OpenClaw 已成为最受欢迎的 AI 智能体框架之一——能够自动化任务、管理工作流，并保持 24/7 在线。但一旦你让它运行起来，下一个问题就不可避免：到底该用哪个模型？
没有唯一正确的答案。最明智的做法是采用分层策略：关键任务用高端模型，日常任务用能力强且性价比高的中档模型，批量处理常规工作则用便宜的模型。本指南将针对每个层级推荐具体模型——包括价格、上下文窗口以及每个模型最擅长的领域。
分层模型策略
用同一个模型处理所有任务，就像用大锤挂相框。复杂推理需要前沿级别的智能，但简单的文件整理则不需要——而且对每个请求都运行高端模型会迅速烧光你的预算。
最有效的 OpenClaw 设置使用三个层级：
- 第一层（高端）： 用于关键任务的主力模型——复杂推理、代码审查、高风险决策
- 第二层（日常使用）： 覆盖大多数实际工作——代码生成、内容写作、多步骤智能体工作流
- 第三层（预算）： 以最低成本处理简单任务——文件整理、基础问答、常规自动化
以下是每个层级我们推荐的模型。
为什么 Prompt 缓存对 OpenClaw 如此重要
OpenClaw 智能体维护着很长的系统提示、持久化的记忆文件以及大量的对话历史——每次请求往往会发送数万 token。如果没有缓存，每次你都要为这些重复的 token 支付全价输入费用。
Prompt 缓存 解决了这个问题。当模型支持时，提供商会将之前看到的输入前缀存储起来，并在后续请求中以大幅折扣提供。对于始终在线的 OpenClaw 智能体，节省的成本相当可观：
- 系统提示和技能文件——每一步都会加载，第一次请求后自动缓存
- 对话历史——只有最新消息会产生完整的输入费用；缓存边界之前的所有内容都享受折扣
- 记忆和上下文文件——MEMORY.md、RULES.md 以及其他在不同步骤之间很少变化的工作区文件
在 Novita AI 上，大多数推荐的模型都支持 prompt 缓存，缓存 token 的输入成本可降低 50–90%。下面每个层级中，缓存价格会与标准价格一同列出。
第一层：高端模型——必须确保正确
有些任务需要最强的推理能力。当准确性不容妥协或一次错误代价巨大时，这些模型是首选。
Claude Sonnet 4.6 与 Claude Opus 4.6
Anthropic 的 Claude 模型被广泛认为是复杂推理和细微指令遵循的黄金标准。Sonnet 在大多数高级任务中平衡了速度与智能，而 Opus 则是精度至上工作的终极选择。
GPT-5.4
OpenAI 最强大的专业工作模型。GPT-5.4 是一款旗舰推理模式，对于上下文长度低于 27 万 token 的处理为标准模式。它擅长复杂多步推理、代码生成以及需要深度分析思维的任务——使其成为高风险智能体工作流的天然选择，尽管其高精度证明了高端价格的合理性。
Gemini 3 Flash Preview
Google 的 Gemini 3 Flash 提供前沿能力，同时响应快速，使其成为在要求苛刻的任务中同时需要速度和深度的可靠选择。
💡什么时候使用第一层：
- 复杂的多文件代码重构
- 高风险决策分析
- 单一错误代价高昂的任务
- 关键输出的审查与验证
⚖️权衡之处：这些模型提供卓越质量，但价格不菲。对于每天处理数百个请求的始终在线 OpenClaw 智能体，如果每个任务都使用第一层模型，成本会迅速上升。这就是下面两个层级的作用——它们以一小部分成本覆盖了智能体工作负载的绝大部分。
第二层：日常使用模型——大多数任务，最超值
这是你的智能体花费大部分思考时间的地方。这些模型在实际工作中平衡了成本和能力——而且它们足够好，你很少需要升级到第一层。
Kimi K2.5
Moonshot AI 的 Kimi K2.5 已成为智能体工作负载的突出选择。它基于 MoE（混合专家）架构，特别针对工具使用、多步规划和代码生成进行了优化——这些正是 OpenClaw 智能体最依赖的能力。
K2.5 的与众不同之处在于其智能体性能。它在编码基准测试中名列前茅，工具调用的准确性与价格高得多的模型相媲美。26.2 万 token 的上下文窗口足够宽，可以处理涉及多个文档或长对话历史的复杂工作流。
- 上下文窗口：262K tokens
- 价格：$0.60/M 输入 · $3.00/M 输出 · $0.10/M 缓存输入
- 优势：在其价格区间内具有顶级的智能体能力，出色的代码生成和工具使用，强大的多步推理。
- 最适合：首选日常使用模型——代码编写、多步智能体工作流、研究任务以及任何需要工具调用的任务。
在 Novita Playground 中试用 Kimi K2.5
GLM-5
Z.ai 的旗舰模型，相比 GLM-4 系列有了显著提升。GLM-5 在推理和编码任务上与前沿模型竞争，同时保持有竞争力的价格。它在数学推理、代码生成和结构化输出方面具有增强的能力——使其特别适合需要可靠工具使用的智能体工作流。
- 上下文窗口：202K tokens
- 价格：$1.00/M 输入 · $3.20/M 输出 · $0.20/M 缓存输入
- 优势：强大推理能力，对结构化输出和函数调用非常有效，在基准测试中表现优于价格是其 2-3 倍的模型。
- 最适合：复杂的智能体任务——代码分析、多步问题解决、报告生成以及大量使用工具的工作流。
Qwen3.5-397B-A17B
阿里云 Qwen 3.5 系列中最大的模型，基于 MoE 架构，每次前向传播只激活总参数的一小部分。这意味着你可以用预期成本的一小部分获得大型模型的智能。拥有 26.2 万 token 的上下文窗口，它能够处理长时间的智能体会话和多文档工作流而不会出现上下文退化。
- 上下文窗口：262K tokens
- 价格：$0.60/M 输入 · $3.60/M 输出
- 优势：接近前沿的推理和编码性能，出色的长上下文处理能力，高效的 MoE 推理。
- 最适合：在中档价格下需要最大能力的任务——复杂代码生成、分析推理和长上下文研究任务。
在 Novita Playground 中试用 Qwen3.5-397B-A17B
💡第二层擅长什么：
- 代码生成与调试
- 内容创作与编辑
- 多步智能体工作流
- 研究与分析任务
- 工具使用与函数调用
第三层：预算模型——简单任务，最低成本
这些模型处理高容量、低复杂度的任务。它们在简单任务上出人意料地能干，同时控制 token 费用。
DeepSeek V3.2
DeepSeek 最新的通用模型，基于 MoE 架构，在编码、数学和通用推理方面以极低价格提供强劲性能。其高效设计意味着你无需支付高端价格就能获得高质量输出。
- 上下文窗口：163K tokens
- 价格：$0.269/M 输入 · $0.40/M 输出 · $0.13/M 缓存输入
- 优势：出色的成本-性能比，扎实的编码能力，快速的推理速度。
- 最适合：常规智能体任务、数据提取、文本格式化和通用问答。
在 Novita Playground 中试用 DeepSeek V3.2
GLM-4.7 Flash
智谱 AI 的速度优化模型，专为高吞吐量场景设计，这些场景中响应延迟比峰值推理深度更重要。它同时支持中文和英文，使其成为多语言智能体设置的强有力选择。
- 上下文窗口：200K tokens
- 价格：$0.07/M 输入 · $0.40/M 输出 · $0.01/M 缓存输入
- 优势：拥有 200K 上下文窗口的最便宜模型之一。响应速度极快。在结构化输出和指令遵循方面表现强劲。
- 最适合：高容量、低复杂度的任务——摘要、分类、数据格式化和通知工作流。
在 Novita Playground 中试用 GLM-4.7 Flash
MiniMax M2.5
MiniMax M2.5 是一款全能型模型，性价比超出其价格水平。它能够很好地处理文档分析和长时间对话，拥有长上下文窗口，支持多轮工作流而不会退化。
- 上下文窗口：204K tokens
- 价格：$0.30/M 输入 · $1.20/M 输出 · $0.03/M 缓存输入
- 优势：可靠的长上下文性能，善于遵循复杂指令，强大的多语言支持。
- 最适合：需要比最便宜模型稍强能力的任务——文档摘要、多轮对话和内容草拟。
在 Novita Playground 中试用 MiniMax M2.5
💡第三层擅长什么：
- 文件管理与组织
- 简单问答
- 数据格式化与提取
- 常规通知与摘要
在 Novita AI 上运行你的模型栈
上述推荐的第二层和第三层模型——Kimi K2.5、GLM-5、Qwen3.5-397B-A17B、DeepSeek V3.2、GLM-4.7 Flash 和 MiniMax M2.5——都可以通过单个 API 密钥在 Novita AI 上使用。
这对 OpenClaw 用户的意义：
- 兼容 OpenAI/Anthropic 的 API 格式——可直接接入 OpenClaw 的模型配置，无需自定义适配器
- 一个 API 密钥，多个模型——无需管理多个账户即可在不同层级间切换
- 大多数模型支持 prompt 缓存——显著降低输入成本，并加快长上下文智能体会话的响应速度
- 按 token 付费——无订阅或最低消费
你也可以在 Novita AI Playground 交互式尝试这些模型——这是一个基于 Web 的环境，可以实验 prompt、直观探索参数，并在部署到 OpenClaw 之前获得即时反馈。
关于如何将 Kimi K2.5 等模型集成到你的 OpenClaw 智能体中的分步指南——包括 Telegram 机器人设置和高级配置——请查看我们的详细教程：在 OpenClaw (Clawdbot) 中使用 Kimi K2.5：使用 Novita 快速设置 Telegram 智能体。
NovitaClaw：一条命令部署 OpenClaw
想让你的 OpenClaw 智能体在云端 24/7 运行而无需管理任何基础设施？NovitaClaw 一条命令就能搞定。
NovitaClaw 是基于 Novita Agent Sandbox 构建的部署工具，它会从终端配置一个完整可用的 OpenClaw 实例。三个步骤，任何平台：
步骤 1：安装 NovitaClaw
sudo pip3 install novitaclaw
步骤 2：设置你的 API 密钥
export NOVITA_API_KEY=sk_your_api_key
步骤 3：启动
novitaclaw launch
步骤 1：安装 NovitaClaw
pip install novitaclaw
步骤 2：设置你的 API 密钥
$env:NOVITA_API_KEY = "sk_your_api_key"
步骤 3：启动
novitaclaw launch
就这么简单。一分钟之内，你将获得：
- 一个 24/7 在线的 OpenClaw 智能体——无会话限制，无需手动重启。你的智能体将持续在线，直到你不再需要。
- 预配置 Novita 模型——你的分层模型栈开箱即用。随时通过 Web UI 设置切换模型。
- 多通道支持——连接 Telegram、Discord 以及其他消息平台，让你的智能体无论你在哪里都能触达。
- 自动恢复——如果智能体崩溃，它会自动重启并恢复上次的工作配置。不会丢失数据，无需手动干预。
- 内置 Web 终端和文件管理器——直接从浏览器访问智能体环境，用于调试和文件管理。
底层沙箱运行在 2 vCPU 和 4 GB RAM 上——专为实际生产工作负载设计，而非演示环境。支持 Novita 平台上的所有模型，如果你需要第一层访问，也可以带上自己的第三方 API 密钥（如 Claude 或 Gemini）。
👉 关于完整的设置指南——包括模型配置、Telegram 机器人集成和高级选项，请参阅 NovitaClaw：一条命令在云端运行 OpenClaw。
关于 OpenRouter 使用数据的说明
对于那些好奇更广泛社区使用情况的人：OpenClaw 目前是 OpenRouter 上使用量排名第一的应用（按日使用量计算），截至 2026 年 3 月，它已跨 348 个模型处理了 12.6 万亿 token。
按 token 量计算排名靠前的模型包括 Step 3.5 Flash (2.2T)、MiniMax M2.5 (1.3T)、Kimi K2.5 (962B)、Claude Sonnet 4.6 (805B) 和 GLM 5 Turbo (579B)。值得注意的是，排名靠前的某些模型可能由于促销活动或免费层可用性而使用量增加，因此原始 token 量并不总是直接反映模型质量。本文推荐的分层策略基于使用模式、模型能力以及社区实际反馈的综合考量。
来自 OpenRouter
结论
最有效的 OpenClaw 设置并不依赖单一模型，而是分层使用三种模型。像 Claude 这样的高端模型处理需要最高精度的时刻。像 Kimi K2.5 和 GLM-5 这样的日常使用模型以合理成本进行真正的思考。而像 DeepSeek V3.2 和 GLM-4.7 Flash 这样的预算模型则吸收高容量的常规工作。
借助 Novita AI，你可以通过单个 API 访问所有第二层和第三层的推荐模型。而借助 NovitaClaw，你只需一条命令即可部署整个模型栈，无需任何基础设施。
Novita AI 是一个 AI 和智能体云平台，帮助开发者和初创公司构建、部署和扩展模型及智能体应用，提供高性能、可靠性和成本效益。
常见问题解答
OpenClaw 的最佳模型是什么？
没有单一的“最佳”模型——它取决于你的使用场景。对大多数用户而言，分层方法效果最好：日常使用模型如 Kimi K2.5 或 GLM-5 用于一般任务，预算模型如 DeepSeek V3.2 用于简单工作。所有这些都可以通过一个 API 密钥在 Novita AI 上使用。
Novita AI 是否兼容 OpenClaw？
是的。Novita AI 提供兼容 OpenAI/Anthropic 的 API 格式，这意味着它可以直接接入 OpenClaw 的模型配置，无需自定义适配器。它还提供无速率限制和按 token 付费的定价——这对始终在线的智能体都很重要。
如何用 Novita AI 设置 OpenClaw？
两个选项。如果你已经运行 OpenClaw，只需使用你的 Novita API 密钥配置即可——API 兼容 OpenAI/Anthropic，因此你只需更新基础 URL 和模型名称。请参阅我们的 分步教程 获取详细讲解。如果你想从头开始，NovitaClaw 可以通过一条命令 (novitaclaw launch) 部署一个完全配置好的实例，提供 24/7 正常运行时间和自动恢复。详情请参阅 NovitaClaw 设置指南。
