2026 年の OpenClaw のベスト モデル: クラウド、ローカル、無料のオプション
ツールの呼び出し、コスト、プライバシー、セットアップの労力に基づいて、OpenClaw に最適な LLM を選択します。Claude、GPT、Gemini、Qwen、ローカル モデルをホスト型セットアップとセルフホスト型セットアップで比較します。
OpenClaw に最適なモデルとは、最も高いベンチマーク スコアではありません。ツールを確実に呼び出し、予算に適合し、エージェントを実行する場所 (ローカル ラップトップと ホストされた OpenClaw ワークスペース) が一致するモデルです。
選び方（購入者チェックリスト）
- ツール呼び出しの品質 — 最初の試行でスキルの指示に従いますか?
- コンテキストの長さ — 定数の要約なしでワークスペースのメモリを保持できますか?
- コスト曲線 — 実際のメッセージ量での入力と出力の価格設定
- プライバシー — クラウド API とハードウェアのローカル ウェイト
- 運用 — 鍵をローテーションし、レート制限を処理するのは誰ですか?
クラウド モデル (One Claw で最も一般的)
| モデルファミリー | 強み | 注意事項 |
|---|---|---|
| Claude | 強力な推論、エージェント タスクの安全なデフォルト | サブスクリプション / API 制限 |
| GPT | 幅広いツール エコシステムに精通した | 長いスレッドのトークンコスト |
| ジェミニ | 優れたマルチモーダル + Google スタック フィット | 地域/アカウントの組み合わせ |
| Qwen / オープンウェイト APIs | 大量生産でもコスト効率が高い | ツール スキーマの互換性を確認する |
マネージド ワークスペースの場合、通常は 1 つの強力なデフォルトと、一括タスク (概要、分類) 用の安価なフォールバックが必要になります。
ローカルモデル
ローカル推論 (Ollama、LM Studio など) は、次の場合に意味を持ちます。
- データはマシンから離れることはできません
- ツールの信頼性が低い、または小さいモデルを受け入れる
- GPU のヘッドルームがあり、プロンプトを調整する時間があります。
Local は実験に最適です。ほとんどのチームは、信頼性を確保するために依然として実稼働エージェントをクラウド モデルに移行しています。
無料枠と「隠れた」コスト
「無料」とは、多くの場合、次のことを意味します。
- 24時間年中無休のエージェントを破るレート制限
- 時間調整のプロンプトが表示され、ツールの使用量が少ない場合に補正されます。
- 地元の場合は電気 + ハードウェア
One Claw では、スターター クレジット を使用して、有料プランに加入する前に実際のワークフローでモデルを比較できます。
実用的な 2026 年の推奨事項
| ペルソナ | ここから始めましょう |
|---|---|
| 創設者 / 運営者 | ホストされた OpenClaw 上の 1 つの強力なクラウド モデル |
| 開発者 | コーディング スキルの場合は Claude または GPT。受信箱トリアージ用の安価なモデル |
| プライバシー第一 | ドラフトの場合はローカル。機密性のないアクションのみにクラウドを使用 |
| 大規模なサポート | 安価なモデル + 厳格なスキル;送信時の人間の承認 |
スプレッドシートでモデルを選択しないでください。ワークスペースで同じ 5 つのタスク (リサーチ、メールの下書き、スレッドの要約、タスクの作成、スキルの呼び出し) を実行し、雰囲気ではなく失敗を測定します。
実際のワークスペースでモデルを試してみる
Sign up を One Claw にするには、スターター クレジットを使用し、一般的なリーダーボードではなく、あなたの チャネルとスキルでモデルをベンチマークします。
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