2026 年最佳 OpenClaw 模型：排名、基准测试和配置

OpenClaw 实际如何使用模型（大多数指南会跳过）

OpenClaw 不发送任何提示并等待回复。它运行一个 主体循环：模型读取上下文，决定调用哪个工具，执行它，读取结果，并决定下一步——重复地、跨多个回合。

这意味着每次交互都会增加代币成本。 10 步编码任务不是一次 API 调用，而是一次 API 调用。这是 10 多个连续调用，每个调用都携带之前所有步骤中积累的上下文。

大多数指南忽略了两个含义：

• 上下文窗口大小决定了代理可以“看到”的距离 不会丢失早期的指令或文件内容
• Tool-call accuracy 确定循环是否干净地完成 或因错误而停止、重试并燃烧额外的代币

原始基准分数（MMLU、HumanEval）衡量孤立的能力。他们不衡量多步骤重构的第 7 回合发生的情况。这正是本文所填补的空白。

在代理循环中最重要的三个模型特征

2026 年 4 月 OpenClaw 的最佳模型 — 按任务类型测试

以下价格反映了 2026 年 4 月的 API 价格。所有每日成本估算均假设 150 个代理轮次，平均每轮 800 个代币（输入 + 输出组合）。

多模式战略——在不牺牲质量的情况下削减成本

没有竞争对手的文章涵盖这一点。这是 OpenClaw 用户可用的最高杠杆优化。

多模型路由的 OpenClaw.json 配置示例：

{
  "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" }
  ]
}

实际结果：使用 Groq 或 MiniMax 进行文件读取、目录扫描和模板化输出。 Reserve Sonnet 需要代码生成、复杂的规划和多步骤推理。以前的混合模型会话费用为 4 美元/天，现在可以降至 $1.20–$1.80 重要任务的输出质量没有变化。

哪种型号适合您？ （按用户类型选择）

如何在 OpenClaw 中配置任何模型（所有提供商，一份指南）

大多数指南都会让您做出选择：阅读有关模型选择的信息 或者 阅读有关配置的信息。本节两者兼而有之。

Direct API Key Setup (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...

或者直接在OpenClaw.json中设置：

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

Setting Up OpenRouter 用于多提供商访问

OpenRouter 允许您通过单个 API 密钥访问数十个提供商 - 对于无需管理多个凭据的多模型路由非常有用。

1. 在 openrouter.ai 创建帐户并生成 API 密钥
2. 设置密钥：OpenClaw config set OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...
3. 使用提供者前缀格式的参考模型：

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

OpenClaw 自动解析 openrouter/ 前缀。您可以通过更改前缀字符串来切换提供商 - 无需更改其他配置。

Running Local Models with Ollama — 5 步完成完整设置

1. Install Ollama: 从 llama.com 下载适合您操作系统的版本。使用 Ollama --version 安装并验证
2. Pull the model: Ollama pull llama3.3:70b（下载 ~40GB — 相应计划）
3. Start the Ollama server: Ollama serve — 默认在 localhost:11434 上运行
4. Configure OpenClaw to use local endpoint:

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

5. Test the connection: OpenClaw run "list files in current directory" — 如果 Ollama 正在运行并且模型已加载，则响应完全来自您的本地计算机。

如何使用 PinchBench 验证您的模型选择

PinchBench 措施 真实代理工作流程上的任务成功率 ——不是学术基准。 78% 的分数意味着模型在 100 次中成功完成了 78 次定义的任务。

如何读取 OpenClaw 决策的数据：

• Success rate above 85% 编码任务 → 足够可靠，适合生产代理使用
• Success rate 70–85% → 适合低风险或范围广泛的任务；监控故障
• Below 70% → 预计循环会频繁中断；不适合无人值守的代理运行

应用 PinchBench 数据作为 地板过滤器，不是排名。过滤掉低于成功率阈值的模型，然后根据成本和适合您的特定任务类型的上下文窗口对剩余选项进行排名。

最终结论 — 2026 年正确的 OpenClaw 模型堆栈

Your Action Plan

1. Pick your tier 从上面的分段矩阵
2. Follow the configuration steps 对于您选择的提供商（直接 API、OpenRouter 或 Ollama）
3. Run a benchmark session: 20轮开启代表性任务，记下完成率和成本
4. Check against PinchBench 如果您的成功率低于预期
5. Layer in multi-model routing 一旦您的主要模型稳定——这就是最大的成本节省之处

Frequently Asked Questions

最后的想法

您在 OpenClaw 中运行的模型不仅仅是一个设置 - 它是控制每个代理会话的成本和可靠性的主要杠杆。 Claude Sonnet 4.6 在工具调用准确性和多轮一致性方面处于领先地位。 Gemini 3.1 Pro 主导着长上下文研究。预算和当地的选择确实在其范围内可行，而不仅仅是后备方案。

最有效的举措不是选择最佳的单一模型，而是实现多模型路由，以便每种任务类型都能准确获得其所需的模型。这一配置更改始终能够最大程度地降低成本，而不会影响重要工作流程的输出质量。

每季度重新审视您的模型堆栈。定价变化、新型号落地以及您的工作流程模式发生变化。今天的最佳配置在六个月内不会是最佳的，但评估它的框架保持不变：工具调用可靠性、多轮一致性、上下文窗口拟合以及每次成功完成的成本。