2026 年最佳 OpenClaw 模式：排名、基準測試和配置

OpenClaw 實際上如何使用模型（大多數指南會跳過的內容）

OpenClaw 不會發送任何提示並等待回應。它運行一個 主體循環：模型讀取上下文，決定呼叫哪個工具，執行它，讀取結果，並決定下一步－重複地、跨越多個回合。

這意味著每次互動都會增加代幣成本。 10 步驟編碼任務不是一次 API 呼叫，而是一次 API 呼叫。這是 10 多個連續調用，每個調用都攜帶先前所有步驟中累積的上下文。

大多數指南忽略了兩個含義：

• 上下文視窗大小決定了代理可以「看到」的距離 不會遺失早期的指令或文件內容
• Tool-call accuracy 決定循環是否乾淨地完成 或因錯誤而停止、重試並燃燒額外的代幣

原始基準分數（MMLU、HumanEval）衡量孤立的能力。他們不衡量多步驟重構的第 7 回合發生的情況。這正是本文所填補的空白。

在代理循環中最重要的三個模型特徵

2026 年 4 月 OpenClaw 的最佳模型 — 依任務類型測試

以下價格反映了 2026 年 4 月的 API 價格。所有每日成本估算假設 150 個代理輪次，平均每輪 800 個代幣（輸入 + 輸出組合）。

多模式策略－在不犧牲品質的情況下削減成本

沒有競爭對手的文章涵蓋這一點。这是 OpenClaw 用户可用的最高杠杆优化。

多模型路由的 OpenClaw.json 設定範例：

{
  "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" }
  ]
}

實際結果：使用 Groq 或 MiniMax 進行檔案讀取、目錄掃描和模板化輸出。 Reserve Sonnet 需要程式碼產生、複雜的規劃和多步驟推理。以前的混合模型會話費用為 4 美元/天，現在可以降至 $1.20–$1.80 重要任務的輸出品質沒有改變。

哪種型號適合您？ （依使用者類型選擇）

如何在 OpenClaw 中配置任何模型（所有提供者，一份指南）

大多數指南都會讓您做出選擇：閱讀有關模型選擇的信息 或者 閱讀有關配置的資訊。本節兩者兼具。

直接 API 按鍵設定（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...

或直接在OpenClaw.json中設定：

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

設定 OpenRouter 以進行多提供者訪問

OpenRouter 允許您透過單一 API 金鑰存取數十個提供者 - 對於無需管理多個憑證的多模型路由非常有用。

1. 在 openrouter.ai 建立帳戶並產生 API 金鑰
2. 設定密鑰：OpenClaw config set OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...
3. 使用提供者前綴格式的參考模型：

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

OpenClaw 自動解析 openrouter/ 字首。您可以透過更改前綴字串來切換提供者 - 無需更改其他配置。

使用 Ollama 運行本地模型 — 只需 5 個步驟即可完成完整設置

1. Install Ollama: 從 llama.com 下載適合您作業系統的版本。使用 Ollama --version 安裝並驗證
2. Pull the model: Ollama pull llama3.3:70b（下載 ~40GB — 對應方案）
3. Start the Ollama server: Ollama serve — 預設在 localhost:11434 上執行
4. Configure OpenClaw to use local endpoint:

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

5. 測試連接： OpenClaw run "list files in current directory" — 如果 Ollama 正在運行且模型已加載，則回應完全來自您的本機電腦。

如何使用 PinchBench 驗證您的模型選擇

PinchBench 措施 真實代理工作流程上的任務成功率 ——不是學術基準。 78% 的分數意味著模型在 100 次中成功完成了 78 次定義的任務。

如何讀取 OpenClaw 決策的資料：

• Success rate above 85% 編碼任務 → 夠可靠，適合生產代理商使用
• Success rate 70–85% → 適合低風險或廣泛的任務；監控故障
• Below 70% → 預計循環會頻繁中斷；不適合無人值守的代理運行

應用 PinchBench 資料作為 地板過濾器，不是排名。過濾掉低於成功率閾值的模型，然後根據成本和適合您的特定任務類型的上下文視窗對剩餘選項進行排名。

最終結論 — 2026 年正確的 OpenClaw 模型堆疊

你的行動計劃

1. Pick your tier 從上面的分段矩陣
2. Follow the configuration steps 對於您選擇的提供者（直接 API、OpenRouter 或 Ollama）
3. Run a benchmark session: 20輪開啟代表性任務，記下完成率與成本
4. Check against PinchBench 如果您的成功率低於預期
5. Layer in multi-model routing 一旦您的主要模型穩定——這就是最大的成本節省之處

常見問題

最後想法

您在 OpenClaw 中運行的模型不僅僅是一個設定 - 它是控制每個代理會話的成本和可靠性的主要槓桿。 Claude Sonnet 4.6 在工具呼叫準確性和多輪一致性方面處於領先地位。 Gemini 3.1 Pro 在長上下文研究中佔主導地位。預算和當地的選擇確實在其範圍內可行，而不僅僅是後備方案。

最有效的舉措不是選擇最佳的單一模型，而是實現多模型路由，以便每種任務類型都能準確地獲得其所需的模型。這項配置變更始終能夠最大程度地降低成本，而不會影響重要工作流程的輸出品質。

每季重新審視您的模型堆疊。定價變化、新型號落地以及您的工作流程模式發生變化。今天的最佳配置在六個月內不會是最佳的，但評估它的框架保持不變：工具調用可靠性、多輪一致性、上下文視窗擬合以及每次成功完成的成本。