2026年 OpenClaw 的最佳 AI 模型是什么？
如果质量和安全最重要，那么 Claude Opus 4.6 是 2026 年 OpenClaw 的最佳 AI 模型。 创作者 Peter Steinberger 明确推荐使用 Anthropic Pro/Max 搭配 Opus 4.6，因为其长上下文能力强且对提示注入的抵抗力更优。但 Opus 也是最昂贵的选择——并非所有人都需要它。
对于大多数 OpenClaw 用户来说，Claude Sonnet 4.5 在能力和成本之间达到了完美的平衡点。它能以 Opus 价格的一小部分处理电子邮件自动化、日历管理和网页浏览。如果您想在不担心成本的情况下运行最好的模型，AI Perks 提供免费的 Anthropic 积分，可覆盖数月的重度使用。
本指南将比较所有支持 OpenClaw 的模型——包含实际成本、实际基准测试，以及每个用例的最佳选择。
为什么您的模型选择比硬件更重要？
OpenClaw 只是一个框架。它将您的指令发送给 AI 模型，接收响应，然后执行结果。模型才是大脑。
一个弱模型意味着指令丢失、自动化失败和安全漏洞。一个强大的模型意味着可靠的任务执行、更好的上下文理解和更少的代价高昂的错误。
以下是为什么这在实践中很重要：
- 提示注入抵抗力：OpenClaw 会读取电子邮件、浏览网页并处理不受信任的内容。容易受到提示注入的模型可能会泄露您的数据或执行恶意命令。Palo Alto Networks 已将此列为 OpenClaw “致命三连”风险的一部分。
- 长上下文性能：OpenClaw 在每次请求时都会发送完整的对话历史记录。会话通常会达到 200,000+ tokens。在长上下文窗口时性能下降的模型会犯下昂贵的错误。
- 工具使用准确性：OpenClaw 使用函数调用与 50 多个集成进行交互。工具使用准确性差的模型会触发错误的操作——发送错误的电子邮件、编辑错误的日历事件、发布到错误的频道。
当您考虑到自动化失败、重试以及您花费在修复错误上的时间时，最便宜的模型很少是最终最便宜的选择。
Claude Opus、Sonnet 和 Haiku 在 OpenClaw 中的比较
Anthropic 的 Claude 系列是 OpenClaw 推荐的基础。以下是这三个层级在代理工作负载方面的比较。
Claude Opus 4.6 - 高端选择
Opus 4.6 是目前功能最强大的模型。它在多步推理方面表现出色，并且可以在不丢失上下文的情况下处理复杂的自动化链。Steinberger 特别推荐它用于 OpenClaw，因为其在提示注入抵抗力方面处于同类最佳水平。
最适合：运行全天候代理的重度用户、敏感工作流（金融、医疗数据）、复杂的、多步自动化。
成本：每百万输入 token 15 美元，每百万输出 token 75 美元。
Claude Sonnet 4.5 - 完美平衡
Sonnet 4.5 的质量达到 Opus 的 80-90%，成本却只有其五分之一左右。它能可靠地处理大多数 OpenClaw 任务——电子邮件管理、日历安排、网页浏览和标准自动化。对于绝大多数用户来说，Sonnet 是正确的选择。
最适合：日常助理使用、电子邮件自动化、日历管理、标准集成。
成本：每百万输入 token 3 美元，每百万输出 token 15 美元。
Claude Haiku 4.5 - 经济选项
Haiku 4.5 的输入 token 成本比 Opus 低 25 倍。它适用于简单、单步任务，但在复杂的推理链方面会遇到困难。将其用于基本命令和简单查找——不适用于自主工作流。
最适合：简单任务、快速查找、可以容忍错误的低风险自动化。
成本：每百万输入 token 0.80 美元，每百万输出 token 4 美元。
| 模型 | 输入成本（每百万 token） | 输出成本（每百万 token） | OpenClaw 的最佳用例 | 质量评分 |
|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | $15.00 | $75.00 | 复杂自动化、安全敏感任务 | 10/10 |
| Claude Sonnet 4.5 | $3.00 | $15.00 | 日常助理、电子邮件、日历、网页浏览 | 8/10 |
| Claude Haiku 4.5 | $0.80 | $4.00 | 简单任务、基本命令 | 6/10 |
所有这三个模型都可以通过免费积分计划获得。 AI Perks 涵盖了所有主要的 Anthropic 积分计划——高达 25,000 美元的免费 Claude 积分。
GPT-4o 对 OpenClaw 来说比 Claude 更好吗？
GPT-4o 是 Claude 在 OpenClaw 中的主要替代品。它效果很好，但也有一些权衡。
GPT-4o 的优势：
- 简单任务响应速度更快
- 代码生成和结构化输出能力强
- 广泛的通用知识
GPT-4o 在 OpenClaw 方面的不足：
- 提示注入抵抗力不如 Claude Opus——当 OpenClaw 处理来自电子邮件和网站的不受信任内容时，这是一个关键问题。
- 有效上下文窗口较短——GPT-4o 支持 128K token，而 Claude 支持 200K，并且在边缘时质量下降更快。
- 根据社区基准测试，在复杂的多步链中工具使用不太可靠。
成本：每百万输入 token 2.50 美元，每百万输出 token 10.00 美元。
GPT-4o 在价格上介于 Sonnet 和 Haiku 之间。特别是在 OpenClaw 方面，Sonnet 4.5 在特定于代理的任务上表现优于它。但如果您已经拥有 OpenAI 积分，GPT-4o 是一个不错的选择。
AI Perks 提供 Anthropic 和 OpenAI 的免费积分——因此您可以测试两者，无需花费任何费用即可做出决定。
您可以使用 DeepSeek 或本地模型运行 OpenClaw 吗？
DeepSeek V3 已成为希望降低成本的 OpenClaw 用户首选的经济型模型。每百万输入 token 约 0.27 美元，每百万输出 token 约 1.10 美元，比 Claude Opus 便宜 10-50 倍。
现实情况：
- DeepSeek 在处理基本 OpenClaw 任务方面表现尚可——简单命令、例行自动化、基本电子邮件处理。
- 它在处理复杂的、多步推理和长上下文窗口时会遇到困难。
- 提示注入抵抗力明显弱于 Claude 或 GPT-4o。
- 在需要跨多个集成进行精确工具使用的任务上，可靠性明显下降。
本地模型（Ollama、LM Studio）
运行 Llama 3.3、Mistral 或 Qwen 等本地模型意味着API 成本为 0 美元。但权衡是真实的：
- 硬件要求：您需要一块具有 16GB+ VRAM 的 GPU 才能获得可接受的性能。拥有 32GB+ 统一内存的 Mac 可以工作，但响应时间比云 API 慢。
- 质量差距：7B-70B 参数范围内的本地模型在复杂代理任务上无法与 Claude Opus 甚至 Sonnet 相媲美。
- 不支持长上下文：大多数本地模型的上限为 8K-32K token。OpenClaw 会话通常会超过 100K token。
本地模型适用于实验。 对于生产级别的 OpenClaw 使用——管理您的真实电子邮件、日历和财务——具有适当安全防护的云模型是更好的选择。
| 模型 | 输入成本（每百万 token） | OpenClaw 的质量 | 最佳用例 |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | $15.00 | 优秀 | 重度用户、安全敏感数据 |
| Claude Sonnet 4.5 | $3.00 | 非常好 | 大多数用户、日常助理 |
| GPT-4o | $2.50 | 好 | 通用任务、代码密集型工作流 |
| Claude Haiku 4.5 | $0.80 | 一般 | 仅限于简单命令 |
| DeepSeek V3 | $0.27 | 一般 | 经济用户、基本任务 |
| 本地（Llama 3.3 70B） | $0.00 | 有限 | 实验、隐私优先 |
为什么要为其中任何一个付费？ AI Perks 的免费积分计划提供高达 25,000 美元以上的 Anthropic 积分和50,000 美元以上的 OpenAI 积分——足以免费运行 Opus 数月。
使用 OpenClaw 运行每个模型每月需要多少费用？
以下是根据真实用户数据，OpenClaw 每月实际成本，按模型和使用级别细分。
| 使用级别 | Claude Opus 4.6 | Claude Sonnet 4.5 | GPT-4o | DeepSeek V3 |
|---|---|---|---|---|
| 轻度（每天 10 个任务） | $80 - $150 | $15 - $30 | $12 - $25 | $2 - $5 |
| 中度（每天 30 个任务） | $200 - $400 | $40 - $80 | $30 - $60 | $5 - $12 |
| 重度（全天候代理） | $500 - $750+ | $100 - $200 | $80 - $150 | $15 - $30 |
| 极度（多代理） | $1,000 - $3,600 | $200 - $500 | $150 - $400 | $30 - $80 |
规律很明显：仅模型选择就能将您的成本降低 5-50 倍。但降级模型意味着降级质量。
更明智的做法是运行最好的模型，并完全消除成本。8 个独立的积分计划在 2026 年提供免费的 Anthropic 积分，范围从每个计划 5 美元到 100,000 美元不等。加起来，总额超过 150,000 美元。大多数开发者只知道其中一两个。
AI Perks 涵盖了所有这些。
如何实现 $0 运行最佳模型？
您无需在质量和成本之间做出选择。这是策略：
步骤 1：获取免费 AI 积分
订阅 AI Perks 并按照指南从多个计划领取 Claude API 积分。叠加积分是关键——一个计划让您获得数月使用时间，组合几个计划则让您获得数年使用时间。
步骤 2：使用 Claude Sonnet 4.5 配置 OpenClaw
以 Sonnet 作为默认模型开始。它以远低于 Opus 价格的成本涵盖了 90% 的用例。在您的 OpenClaw 配置中将其设置为主要 LLM。
步骤 3：对高风险任务使用 Opus
配置 OpenClaw，对敏感操作使用 Opus 4.6——财务任务、自动发送给客户的电子邮件、任何有后果的错误。其他所有任务都使用 Sonnet。
步骤 4：设置支出提醒
即使有免费积分，也要在 Anthropic 控制台中配置支出限额。一个配置错误的“心跳”会比预期更快地消耗积分。
步骤 5：监控和优化
每周跟踪您的 token 使用情况。确定哪些自动化消耗的 token 最多，并考虑是否可以用更简单的模型来处理它们。AI Perks 提供的积分足够您自由尝试。
您的用例应该选择哪个模型？
不确定哪个模型适合您的工作流？这是快速指南：
如果您满足以下条件，请选择 Claude Opus 4.6：
- 您处理敏感数据（财务、医疗、法律）
- 您运行复杂的多步自动化链
- 安全是首要任务，并且您的代理会读取不受信任的内容
- 您有来自 AI Perks 的免费积分可以覆盖成本
如果您满足以下条件，请选择 Claude Sonnet 4.5：
- 您将 OpenClaw 用作日常助理（电子邮件、日历、消息）
- 您想要最佳的质量与成本比
- 您运行包含 50 多个集成的标准自动化
- 您希望获得可靠的性能而没有极高的成本
如果您满足以下条件，请选择 GPT-4o：
- 您已经拥有 OpenAI 积分
- 您的工作流是代码密集型的（GitHub、CI/CD、DevOps）
- 您希望简单任务的响应速度更快
如果您满足以下条件，请选择 DeepSeek V3：
- 预算是您的主要限制因素，并且您没有任何免费积分
- 您只运行简单、低风险的自动化
- 您能接受较低的可靠性和较弱的安全防护
如果您满足以下条件，请选择本地模型：
- 隐私不容妥协，任何数据都不能离开您的设备
- 您正在进行实验或学习，而不是运行生产工作流
- 您拥有功能强大的硬件（32GB+ RAM、专用 GPU）
对大多数人来说，答案是Sonnet 4.5 搭配来自 AI Perks 的免费积分。您将以零成本获得高端质量。
常见问题解答
OpenClaw 的最佳 AI 模型是什么？
Claude Opus 4.6 是 OpenClaw 最高质量的模型，由创作者推荐，因其长上下文能力和提示注入抵抗力。Claude Sonnet 4.5 是大多数用户的最佳价值选择。通过 AI Perks 获取两者的免费积分。
使用 Claude 运行 OpenClaw 的成本是多少？
使用 Claude Sonnet 的轻度使用成本约为每月 15-30 美元。使用 Claude Opus 的重度使用可能达到每月 500-750 美元。AI Perks 的免费积分计划可以完全覆盖这些成本，提供高达 25,000 美元以上的 Anthropic 积分。
我可以使用 DeepSeek 搭配 OpenClaw 吗？
是的，OpenClaw 支持 DeepSeek V3 作为替代模型。它的成本比 Claude Opus 便宜 10-50 倍，但推理能力较弱，上下文窗口较短，提示注入抵抗力也较低。它适用于基本任务，但不推荐用于敏感工作流。
我可以在 OpenClaw 中切换模型吗？
是的。OpenClaw 允许您在同一实例中为不同的任务配置不同的模型。一种常见的策略是使用 Claude Sonnet 4.5 用于日常助理使用，而 Opus 4.6 用于高风险操作。您可以随时在 Anthropic、OpenAI、DeepSeek 和本地模型之间切换。
对于 OpenClaw 来说，Claude 比 GPT-4o 更好吗？
对于 OpenClaw 而言，Claude 模型在长上下文任务、提示注入抵抗力和多步工具使用方面优于 GPT-4o。GPT-4o 在简单任务上速度更快，并且在代码生成方面表现出色。两者都可以通过 AI Perks 免费获得。
我可以使用免费的本地模型运行 OpenClaw 吗？
是的，OpenClaw 支持通过 Ollama 和 LM Studio 运行 Llama 3.3、Mistral 和 Qwen 等本地模型。然而，本地模型缺乏 Claude 等云模型在推理质量、上下文长度和安全功能方面的优势。它们适用于实验和隐私优先的设置，但不推荐用于生产工作流。
如何为 OpenClaw 获取免费的 Claude 积分？
多个积分计划在 2026 年提供免费的 Anthropic Claude 积分——每个计划从5 美元到 100,000 美元不等。加起来，总额超过 150,000 美元。AI Perks 提供所有可用计划的循序渐进指南，以便您可以叠加积分并免费运行 OpenClaw。
以 $0 运行 OpenClaw 的最佳模型
您的模型选择决定了 OpenClaw 是一个令人沮丧的玩具还是一个可靠的数字员工。Claude Opus 4.6 和 Sonnet 4.5 是最佳选择，而且您无需付费。
通过 AI Perks，您将获得：
- 5,000 - 175,000 美元以上的免费 AI API 积分
- 所有 Anthropic、OpenAI 和 AWS 积分计划的循序渐进指南
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