网络搜索和简单的代码帮助）的性能可以惊人地接近中端云模型。在硬件配置强大的机器上（48GB 以上的内存、优秀的 GPU 或 Apple Silicon 上的统一内存），它们完全可以胜任日常工作。.
较小的型号（7B–13B，例如 Llama 3.1 8B、Phi-3 Mini、Mistral 7B）即使在配备 16–32 GB 内存的普通笔记本电脑上也能流畅运行。它们运行速度快、成本低，但性能明显较弱：它们难以处理多步骤推理，容易忘记上下文，并且在处理复杂问题时更容易出错。.
你会注意到的一些实际缺点：
- 高质量的硬件要求很高——大型模型需要强大的GPU或大量的内存；否则，一切都会变得异常缓慢。
- 响应时间通常比云 API 慢（每次回复慢几秒，在性能较弱的机器上有时会慢得多）。
- 上下文长度有限——大多数本地模型的上限为 8K 到 32K 个令牌（一些较新的模型通过技巧可以更高），而 OpenClaw 会话的长度通常会远远超过这个限制，因此智能体会开始丢失早期细节。
最佳匹配：注重隐私的设置、离线工作、测试想法而无需支付费用，或者当您处理敏感的个人/财务/法律数据时，您不信任任何云服务。.
OpenClaw 各型号每月费用是多少？
每月费用取决于型号和使用量。OpenClaw 每次都会发送完整的对话记录，因此较长的聊天时间和频繁的任务会迅速增加代币消耗。轻度使用约为每天 10-15 个任务，中度使用约为每天 30-50 个任务，重度使用约为每天 100 个以上任务（始终在线的代理）。.
根据真实用户模式估算的每月费用：
- 顶级克劳德（作品级）轻度 $80–150，中度 $200–400，重度 $500–750+
- 中等水平的克劳德（十四行诗级别）轻度 $15–30，中度 $40–80，重度 $100–200
- GPT-4o（OpenAI）轻度 $12–25，中度 $30–60，重度 $80–150
- DeepSeek 或轻量级 Claude（俳句级别）轻度至中度 $5–15 或更少，重度通常低于 $30
- 通过 Ollama 的本地模型$0 API 成本（仅电力和硬件成本）
实际费用会因会话时长、工具调用次数和提示效率而异。请在 OpenClaw 控制面板或提供商控制台中跟踪一周的使用情况，以查看您的实际支出。选择适合您工作负载的套餐可以最大程度地节省成本。.
快速指南：OpenClaw 中哪个模型适合哪个工作
| 工作/用例 | 推荐型号 | 为什么这款模型最合适 |
| 日常助手（电子邮件、日历、消息、快速搜索） | 中级克劳德（十四行诗级别）或 GPT-4o | 日常任务可靠，速度和成本平衡良好，能够很好地处理各种场景和工具。 |
| 大量编码工作，编写/修复脚本，以及必须一次性成功运行的自动化程序 | 强大的 Claude（Opus 级别）或强大的 GPT | 更优的推理能力、更精确的代码输出、更少的复杂逻辑错误和调试能力 |
| 阅读长篇文档，总结大型报告，进行深度分析 | 克劳德（任何等级，最好是中上层）或双子座（如有） | 出色的长上下文处理和结构化提取/摘要功能 |
| 超级私密的工作——零数据流出您的设备 | 大型本地车型通过 Ollama 平台推出（例如 Llama 70B、Qwen、Mistral） | 所有处理都在您的硬件上进行，完全隐私，无需 API 调用 |
| 预算非常紧张，只做基本/简单的任务。 | DeepSeek 或小型本地模型 | 成本极低（甚至免费），对于单步命令和简单的自动化操作来说仍然不错。 |
| 大量中文或大量非英语多语种工作 | Kimi（登月人工智能）或 GPT-4o | 多语能力强，尤其中文流利准确。 |
在比较 Openclaw 的型号时，真正重要的是什么？
以下是人们在实际选择 OpenClaw 模型时主要检查的内容：
- 它能否准确可靠地进行工具调用，而不会出现格式错误或逻辑错误？
- 它能否很好地保存长时间的对话记录，而不会遗忘或混淆之前的细节？
- 它能严格按照你的指示执行，不添加、跳过或更改任何内容。
- 它能多么有效地将复杂任务分解成小的、安全的、正确的步骤。
- 响应速度很快（让聊天感觉自然流畅，不会卡顿）。
- 您日常使用每月需要花费多少钱？
总结
OpenClaw 没有单一的“最佳”型号。这取决于你的主要用途、预算以及你更看重隐私还是速度。.
对于大多数希望获得可靠的代理行为而无需不断修复的人来说，Claude 模型（尤其是中间的模型）仍然是最安全的选择。.
如果你已经在使用 OpenAI，或者需要快速获得富有创意的解决方案，那么 GPT 模型非常适合你。.
如果不需要追求完美品质，DeepSeek 可以节省一大笔钱。.
本地化模式让您拥有完全的控制权，并且无需任何后续成本——前提是您拥有相应的硬件。.
先从最容易设置的编码方案开始（通常是 Claude Sonnet 或 GPT-4o），用一周看看有什么不满意的地方，然后再尝试其他方案。OpenClaw 让切换编码方案变得非常轻松，所以你不会被锁定在某个方案中。.
常问问题
先从 Claude Sonnet（中间版本）开始。它性能稳定可靠，能够很好地处理大多数日常任务，而且有很多针对它的教程。.
是的。您可以随时切换模型，也可以在配置中为不同的任务/代理设置不同的模型。.
对于简单或私密的任务——是的，尤其是在高性能硬件上执行的大型任务。但对于复杂、长时间的对话或高安全性任务——云模式通常是更好的选择。.
它非常擅长精确执行指令、记住长时间的聊天记录并正确调用工具。这减少了自动化流程的失败和安全风险。.
是的，如果你的任务属于基础到中等水平，而且你不介意在处理复杂任务时可靠性稍低一些，那么这确实是获得不错结果的最经济实惠的方法之一。.
是的。更难欺骗且严格遵守规则的模型使整个系统更安全，尤其是在阅读随机电子邮件或网站时。.
查看您的每日消息数量。轻度使用——几乎任何型号都很便宜。重度使用——价格较低的型号（例如 DeepSeek、Haiku、本地模式）最省钱。一周后，在控制面板中查看代币使用情况。.