OpenClaw 从来不是只能用 Claude 的工具。它的设计本身就是模型无关的——Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、本地模型，都可以作为后端接入，切换只需要修改一行配置。
在 Claude 订阅漏洞被封堵之后，这个多模型支持的特性变得比以往更重要。大量用户第一次认真审视：在纯 API 计费的前提下，哪个模型组合才是真正的最优解？
本文由 Claude Ai中文官网 整理，把当前 OpenClaw 支持的主要模型放在同一个框架里比较——不只比价格，也比能力、稳定性和适用场景，给出不同需求下的最优配置建议。
本文定价数据截至 2026 年 4 月，以官方公布数据为基准。各模型均在持续更新，以官方最新定价和文档为准。
一、当前可接入 OpenClaw 的主要模型一览
| 模型 | 提供商 | 输入价格（每百万 Token） | 输出价格（每百万 Token） | 上下文窗口 | 接入方式 |
|---|---|---|---|---|---|
| Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | $3.00 | $15.00 | 1M Token | API Key |
| Claude Opus 4.6 | Anthropic | $5.00 | $25.00 | 1M Token | API Key |
| Claude Haiku 4.5 | Anthropic | $1.00 | $5.00 | 200K Token | API Key |
| GPT-5.3-Codex | OpenAI | ~$1.75（参考） | 较高 | 1M Token | Codex OAuth / API Key |
| GPT-5.2 | OpenAI | $1.75 | $14.00 | 400K Token | API Key |
| Gemini 3.1 Pro | $2.00（≤200K）/ $4.00（>200K） | $12.00（≤200K）/ $18.00（>200K） | 1M Token | API Key（Google AI Studio） | |
| DeepSeek V3.2 | DeepSeek | 极低（约 $0.27） | 极低（约 $1.10） | 128K Token | API Key |
| Kimi K2.5 | 月之暗面 | OpenClaw 内部分发，免费额度 | — | — | OpenClaw 模型选择器 |
| Gemma 4 / Llama（本地） | 开源 | $0（有硬件要求） | $0 | 取决于配置 | Ollama 本地部署 |
二、每任务实际成本：比价格更重要的数字
每百万 Token 的单价不是衡量”划算”的终点。Agent 任务的真实成本取决于：单次任务消耗多少 Token × Token 单价。而不同模型完成同样任务的 Token 消耗量差异显著。
Token 效率的隐藏变量
GPT-5.3-Codex 在发布时特别强调了 Token 效率：它完成 SWE-bench Pro 任务时消耗的 Token 数量少于任何此前的同量级模型。更少的 Token 意味着同样的任务实际花费更低，哪怕单价并非最低。
Claude Sonnet 4.6 和 Opus 4.6 同样针对 Prompt Caching 进行了优化——对于有大量重复系统提示词和背景文件的 OpenClaw 工作流，缓存命中可以把有效输入成本降至 $0.30/百万 Token（标准价的 10%），大幅改善实际成本。
DeepSeek V3.2 的 Token 单价极低，但研究显示它的 Token 消耗量也相对更高——以更多 Token 达到类似结论的推理风格，在低单价下依然划算，但差距没有单看定价时显得那么大。
不同用量下的实际月度成本估算
| 使用强度 | Claude Sonnet 4.6 | GPT-5.2 Instant | Gemini 3.1 Pro | DeepSeek V3.2 |
|---|---|---|---|---|
| 轻度（1小时/天） | $3–$9 | $2–$6 | $1–$4 | $0.5–$2 |
| 中度（3小时/天） | $15–$35 | $10–$25 | $6–$18 | $2–$8 |
| 重度（8小时/天） | $60–$150 | $40–$100 | $25–$70 | $8–$25 |
| 全天自动化运行 | $150–$400 | $100–$300 | $60–$200 | $20–$60 |
纯成本角度的排序是：DeepSeek < Gemini < GPT < Claude。但成本只是选型框架的一个维度，不是全部。
三、能力对比：四家模型在 OpenClaw 场景的真实差距
Claude Sonnet 4.6 的核心优势
- 指令遵循稳定性：在复杂多规则场景下规则遗漏率最低，这在 Agent 工作流中直接体现为多步任务的完成率更高
- Python 工程编码：SWE-bench Verified 79.6%，在这个维度高于 GPT-5.3-Codex（78.0%）
- 1M Token 长上下文质量：MRCR v2 基准 68.4%，长会话中信息召回更准确，OpenClaw 长时间 Agent 任务受益明显
- 安全代码审查深度：识别时序攻击、JWT 漏洞等高级安全问题有经验证的优势
GPT-5.3-Codex 的核心优势
- 终端工作流：Terminal-Bench 2.0 77.3%，是 Claude Code 的约 20 个百分点优势，对于以 Shell 命令和 CLI 工具为核心的 OpenClaw 工作流差距显著
- 多语言工程：SWE-bench Pro 56.8% 全榜第一，在 Python 以外的语言代码库上更强
- OpenAI 生态整合：通过 Codex OAuth 合规接入，是目前 OpenClaw 官方支持的 OpenAI 接入路径，与 GitHub 生态整合更自然
Gemini 3.1 Pro 的核心优势
- 性价比：在主要编程基准上处于同等水平（SWE-bench Verified 80.6%，领先 Claude Sonnet 4.6），价格约为 Claude 的 65%
- Terminal-Bench 第一：Terminal-Bench 2.0 78.4%，超过 GPT-5.3-Codex（77.3%），是终端工作流场景下最强的选项
- 超长上下文：1M Token 上下文，对超长代码库分析任务有优势
- 多模态原生能力：如果你的 Agent 工作流涉及图片、视频、音频输入，Gemini 的多模态能力最完整
DeepSeek V3.2 的核心优势
- 成本极低：同等任务的 API 成本约为 Claude 的 1/10，是成本敏感场景下无可比拟的选项
- 数学和算法推理：在数理密集型编程任务上有出色表现
- 中文代码注释和文档：对于需要中文编程辅助的场景，DeepSeek 的中文理解深度优于其他模型
- 开源模型可自托管：对数据隐私要求高的场景，DeepSeek 有可自部署的开源版本
本地模型（Gemma 4 / Llama）的定位
本地模型的核心价值不是性能，而是三个特性的组合：零 API 成本、完全数据隐私、没有平台封禁风险。代价是能力明显低于云端旗舰，硬件要求高（16GB+ RAM），以及更高的配置和维护成本。适合对数据安全有严格要求、或者想彻底摆脱平台依赖的用户。
四、不同场景下的最优模型配置
场景 1：日常 Python 编程助手，重视质量
主力：Claude Sonnet 4.6 API
SWE-bench 领先，指令遵循稳定，1M 上下文质量最高，针对 Python 工程任务的优化最充分。对于日常开发工作，这是质量和成本的最优平衡点。中度使用月费约 $15–$35，合理范围内。
场景 2：成本最优，能力要求中等
主力：Gemini 3.1 Pro（常规任务）+ DeepSeek V3.2（重复性高的任务）
Gemini 3.1 Pro 在 SWE-bench Verified 上以 80.6% 高于 Claude Sonnet 4.6（79.6%），价格约为其 65%，是旗舰能力+低成本的最优组合。对于批量文件整理、代码格式化等对推理深度要求不高的重复任务，DeepSeek 的极低价格让总成本进一步下降。两者混合使用，中度使用月费可压缩到 $10–$20。
场景 3：Terminal 密集型工作流，DevOps 自动化
主力：Gemini 3.1 Pro 或 GPT-5.3-Codex
Terminal-Bench 2.0 上 Gemini 3.1 Pro 78.4% 和 GPT-5.3-Codex 77.3% 并列最高，两者均明显优于 Claude（约 58%）。Gemini 价格更低，GPT 与 GitHub 生态整合更深。根据你的生态偏好选择其中之一，在这个场景下两者都比 Claude 更有优势。
场景 4：多语言代码库（Go、Rust、TypeScript 等）
主力：GPT-5.3-Codex
SWE-bench Pro 56.8% 全榜第一，专门针对多语言真实工程任务优化。如果你的代码库不是纯 Python，这是当前最有数据支撑的选择。
场景 5：数学算法、数理推导密集
主力：DeepSeek V3.2 或 Gemini 3.1 Pro
DeepSeek 在数理推理上有出色表现，且成本极低。Gemini 3.1 Pro 在 ARC-AGI-2（逻辑推理）以 77.1% 领先所有模型。两者都是数学密集场景的优选，DeepSeek 在成本上更具优势，Gemini 在综合能力上更均衡。
场景 6：对平台依赖风险敏感，希望分散供应商
建议：按任务类型路由到不同模型
经历过 OpenClaw 封禁的用户对”单点依赖”的风险有了切身感受。更健壮的架构是：把 OpenClaw 的模型选择配置化，根据任务类型动态路由——复杂推理用 Claude Sonnet，终端操作用 Gemini，批量简单任务用 DeepSeek，没有任何一个提供商的政策变化能单独打断整个工作流。
五、一个被低估的选项：Claude Haiku 4.5
在讨论 Claude 时，Haiku 4.5 经常被忽略，但它在特定 OpenClaw 场景下是被严重低估的选项。
Haiku 4.5 的定价是 $1/$5 每百万 Token，是 Sonnet 4.6 价格的 33%，但继承了 Claude 在指令遵循和安全性上的核心训练。对于 OpenClaw 中那些高频、重复、不需要深度推理的任务——定时检查收件箱、触发格式化脚本、日志分类——Haiku 4.5 在 Anthropic 生态内提供了与 DeepSeek 类似的成本优势，同时保持了 Claude 的指令稳定性。
# OpenClaw 多模型分层配置示例 # 根据任务复杂度动态选择模型 任务类型 推荐模型 理由 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 复杂代码审查 Claude Sonnet 4.6 指令遵循稳定，安全审查深度 常规编程任务 Gemini 3.1 Pro 性价比最高，SWE-bench 领先 终端 / Shell 命令 Gemini 3.1 Pro Terminal-Bench 第一 重复定时任务 Claude Haiku 4.5 低成本，保持 Claude 稳定性 大批量文本处理 DeepSeek V3.2 成本极低 数理算法推导 DeepSeek V3.2 数学推理出色
六、切换模型的实操注意事项
OpenClaw 支持多模型是事实，但切换不是改一行配置就万事大吉。以下是切换前需要注意的几点：
SOUL.md 和 AGENTS.md 需要重新调优。这两个文件是 OpenClaw 的”灵魂”——它们定义了 Agent 的性格、规则和行为准则。不同模型对同样的提示词响应方式不同：Claude 倾向于主动说明不确定性，GPT 倾向于直接给答案，Gemini 倾向于给出多个选项，DeepSeek 在推理链上更详细。为 Claude 调优的配置，直接用在 GPT 或 Gemini 上可能会产生行为漂移，需要花几天时间重新调整。
长上下文场景的降级处理。DeepSeek V3.2 的上下文窗口是 128K Token，远小于 Claude 和 Gemini 的 1M Token。如果你的工作流依赖超长上下文，切换到 DeepSeek 需要在工作流里加入上下文压缩或分段处理的逻辑，否则会在中途碰到上下文超限错误。
国内访问稳定性差异。对于中国大陆的用户，四家提供商的 API 访问稳定性差异较大。这个实际约束可能比任何性能和成本对比都更直接地影响你的选型决策。
先小范围测试，再全面切换。不要直接把整个工作流切换到新模型。先选一个子工作流或一类任务测试新模型，对比输出质量，确认行为符合预期之后再扩大范围。
七、最终答案：没有一个”最划算”，只有”最适合你”
把所有维度放在一起，最接近普遍适用的结论是：
如果你只想选一个，Gemini 3.1 Pro 是当前最均衡的选项——SWE-bench 领先所有模型、Terminal-Bench 全榜第一、价格约为 Claude Sonnet 的 65%、1M 上下文大窗口。在纯性价比的框架下，它是唯一一个在能力上不妥协、在成本上又明显更低的选项。
如果你重视指令遵循稳定性和 Python 工程质量，Claude Sonnet 4.6 是最可靠的选择——它的多步 Agent 任务完成率和安全审查能力是其他模型目前没有完全追平的。
如果成本是最核心的约束，DeepSeek V3.2 加上 Claude Haiku 4.5 的混合配置可以把月度成本压缩到同等 Claude Sonnet 用量的 15–20%，且在不需要旗舰推理深度的任务上不会有明显质量损失。
如果你的工作流高度依赖终端操作，Gemini 3.1 Pro 和 GPT-5.3-Codex 都是正确选择，前者价格更低，后者与 GitHub 生态整合更深。
更多关于 Claude API 使用方式、定价结构和 Agent 开发最佳实践，欢迎访问 Claude Ai中文官网 查阅持续更新的中文开发者文档。
OpenClaw 模型无关设计的真正价值，在于让你可以根据任务的实际需求选择最合适的工具，而不是被任何单一平台绑定。封禁之后，这个特性的价值比任何时候都更清晰。