2026 年 OpenClaw 的最佳型號：雲端、本地和免費選項
透過工具呼叫、成本、隱私和設定工作，為 OpenClaw 選擇最佳的 LLM - Claude、GPT、Gemini、Qwen 和本地模型（針對託管和自架設定進行比較）。
OpenClaw 的最佳模型並不是最高的基準分數 - 它是可靠地調用工具、適合您的預算並匹配您運行代理的位置（本地筆記本電腦與 託管 OpenClaw 工作區）的模型。
如何選擇（買家清單）
- 工具呼叫品質 — 第一次嘗試時是否遵循技能說明？
- 上下文長度 — 它可以在不斷總結的情況下保留您的工作空間記憶嗎？
- 成本曲線 — 實際訊息量的輸入與輸出定價
- 隱私權 — 雲端 API 與硬體上的本地權重
- Ops — 誰輪換密鑰並處理速率限制？
雲端模型（One Claw 上最常見）
| 模範家庭 | 優點 | 注意事項 |
|---|---|---|
| Claude | 強大的推理能力，代理任務的安全預設值訂閱 / API 限額 | |
| GPT | 廣泛的工俱生態系統熟悉度 | 長線程的令牌成本 |
| 雙子座 | 良好的多模式 + Google 堆疊契合度 | 地區/帳戶耦合 |
| Qwen / 開放式重量 APIs | 高產量的成本效益 | 驗證工具架構相容性 |
對於託管工作區，您通常需要一個強大的預設值以及一個更便宜的後備方案來執行批次任務（摘要、分類）。
本機模型
局部推理（Ollama、LM Studio 等）在以下情況下有意義：
- 資料不能離開機器
- 您接受較低的工具可靠性或較小的型號
- 您有 GPU 空間和時間來調整提示
Local 非常適合實驗；為了可靠性，大多數團隊仍然將生產代理轉移到雲端模型。
免費套餐和「隱藏」費用
「免費」通常意味著：
- 打破 24/7 客服人員的速率限制
- 您的時間調整提示可以補償較弱的工具使用
- 電力+硬體（如果本地）
在 One Claw 上，入門積分可讓您在選擇付費方案之前比較真實工作流程中的模型。
2026年實用推薦
| 角色 | 從這裡開始 |
|---|---|
| 創辦人/經營者 | 託管 OpenClaw 上的一種強大的雲端模型 |
| 開發商 | Claude 或 GPT 編碼技能；更便宜的收件匣分類模型 |
| 隱私第一 | 本地草稿；雲端僅用於非敏感操作 |
| 大容量支援 | 更便宜的型號+嚴格的技能；發送時人工批准 |
不要在電子表格中選擇模型。在你的工作空間中運行同樣的 5 項任務——研究、起草電子郵件、總結線索、創建任務、調用技能——並衡量失敗，而不是共鳴。
在真實工作空間中嘗試模型
Sign up for One Claw，使用入門積分，並在您的頻道和技能上使用基準模型 - 而不是通用排行榜。
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