2026/05/19
2026 年 OpenClaw 的最佳型号：云、本地和免费选项
通过工具调用、成本、隐私和设置工作，为 OpenClaw 选择最佳的 LLM - Claude、GPT、Gemini、Qwen 和本地模型（针对托管和自托管设置进行比较）。
OpenClaw 的最佳模型并不是最高的基准分数 - 它是可靠地调用工具、适合您的预算并匹配您运行代理的位置（本地笔记本电脑与 托管 OpenClaw 工作区）的模型。
如何选择（买家清单）
- 工具调用质量 — 第一次尝试时是否遵循技能说明？
- 上下文长度 — 它可以在不不断总结的情况下保留您的工作空间记忆吗？
- 成本曲线 — 实际消息量的输入与输出定价
- 隐私 — 云 API 与硬件上的本地权重
- Ops — 谁轮换密钥并处理速率限制？
云模型（One Claw 上最常见）
| 模范家庭 | 优势 | 注意事项 |
|---|---|---|
| Claude | 强大的推理能力，代理任务的安全默认值订阅 / API 限额 | |
| GPT | 广泛的工具生态系统熟悉度 | 长线程的令牌成本 |
| 双子座 | 良好的多模式 + Google 堆栈契合度 | 地区/账户耦合 |
| Qwen / 开放式重量 APIs | 高产量的成本效益 | 验证工具架构兼容性 |
对于托管工作区，您通常需要一个强大的默认值以及一个更便宜的后备方案来执行批量任务（摘要、分类）。
本地模型
局部推理（Ollama、LM Studio 等）在以下情况下有意义：
- 数据不能离开机器
- 您接受较低的工具可靠性或较小的型号
- 您有 GPU 空间和时间来调整提示
Local 非常适合实验；为了可靠性，大多数团队仍然将生产代理转移到云模型。
免费套餐和“隐藏”费用
“免费”通常意味着：
- 打破 24/7 客服人员的速率限制
- 您的时间调整提示可以补偿较弱的工具使用
- 电力+硬件（如果本地）
在 One Claw 上，入门积分可让您在选择付费计划之前比较真实工作流程中的模型。
2026年实用推荐
| 角色 | 从这里开始 |
|---|---|
| 创始人/经营者 | 托管 OpenClaw 上的一种强大的云模型 |
| 开发商 | Claude 或 GPT 编码技能；更便宜的收件箱分类模型 |
| 隐私第一 | 本地草稿；云仅用于非敏感操作 |
| 大容量支持 | 更便宜的型号+严格的技能；发送时人工批准 |
不要在电子表格中选择模型。在你的工作空间中运行同样的 5 项任务——研究、起草电子邮件、总结线索、创建任务、调用技能——并衡量失败，而不是共鸣。
在真实工作空间中尝试模型
Sign up for One Claw，使用入门积分，并在您的频道和技能上使用基准模型 - 而不是通用排行榜。
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