- La stratégie de modèles par niveaux
- Pourquoi le cache de prompt est important pour OpenClaw
- Niveau 1 : Modèles de puissance — Quand il faut que ce soit juste
- Niveau 2 : Conducteurs quotidiens — La plupart des tâches, meilleur rapport qualité-prix
- Niveau 3 : Modèles économiques — Tâches simples, coût minimal
- Exécutez votre pile de modèles sur Novita AI
- NovitaClaw : Déployez OpenClaw en une seule commande
- Une note sur les données d'utilisation d'OpenRouter
- Conclusion
OpenClaw est rapidement devenu l’un des frameworks d’agents IA les plus populaires disponibles — automatisant des tâches, gérant des workflows et restant en ligne 24h/24 et 7j/7. Mais une fois que vous l’avez installé, la question suivante est inévitable : quel modèle devrais-je utiliser ?
Il n’y a pas de réponse unique. L’approche la plus intelligente est une stratégie par niveaux : les modèles premium pour les tâches critiques, les modèles milieu de gamme performants comme conducteurs quotidiens, et les modèles bon marché pour gérer le travail de routine en masse. Ce guide décompose les recommandations de modèles spécifiques pour chaque niveau — avec les prix, les fenêtres de contexte et ce que chaque modèle fait de mieux.
La stratégie de modèles par niveaux
Choisir un seul modèle pour tout, c’est comme utiliser une masse pour accrocher un cadre photo. Les tâches de raisonnement complexes nécessitent une intelligence de pointe, mais l’organisation simple de fichiers non — et exécuter un modèle premium sur chaque requête épuisera rapidement votre budget.
Les configurations OpenClaw les plus efficaces utilisent trois niveaux :
- Niveau 1 (Puissance) : Les gros bras pour les tâches critiques — raisonnement complexe, revue de code, décisions à enjeux élevés
- Niveau 2 (Quotidien) : Couvrent la plupart du travail réel — génération de code, rédaction de contenu, workflows d’agents multi-étapes
- Niveau 3 (Économique) : Gèrent les tâches simples à un coût minimal — organisation de fichiers, Q&R de base, automatisation de routine
Voici ce que nous recommandons pour chaque niveau.
Pourquoi le cache de prompt est important pour OpenClaw
Les agents OpenClaw maintiennent de longs prompts système, des fichiers de mémoire persistants et des historiques de conversation étendus — envoyant souvent des dizaines de milliers de tokens à chaque requête. Sans cache, vous payez le prix d’entrée complet pour ces tokens répétés à chaque fois.
Le cache de prompt résout ce problème. Lorsqu’un modèle le prend en charge, le fournisseur stocke les préfixes d’entrée déjà vus et les sert à un prix fortement réduit lors des requêtes suivantes. Pour un agent OpenClaw toujours actif, les économies sont substantielles :
- Prompts système et fichiers de compétences — chargés à chaque tour, mis en cache automatiquement après la première requête
- Historique de conversation — seuls les messages les plus récents encourrent le coût d’entrée complet ; tout ce qui précède la limite du cache est réduit
- Fichiers de mémoire et de contexte — MEMORY.md, RULES.md et autres fichiers d’espace de travail qui changent rarement entre les tours
Sur Novita AI, la plupart des modèles recommandés prennent en charge le cache de prompt avec une réduction de 50 à 90 % du coût d’entrée sur les tokens mis en cache. Le prix du cache pour chaque modèle est indiqué à côté du prix standard dans les niveaux ci-dessous.
Niveau 1 : Modèles de puissance — Quand il faut que ce soit juste
Certaines tâches exigent le raisonnement le plus puissant disponible. Lorsque la précision n’est pas négociable ou qu’une seule erreur coûte cher, ce sont les modèles à utiliser.
Claude Sonnet 4.6 & Claude Opus 4.6
Les modèles Claude d’Anthropic sont largement considérés comme la référence en matière de raisonnement complexe et de suivi nuancé des instructions. Sonnet offre un bon équilibre entre vitesse et intelligence pour la plupart des tâches avancées, tandis qu’Opus est l’option ultime pour les travaux où la précision prime avant tout.
GPT-5.4
Le modèle le plus performant d’OpenAI pour le travail professionnel. GPT-5.4 est un mode de raisonnement phare, avec un traitement standard pour les longueurs de contexte inférieures à 270K tokens. Il excelle dans le raisonnement complexe en plusieurs étapes, la génération de code et les tâches qui nécessitent une réflexion analytique approfondie — ce qui en fait un choix naturel pour les workflows d’agents à enjeux élevés où la précision justifie le coût premium.
Gemini 3 Flash Preview
Le Gemini 3 Flash de Google offre des capacités de pointe avec des temps de réponse rapides, ce qui en fait un bon choix lorsque vous avez besoin à la fois de vitesse et de profondeur pour des tâches exigeantes.
💡Quand utiliser le Niveau 1 :
- Refactoring de code multi-fichiers complexe
- Analyse de décision à enjeux élevés
- Tâches où une seule erreur coûte cher
- Révision et validation des sorties critiques
⚖️Le compromis : Ces modèles offrent une qualité exceptionnelle, mais ils ont un prix. Pour un agent OpenClaw toujours actif traitant des centaines de requêtes par jour, exécuter le Niveau 1 sur chaque tâche devient rapidement coûteux. C’est là que les deux niveaux suivants entrent en jeu — couvrant la grande majorité de la charge de travail de votre agent à une fraction du coût.
Niveau 2 : Conducteurs quotidiens — La plupart des tâches, meilleur rapport qualité-prix
C’est là que votre agent passe la majeure partie de son temps de réflexion. Ces modèles équilibrent coût et capacité pour le travail qui compte vraiment — et ils sont suffisamment bons pour que vous ayez rarement besoin de passer au Niveau 1.
Kimi K2.5
Le Kimi K2.5 de Moonshot AI est devenu un choix remarquable pour les charges de travail agentiques. Construit sur une architecture MoE (Mixture-of-Experts), il est spécifiquement optimisé pour l’utilisation d’outils, la planification en plusieurs étapes et la génération de code — les capacités exactes sur lesquelles les agents OpenClaw comptent le plus.
Ce qui distingue le K2.5, c’est sa performance agentique. Il se classe parmi les meilleurs modèles sur les benchmarks de codage et sa précision d’appel d’outils rivalise avec des modèles beaucoup plus chers. La fenêtre de contexte de 262K tokens est suffisamment généreuse pour des workflows complexes impliquant plusieurs documents ou de longs historiques de conversation.
- Fenêtre de contexte : 262K tokens
- Prix : 0,60 $/M entrée · 3,00 $/M sortie · 0,10 $/M entrée en cache
- Points forts : Capacité agentique de premier plan pour son prix, excellente génération de code et utilisation d’outils, raisonnement multi-étapes solide.
- Idéal pour : Le conducteur quotidien de référence — écriture de code, workflows d’agents multi-étapes, tâches de recherche et tout ce qui nécessite des appels d’outils.
Essayez Kimi K2.5 dans Novita Playground
GLM-5
Le modèle phare de Z.ai représente une amélioration significative par rapport à la série GLM-4. GLM-5 rivalise avec les modèles de pointe en matière de raisonnement et de tâches de codage tout en maintenant des prix compétitifs. Il offre des capacités améliorées en raisonnement mathématique, génération de code et sortie structurée — ce qui le rend particulièrement adapté aux workflows d’agents qui nécessitent une utilisation fiable des outils.
- Fenêtre de contexte : 202K tokens
- Prix : 1,00 $/M entrée · 3,20 $/M sortie · 0,20 $/M entrée en cache
- Points forts : Raisonnement solide, très efficace pour les sorties structurées et les appels de fonctions, performances de benchmark compétitives par rapport à des modèles 2 à 3 fois plus chers.
- Idéal pour : Tâches agentiques complexes — analyse de code, résolution de problèmes en plusieurs étapes, génération de rapports et workflows avec une utilisation intensive d’outils.
Essayez GLM-5 dans Novita Playground
Qwen3.5-397B-A17B
Le plus grand modèle de la série Qwen 3.5 d’Alibaba, construit sur une architecture MoE qui n’active qu’une fraction de ses paramètres totaux par passage avant. Cela signifie que vous obtenez une intelligence de grand modèle à une fraction du coût attendu. Avec une fenêtre de contexte de 262K tokens, il gère les sessions d’agents prolongées et les workflows multi-documents sans dégradation du contexte.
- Fenêtre de contexte : 262K tokens
- Prix : 0,60 $/M entrée · 3,60 $/M sortie
- Points forts : Raisonnement et performance de codage quasi-frontaliers, excellente gestion des contextes longs, inférence MoE efficace.
- Idéal pour : Les tâches qui nécessitent une capacité maximale à un prix milieu de gamme — génération de code complexe, raisonnement analytique et tâches de recherche en contexte long.
Essayez Qwen3.5-397B-A17B dans Novita Playground
💡Ce pour quoi le Niveau 2 est bon :
- Génération et débogage de code
- Création et édition de contenu
- Workflows d’agents multi-étapes
- Tâches de recherche et d’analyse
- Utilisation d’outils et appels de fonctions
Niveau 3 : Modèles économiques — Tâches simples, coût minimal
Ces modèles gèrent un volume élevé de travaux de faible complexité. Ils sont étonnamment capables pour des tâches simples et maintiennent votre facture de tokens sous contrôle.
DeepSeek V3.2
Le dernier modèle polyvalent de DeepSeek, construit sur une architecture MoE qui offre des performances solides en codage, mathématiques et raisonnement général à des prix très bas. Sa conception efficace signifie que vous obtenez une sortie de qualité sans coûts premium.
- Fenêtre de contexte : 163K tokens
- Prix : 0,269 $/M entrée · 0,40 $/M sortie · 0,13 $/M entrée en cache
- Points forts : Excellent rapport qualité-prix, capacité de codage solide, vitesse d’inférence rapide.
- Idéal pour : Tâches agentiques de routine, extraction de données, formatage de texte et Q&R générale.
Essayez DeepSeek V3.2 dans Novita Playground
GLM-4.7 Flash
Le modèle optimisé pour la vitesse de Zhipu AI, conçu pour les scénarios à haut débit où la latence des réponses est plus importante que la profondeur maximale du raisonnement. Il prend en charge à la fois le chinois et l’anglais, ce qui en fait un bon choix pour les configurations d’agents multilingues.
- Fenêtre de contexte : 200K tokens
- Prix : 0,07 $/M entrée · 0,40 $/M sortie · 0,01 $/M entrée en cache
- Points forts : L’un des modèles les moins chers disponibles avec une fenêtre de contexte de 200K tokens. Temps de réponse très rapides. Solide pour les sorties structurées et le suivi des instructions.
- Idéal pour : Les tâches à haut volume et faible complexité — résumé, classification, formatage de données et workflows de notifications.
Essayez GLM-4.7 Flash dans Novita Playground
MiniMax M2.5
Le MiniMax M2.5 est un touche-à-tout compétent qui dépasse son prix. Il gère bien l’analyse de documents et les conversations prolongées, avec une longue fenêtre de contexte qui prend en charge les workflows multi-tours sans dégradation.
- Fenêtre de contexte : 204K tokens
- Prix : 0,30 $/M entrée · 1,20 $/M sortie · 0,03 $/M entrée en cache
- Points forts : Performance fiable en contexte long, bon suivi des instructions complexes, bon support multilingue.
- Idéal pour : Les tâches qui nécessitent un peu plus de capacité que les modèles les moins chers — résumé de documents, conversations multi-tours et rédaction de contenu.
Essayez MiniMax M2.5 dans Novita Playground
💡Ce pour quoi le Niveau 3 est bon :
- Gestion et organisation de fichiers
- Réponses à des questions simples
- Formatage et extraction de données
- Notifications et résumés de routine
Exécutez votre pile de modèles sur Novita AI
Tous les modèles de Niveau 2 et Niveau 3 recommandés ci-dessus — Kimi K2.5, GLM-5, Qwen3.5-397B-A17B, DeepSeek V3.2, GLM-4.7 Flash et MiniMax M2.5 — sont disponibles sur Novita AI via une seule clé API.
Pourquoi cela est important pour les utilisateurs d’OpenClaw :
- Format API compatible OpenAI/Anthropic — se branche directement dans la configuration du modèle OpenClaw sans adaptateurs personnalisés
- Une clé API, plusieurs modèles — passez d’un niveau à l’autre sans gérer des comptes séparés
- Cache de prompt sur la plupart des modèles — réduit considérablement les coûts d’entrée et accélère les réponses pour les sessions d’agents avec contexte long
- Paiement par token — pas d’abonnements ni d’engagements minimums
Vous pouvez également essayer ces modèles de manière interactive sur le Playground Novita AI — un environnement en ligne pour expérimenter avec les prompts, explorer les paramètres visuellement et obtenir un retour instantané avant de déployer dans OpenClaw.
Pour un guide étape par étape sur la façon d’intégrer des modèles comme Kimi K2.5 dans vos agents OpenClaw — y compris la configuration du bot Telegram et les options avancées — consultez notre didacticiel détaillé : Utiliser Kimi K2.5 dans OpenClaw (Clawdbot) : Configuration rapide pour les agents Telegram avec Novita.
NovitaClaw : Déployez OpenClaw en une seule commande
Vous voulez que votre agent OpenClaw fonctionne 24h/24 et 7j/7 dans le cloud sans gérer d’infrastructure ? NovitaClaw vous y amène en une seule commande.
NovitaClaw est un outil de déploiement basé sur Novita Agent Sandbox qui provisionne une instance OpenClaw entièrement configurée depuis votre terminal. Trois étapes, n’importe quelle plateforme :
Étape 1 : Installer NovitaClaw
sudo pip3 install novitaclaw
Étape 2 : Définir votre clé API
export NOVITA_API_KEY=sk_your_api_key
Étape 3 : Lancer
novitaclaw launch
Étape 1 : Installer NovitaClaw
pip install novitaclaw
Étape 2 : Définir votre clé API
$env:NOVITA_API_KEY = "sk_your_api_key"
Étape 3 : Lancer
novitaclaw launch
C’est tout. En moins d’une minute, vous obtenez :
- Un agent OpenClaw 24h/24 et 7j/7 — pas de limites de session, pas de redémarrages manuels. Votre agent reste en ligne aussi longtemps que vous en avez besoin.
- Préconfiguré avec les modèles Novita — votre pile de modèles par niveaux est prête à l’emploi. Changez de modèle à tout moment via les paramètres de l’interface Web.
- Support multi-canal — connectez Telegram, Discord et d’autres plateformes de messagerie pour que votre agent soit joignable où que vous soyez.
- Auto-récupération — si l’agent plante, il redémarre automatiquement et restaure la dernière configuration de travail. Pas de perte de données, pas d’intervention manuelle.
- Terminal Web et gestionnaire de fichiers intégrés — accédez à l’environnement de votre agent directement depuis le navigateur pour le débogage et la gestion de fichiers.
Le sandbox sous-jacent fonctionne avec 2 vCPU et 4 Go de RAM — dimensionné pour des charges de travail de production réelles, pas pour des démos. Tous les modèles de la plateforme Novita sont pris en charge, et vous pouvez apporter vos propres clés API tierces pour des modèles comme Claude ou Gemini si vous avez besoin d’un accès de Niveau 1.
👉 Pour le guide d’installation complet — y compris la configuration du modèle, l’intégration du bot Telegram et les options avancées, voir NovitaClaw : Exécutez OpenClaw dans le cloud en une seule commande.
Lire le guide d’installation complet de NovitaClaw
Une note sur les données d’utilisation d’OpenRouter
Pour ceux qui sont curieux de savoir ce que la communauté au sens large utilise : OpenClaw est actuellement l’application classée n°1 sur OpenRouter par utilisation quotidienne, traitant 12,6 billions de tokens à travers 348 modèles en mars 2026.
Les principaux modèles en volume de tokens incluent Step 3.5 Flash (2,2 T), MiniMax M2.5 (1,3 T), Kimi K2.5 (962 B), Claude Sonnet 4.6 (805 B) et GLM 5 Turbo (579 B). Il convient de noter que certains modèles proches du sommet peuvent avoir une utilisation élevée en raison d’événements promotionnels ou de la disponibilité d’un niveau gratuit, de sorte que le volume brut de tokens ne reflète pas toujours directement la qualité du modèle. La stratégie par niveaux recommandée dans cet article est basée sur une combinaison de modèles d’utilisation, de capacités des modèles et de retours de la communauté réelle.
Depuis OpenRouter
Conclusion
Les configurations OpenClaw les plus efficaces ne reposent pas sur un seul modèle — elles superposent trois niveaux. Les modèles de puissance comme Claude gèrent les moments qui exigent une précision maximale. Les conducteurs quotidiens comme Kimi K2.5 et GLM-5 font la réflexion réelle à un coût raisonnable. Et les modèles économiques comme DeepSeek V3.2 et GLM-4.7 Flash absorbent le travail de routine à volume élevé.
Avec Novita AI, vous pouvez accéder à toutes les recommandations de Niveau 2 et Niveau 3 via une seule API. Et avec NovitaClaw, vous pouvez déployer toute la pile en une seule commande — sans infrastructure requise.
Novita AI est une plateforme cloud d’IA et d’agents aidant les développeurs et les startups à construire, déployer et mettre à l’échelle des modèles et des applications agentiques avec des performances, une fiabilité et une rentabilité élevées.
Questions fréquemment posées
Quel est le meilleur modèle pour OpenClaw ?
Il n’existe pas un seul meilleur modèle — cela dépend de votre cas d’utilisation. Pour la plupart des utilisateurs, une approche par niveaux fonctionne le mieux : un conducteur quotidien comme Kimi K2.5 ou GLM-5 pour les tâches générales, avec des modèles économiques comme DeepSeek V3.2 pour les travaux simples. Tous sont disponibles sur Novita AI via une seule clé API.
Novita AI est-il compatible avec OpenClaw ?
Oui. Novita AI fournit un format API compatible OpenAI/Anthropic, ce qui signifie qu’il se branche directement dans la configuration du modèle OpenClaw sans adaptateurs personnalisés. Il offre également aucune limite de débit et un paiement par token — deux éléments importants pour les agents toujours actifs.
Comment configurer OpenClaw avec Novita AI ?
Deux options. Si vous avez déjà OpenClaw en cours d’exécution, configurez-le simplement avec votre clé API Novita — l’API est compatible OpenAI/Anthropic, vous n’avez donc qu’à mettre à jour l’URL de base et le nom du modèle. Consultez notre didacticiel étape par étape pour une procédure détaillée. Si vous préférez partir de zéro, NovitaClaw déploie une instance entièrement configurée en une seule commande (novitaclaw launch) avec une disponibilité 24h/24 et 7j/7 et une auto-récupération. Voir le guide d’installation de NovitaClaw pour plus de détails.
