OpenClaw 模型推荐 2026：排行榜 + 场景选型 + 省钱策略

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OpenClaw 本身只是一个执行框架，它有多聪明、花多少钱，全看你给它接什么模型。

2026 年主流 AI 模型超过 30 个，新模型几乎每周都在冒出来，最贵和最便宜的价格差能到 100 倍。我见过不少人拿 Opus 当默认模型，每天花大价钱让它回答”今天天气怎么样”。也见过有人为了省钱全用免费模型，结果代码任务一塌糊涂。

这篇文章整理了当前哪些模型值得用、不同场景怎么选，以及怎么配组合让月账单降下来。数据来源是 OpenRouter 的流量排行榜和我们自己在 OpenClaw 上的实测。价格基于 Ofox 平台 2026 年 4 月的报价。

如果你还没配置过 OpenClaw 的模型，建议先看《OpenClaw 模型配置完全教程》，本文不重复基础配置步骤。

下面这张表来自 OpenRouter，按每周消耗的 token 总量排名。流量高不等于质量好，但至少说明大家真金白银在用什么。

几件有意思的事：

前十名里五个来自中国厂商（小米、MiniMax、DeepSeek、阿里云、月之暗面），占比超过 45%。一年前这个比例大概只有 10%。

Claude Sonnet 4.6 的用量是 Opus 4.6 的两倍多，GPT-5.4 排在第七。大部分开发者已经想明白了——日常任务用旗舰模型纯属浪费。

MiMo-V2-Pro 冲到第一有点出乎意料。小米这款模型 $0.30/百万 token，质量说不上顶尖，但架不住便宜。排名第一更多是因为大量用户拿它跑批量任务，不代表它是”最好的模型”。

排行榜看热闹，选模型还得看门道。按能力和价格分四档，方便对号入座。

适合复杂代码生成、多步推理、需要高准确率的工具调用。

Opus 还是 GPT-5.4？写代码和处理中文选 Opus，数学推理和工具编排选 GPT-5.4。两者能力接近，但 GPT-5.4 价格只有 Opus 的六分之一，预算有限直接选它。GPT-5.4 Pro 除非你在做学术研究级别的推理，否则没必要碰。

大多数人应该把这个梯队的模型设为 OpenClaw 的默认选项。Sonnet 4.6 各种任务都能接住，价格只有 Opus 的五分之一，所以它在流量榜上排第二一点都不意外。

Gemini 3.1 Pro 的 2M 上下文窗口目前没有对手。经常让 OpenClaw 啃大型代码库或读长文档的话，选它。

Kimi K2.5 最便宜，而且 Agent Swarm 能力在某些场景下比 Sonnet 还强。具体数据可以看《Kimi K2.5 vs Claude Sonnet 4.6 vs GPT-5.4 横评》。

跑量用这个梯队。批量数据处理、自动化任务、日常闲聊，花不了几个钱。

MiniMax M2.7 在这个价位没什么对手。100 TPS 的生成速度基本感觉不到在等，写代码的能力在多个测试里接近 Sonnet 4.6。没接触过 MiniMax 的可以先看《MiniMax M2.7 API 教程》。

DeepSeek V4 的中文能力在同价位里最强，万亿参数的 MoE 架构不是白给的。写中文内容或做中文数据处理，它比同价位的海外模型好出一截。

预算紧张就在这里选。Gemini Flash Lite 的价格约等于免费，简单分类和格式转换够用了。也可以直接部署开源模型，Kimi K2.5 和 MiniMax M2.5 都开源了，社区教程一搜一大把。详细步骤参考《MiniMax M2.5 开源部署指南》。

知道了梯队划分，直接看你的场景对应哪个模型。

首选 Claude Opus 4.6，备选 GPT-5.4。

我们测下来 Opus 4.6 在代码理解、Bug 定位、重构建议上最稳。GPT-5.4 在算法题和数学密集型任务上略强一些。日常写简单脚本可以降级到 Sonnet 省钱，OpenClaw 里 /model 命令随时能切。

选 Claude Sonnet 4.6 或 MiniMax M2.7。

日常聊天用旗舰模型属于杀鸡用牛刀。Sonnet 4.6 回复质量足够，M2.7 更便宜响应更快。对回复的文字质量没那么挑剔的话，M2.7 省更多。

选 Gemini 3.1 Pro，没悬念。

2M token 的上下文窗口，其他模型望尘莫及。处理大型代码库、分析长篇报告、总结会议记录，别的模型得分段喂，Gemini 一口气吃完。

选 DeepSeek V4 或 Qwen3.6 Plus。

写中文文章、做中文数据分析、中文客服，国产模型在这些场景下就是比 Claude 和 GPT 好用。DeepSeek V4 的中文流畅度已经很高了，价格还便宜得离谱。

选 MiMo-V2-Pro 或 MiniMax M2.7。

数据清洗、格式转换、批量分类这种活，关键是稳定和便宜。MiMo-V2-Pro 的 $0.3/M 定价够低，MiniMax M2.7 的 100 TPS 吞吐在赶时间的时候更有用。

只用一个模型是最贵的玩法。根据任务复杂度动态切换，一个月能省一大半。

我目前的配置：

四项加起来一个月大约 200-250 元。比全用 Opus 便宜三四倍，效果反而更好，因为每个场景都用了最合适的模型。

怎么做到一个 Key 切换所有模型？用 Ofox 这种聚合平台。100+ 模型全部走 OpenAI 兼容 API，OpenClaw 里改一下 model 参数就行，base_url 和 API Key 都不用动。省去了分别注册各家账号的麻烦。

配置步骤参考《OpenClaw 模型配置完全教程》。

别迷信价格。 GPT-5.4 Pro 要 $30 输入 / $180 输出，它的推理能力确实强，但你日常 95% 的任务压根用不到。我之前犯过这个错——拿 Opus 当默认模型用了一个月，账单出来才发现大部分钱花在了闲聊和简单问答上。

别迷信跑分。 Benchmark 排名和实际体验经常对不上。排名第一的模型不一定在你的任务上最强。模型之间的差异更多是”擅长什么”的区别，不是简单的聪明程度高低。最靠谱的办法是拿你自己的实际任务跑一遍。

别只用一个模型。 前面说了很多遍，再强调一次。每个模型都有短板，一个模型包打天下的结果要么贵、要么在某些任务上不行。

国产模型的进步速度超出我的预期。DeepSeek V4 万亿参数、MiniMax M2.7 自进化训练、小米 MiMo 打价格战——一年前还在说”国产模型便宜是便宜，就是不太行”，现在这话说不出口了。好几个细分场景已经追平甚至反超。

价格还会继续降。一年前 Claude Sonnet 3.5 的价位，现在能用 Opus 4.6。这个下降速度比硬件摩尔定律还猛。等不急的现在就买，不急的等三个月，同样的钱能用更强的模型。

对 OpenClaw 用户来说，最该关注的是模型的 Agent 能力。工具调用、多步规划、自主执行——这些直接决定了 OpenClaw 能不能把任务跑好。Kimi K2.5 的 Agent Swarm、Claude 的 tool use 都在往这个方向卷。

开源模型也在缩小差距。Kimi K2.5 和 MiniMax M2.5 已经开源，社区在上面做了大量微调。本地部署的体验只会越来越好。

搞清楚你最常做什么任务，按场景选模型，配一套混合策略，通过聚合平台统一管理。能省钱，效果也更好。

这篇文章的数据会随着模型更新而过时。如果你看到这篇的时候已经过了几个月，建议去 OpenRouter Rankings 看看最新排名，大的趋势不会变，但具体排名和价格肯定会有变化。