2026 年のベスト OpenClaw モデル: ランク付け、ベンチマーク、構成

OpenClaw が実際にモデルを使用する方法 (ほとんどのガイドが省略していること)

OpenClaw は、単一のプロンプトを送信せず、応答を待ちます。それは、 エージェントループ: モデルはコンテキストを読み取り、呼び出すツールを決定し、実行し、結果を読み取り、次のステップを決定します。これを何度も繰り返します。

これは、すべてのインタラクションがトークンコストを増大させることを意味します。 10 ステップのコーディング タスクは 1 つの API 呼び出しではありません。これは 10 回以上の連続した呼び出しであり、それぞれが以前のすべてのステップから蓄積されたコンテキストを保持します。

ほとんどのガイドが無視している 2 つの影響:

• コンテキスト ウィンドウのサイズは、エージェントがどこまで「見える」かによって決まります。 以前の指示やファイルの内容を失うことなく
• Tool-call accuracy はループが正常に完了したかどうかを判断します または、エラー時に停止、再試行、および追加のトークンの書き込みを行う

生のベンチマーク スコア (MMLU、HumanEval) は、個別の能力を測定します。彼らは、複数ステップのリファクタリングの 7 ターン目に何が起こるかを測定しません。それがこの記事で埋められるギャップです。

エージェントループで最も重要な 3 つのモデル特性

2026 年 4 月の OpenClaw のベスト モデル — タスク タイプ別のテスト

以下の価格は、2026 年 4 月の API レートを反映しています。すべての 1 日あたりのコストの見積もりは、エージェント ターンが 150 で、ターンあたり平均 800 トークン (入力と出力の合計) を想定しています。

マルチモデル戦略 — 品質を犠牲にすることなくコストを削減

これについて競合他社の記事は取り上げていません。これは、OpenClaw ユーザーが利用できる最高のレバレッジ最適化です。

マルチモデルルーティングの openclaw.json 構成の例:

{
  "models": {
    "default": "claude-sonnet-4-6",
    "subtask_router": {
      "simple": "openrouter/minimax/minimax-m2.5",
      "research": "gemini/gemini-3.1-pro",
      "local": "ollama/llama3.3:70b"
    }
  },
  "routing_rules": [
    { "task_type": "file_read", "model": "subtask_router.simple" },
    { "task_type": "shell_command", "model": "subtask_router.simple" },
    { "task_type": "document_summary", "model": "subtask_router.research" },
    { "task_type": "code_edit", "model": "default" },
    { "task_type": "offline", "model": "subtask_router.local" }
  ]
}

実際の結果: ファイルの読み取り、ディレクトリのスキャン、およびテンプレート化された出力には Groq または MiniMax を使用します。 Reserve Sonnet では、コード生成、複雑な計画、および複数ステップの推論が必要です。以前は 1 日あたり 4 ドルだった混合モデル セッションの費用が 1 日あたり 4 ドルに下がります。 $1.20–$1.80 重要なタスクの出力品質は変わりません。

どのモデルがあなたに適していますか? (ユーザータイプ別に選択)

OpenClaw で任意のモデルを構成する方法 (すべてのプロバイダー、1 つのガイド)

ほとんどのガイドでは選択を求められます: モデルの選択について読む または 構成について読んでください。このセクションでは両方を行います。

API キーの直接セットアップ (Anthropic、OpenAI、Google)

openclaw config set ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
openclaw config set OPENAI_API_KEY=sk-...
openclaw config set GEMINI_API_KEY=AIza...

または、openclaw.json で直接設定します。

{
  "model": "claude-sonnet-4-6",
  "env": {
    "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-..."
  }
}

マルチプロバイダーアクセス用の OpenRouter のセットアップ

OpenRouter を使用すると、単一の API キーを介して数十のプロバイダーにアクセスできます。これは、複数の資格情報を管理せずにマルチモデルのルーティングに役立ちます。

1. openrouter.ai でアカウントを作成し、API キーを生成します
2. キーを設定します: openclaw config set OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...
3. プロバイダープレフィックス形式を使用した参照モデル:

{
  "model": "openrouter/anthropic/claude-sonnet-4-6",
  "fallback_model": "openrouter/minimax/minimax-m2.5"
}

OpenClaw は、openrouter/ プレフィックスを自動的に解決します。プレフィックス文字列を変更することでプロバイダーを切り替えることができます。その他の構成変更は必要ありません。

Ollama を使用したローカル モデルの実行 — 5 ステップでの完全なセットアップ

1. Install Ollama: お使いの OS に合わせて ollama.com からダウンロードします。 ollama --version をインストールして検証する
2. Pull the model: ollama pull llama3.3:70b (最大 40GB をダウンロード — それに応じて計画してください)
3. Start the Ollama server: ollama serve — デフォルトでは localhost:11434 で実行されます
4. Configure OpenClaw to use local endpoint:

{
  "model": "ollama/llama3.3:70b",
  "ollama": {
    "base_url": "http://localhost:11434"
  }
}

5. 接続をテストします。 openclaw run "list files in current directory" — Ollama が実行中でモデルがロードされている場合、応答はすべてローカル マシンから返されます。

PinchBench を使用してモデルの選択を検証する方法

ピンチベンチ対策 実際のエージェントワークフローでのタスク成功率 — 学術的なベンチマークではありません。スコア 78% は、モデルが定義されたタスクを 100 回中 78 回正常に完了したことを意味します。

OpenClaw 決定のデータを読み取る方法:

• Success rate above 85% コーディングタスク → 実稼働エージェントでの使用に十分な信頼性
• Success rate 70–85% → リスクの低いタスクや範囲が限定されたタスクには許容されます。障害を監視する
• Below 70% → 頻繁なループ中断が予想されます。エージェントの無人実行には適していません

PinchBench データを フロアフィルター、ランキングではありません。成功率のしきい値を下回るモデルをフィルターで除外し、残りのオプションをコストと特定のタスク タイプに適合するコンテキスト ウィンドウに基づいてランク付けします。

最終評決 — 2026 年に最適な OpenClaw モデルスタック

あなたの行動計画

1. Pick your tier 上記のセグメントマトリックスより
2. Follow the configuration steps 選択したプロバイダー (直接 API、OpenRouter、または Ollama)
3. Run a benchmark session: 20 は代表的なタスクをオンにし、完了率とコストをメモします
4. Check against PinchBench 成功率が期待を下回った場合
5. Layer in multi-model routing プライマリ モデルが安定したら、ここで最大のコスト削減が可能になります

よくある質問

最終的な考え

OpenClaw で実行するモデルは単なる設定ではなく、すべてのエージェント セッションにわたるコストと信頼性の両方を制御する主要な手段です。 Claude Sonnet 4.6 は、ツール呼び出しの精度とマルチターンの一貫性でリードしています。 Gemini 3.1 Pro はロングコンテキストのリサーチを支配しています。予算とローカル オプションは、単なるフォールバックではなく、その範囲内で真に機能します。

最も効果的な方法は、最適な単一モデルを選択することではありません。マルチモデル ルーティングを実装して、各タスク タイプが必要なモデルを正確に取得できるようにすることです。この 1 つの構成変更により、重要なワークフローの出力品質に影響を与えることなく、一貫して最大のコスト削減が実現します。

モデル スタックを四半期ごとに見直します。価格が変更され、新しいモデルが登場し、ワークフローのパターンが変化します。現在の最適な構成は 6 か月後には最適ではなくなります。しかし、ツール呼び出しの信頼性、マルチターンの一貫性、コンテキスト ウィンドウの適合性、成功ごとのコストなど、構成を評価するためのフレームワークは変わりません。