OpenClaw 已迅速成為最受歡迎的 AI 代理框架之一——能夠自動化任務、管理工作流程，並保持 24/7 線上。但一旦你開始運作，接下來不可避免的問題是：我到底該用哪個模型？
並沒有單一的標準答案。最明智的做法是採用分層策略：關鍵任務使用高階模型，日常運作使用能力不錯的中階模型，批量處理例行工作則使用低成本模型。本指南針對每個層級提供具體的模型建議——包含價格、上下文長度，以及每個模型最擅長的工作。
分層模型策略
只用一個模型來處理所有事情，就像拿大榔頭來掛相框。複雜的推理任務需要頂尖智力，但簡單的檔案整理工作則不需要——而且對每一個請求都使用高階模型，很快就會燒光你的預算。
最有效的 OpenClaw 設定使用三個層級：
- 第一層（高階）： 處理關鍵任務的強力模型——複雜推理、程式碼審查、高風險決策
- 第二層（日常驅動）： 涵蓋大多數實際工作——程式碼生成、內容寫作、多步驟代理工作流程
- 第三層（預算）： 以最低成本處理簡單任務——檔案整理、基本問答、例行自動化
以下是我們對每個層級的建議。
為什麼提示快取對 OpenClaw 很重要
OpenClaw 代理會維護長系統提示、持久記憶檔案以及大量的對話歷史——每次請求往往會送出數萬個 token。如果沒有快取，每次都得為這些重複的 token 支付完整的輸入費用。
提示快取 解決了這個問題。當模型支援提示快取時，供應商會儲存先前看過的輸入前綴，並在後續請求中提供大幅折扣。對於始終線上的 OpenClaw 代理來說，節省幅度相當可觀：
- 系統提示和技能檔案——每次輪次都會載入，第一次請求後自動快取
- 對話歷史——只有最新的訊息需支付完整輸入成本；快取邊界之前的所有內容都享有折扣
- 記憶和上下文檔案——
MEMORY.md、RULES.md以及輪次間很少變動的其他工作區檔案
在 Novita AI 上，大多數推薦的模型都支援提示快取，快取 token 的輸入成本可降低 50–90%。每個模型的快取價格會與標準價格一起列於下方的層級中。
第一層：高階模型——必須正確無誤的時候
有些任務需要最強大的推理能力。當準確性不容妥協，或單一錯誤的代價高昂時，這些就是你要使用的模型。
Claude Sonnet 4.6 與 Claude Opus 4.6
Anthropic 的 Claude 模型被廣泛視為複雜推理和細膩指令遵循的黃金標準。Sonnet 在大多數進階任務中提供速度與智慧的良好平衡，而 Opus 則是當精確性凌駕一切時的最終選擇。
GPT-5.4
OpenAI 最強大的專業工作模型。GPT-5.4 是一個旗艦推理模式，對低於 270K token 的上下文長度採用標準處理。它擅長複雜的多步驟推理、程式碼生成，以及需要深入分析思考的任務——使其成為高風險代理工作流程的自然選擇，因為高精度足以證明其昂貴成本的合理性。
Gemini 3 Flash Preview
Google 的 Gemini 3 Flash 提供了尖端能力與快速回應時間，使其成為在處理要求嚴格的任務時，同時需要速度和深度的可靠選擇。
💡何時使用第一層：
- 複雜的多檔案程式碼重構
- 高風險決策分析
- 單一錯誤代價高昂的任務
- 審查和驗證關鍵輸出
⚖️權衡取捨：這些模型提供卓越的品質，但價格不菲。對於每天處理數百個請求的始終線上 OpenClaw 代理來說，對每個任務都使用第一層很快會變得昂貴。這就是接下來兩個層級發揮作用的地方——以極低的成本涵蓋代理絕大部分的工作量。
第二層：日常驅動——大多數任務，最佳價值
這是你的代理花費最多思考時間的地方。這些模型在實際工作的成本與能力之間取得了平衡——而且它們足夠優秀，以至於你幾乎不需要升級到第一層。
Kimi K2.5
Moonshot AI 的 Kimi K2.5 已成為代理工作負載的突出選擇。它基於 MoE（混合專家）架構構建，特別針對工具使用、多步驟規劃和程式碼生成進行了優化——這些正是 OpenClaw 代理最依賴的能力。
K2.5 與眾不同之處在於其代理效能。它在程式碼基準測試中名列前茅，其工具呼叫精確度可與價格高得多的模型匹敵。262K 的上下文長度足以應付涉及多個文件或長對話歷史的複雜工作流程。
- 上下文長度：262K 個 token
- 價格：輸入 $0.60/M · 輸出 $3.00/M · 快取輸入 $0.10/M
- 優勢：同價位中頂尖的代理能力，優秀的程式碼生成和工具使用，強大的多步驟推理。
- 最適合：首選的日常驅動模型——程式碼編寫、多步驟代理工作流程、研究任務，以及任何需要工具呼叫的工作。
在 Novita Playground 中試用 Kimi K2.5
GLM-5
Z.ai 的旗艦模型代表了 GLM-4 系列的重大升級。GLM-5 在推理和程式碼任務上可與頂尖模型競爭，同時保持具競爭力的價格。它在數學推理、程式碼生成和結構化輸出方面增強了能力——這使其特別適用於需要可靠工具使用的代理工作流程。
- 上下文長度：202K 個 token
- 價格：輸入 $1.00/M · 輸出 $3.20/M · 快取輸入 $0.20/M
- 優勢：強大的推理能力，非常擅長結構化輸出和函數呼叫，在基準測試中表現優於價格是其 2–3 倍的模型。
- 最適合：複雜的代理任務——程式碼分析、多步驟問題解決、報告生成，以及大量使用工具的工作流程。
Qwen3.5-397B-A17B
阿里巴巴 Qwen 3.5 系列中最大的模型，基於 MoE 架構，每次前向傳傳播只啟動其總參數的一小部分。這意味著你可以用遠低於預期的成本獲得大型模型的智慧。憑藉 262K 的上下文長度，它可以處理擴展的代理工作階段和多文件工作流程而不會降低上下文品質。
- 上下文長度：262K 個 token
- 價格：輸入 $0.60/M · 輸出 $3.60/M
- 優勢：接近頂尖的推理和程式碼表現，優秀的長上下文處理能力，高效的 MoE 推理。
- 最適合：需要以中階價格獲得最大能力的任務——複雜程式碼生成、分析性推理，以及長上下文研究任務。
在 Novita Playground 中試用 Qwen3.5-397B-A17B
💡第二層適用的工作：
- 程式碼生成與除錯
- 內容創作與編輯
- 多步驟代理工作流程
- 研究與分析任務
- 工具使用與函數呼叫
第三層：預算模型——簡單任務，最少成本
這些模型負責處理大量、低複雜度的工作。它們在簡單任務上出奇地有能力，並能讓你的 token 帳單保持可控。
DeepSeek V3.2
DeepSeek 最新的通用模型，基於 MoE 架構，以極低的價格在程式碼、數學和一般推理方面提供強大效能。其高效設計意味著你無需支付高階成本即可獲得高品質輸出。
- 上下文長度：163K 個 token
- 價格：輸入 $0.269/M · 輸出 $0.40/M · 快取輸入 $0.13/M
- 優勢：優秀的成本效益比，紮實的編碼能力，快速的推理速度。
- 最適合：例行代理任務、資料提取、文字格式化，以及一般問答。
在 Novita Playground 中試用 DeepSeek V3.2
GLM-4.7 Flash
智譜 AI 的速度優化模型，專為回應延遲比推理深度更重要的高吞吐量場景而設計。它同時支援中文和英文，使其成為多語言代理設定的強力選擇。
- 上下文長度：200K 個 token
- 價格：輸入 $0.07/M · 輸出 $0.40/M · 快取輸入 $0.01/M
- 優勢：擁有 200K 上下文長度且價格最便宜的模型之一。回應速度非常快。擅長結構化輸出和指令遵循。
- 最適合：大量、低複雜度的任務——摘要、分類、資料格式化，以及通知工作流程。
在 Novita Playground 中試用 GLM-4.7 Flash
MiniMax M2.5
MiniMax 的 M2.5 是一個能力不錯的全方位模型，其表現超出其價格定位。它處理文件分析和長時間對話的能力很好，其長上下文視窗支援多輪工作流程而不會退化。
- 上下文長度：204K 個 token
- 價格：輸入 $0.30/M · 輸出 $1.20/M · 快取輸入 $0.03/M
- 優勢：可靠的長上下文表現，擅長遵循複雜指令，強大的多語言支援。
- 最適合：需要比最便宜模型稍強能力的任務——文件摘要、多輪對話，以及內容草稿。
在 Novita Playground 中試用 MiniMax M2.5
💡第三層適用的工作：
- 檔案管理與整理
- 簡單問答
- 資料格式化與提取
- 例行通知與摘要
在 Novita AI 上運行你的模型堆疊
以上推薦的所有第二層和第三層模型——Kimi K2.5、GLM-5、Qwen3.5-397B-A17B、DeepSeek V3.2、GLM-4.7 Flash 和 MiniMax M2.5——均可透過單一 API 金鑰在 Novita AI 上取得。
這對 OpenClaw 使用者為何重要：
- 相容 OpenAI/Anthropic 的 API 格式——無需自訂轉接器即可直接插入 OpenClaw 的模型配置
- 一個 API 金鑰，多個模型——無需管理多個帳戶即可在不同層級間切換
- 大多數模型支援提示快取——顯著降低輸入成本，並加速長上下文代理工作階段的回應
- 按 token 付費——無需訂閱或最低承諾
你也可以在 Novita AI Playground 上互動式試用這些模型——這是一個基於網頁的環境，讓你在部署到 OpenClaw 之前，能夠實驗提示詞、視覺化探索參數，並獲得即時回饋。
如需如何將 Kimi K2.5 等模型整合到 OpenClaw 代理中的逐步指南——包含 Telegram Bot 設定和進階配置——請參閱我們的詳細教學：在 OpenClaw (Clawdbot) 中使用 Kimi K2.5：透過 Novita 快速設定 Telegram 代理。
NovitaClaw：一條指令部署 OpenClaw
想要讓你的 OpenClaw 代理在雲端 24/7 運作，而無需管理任何基礎設施嗎？NovitaClaw 只需一條指令即可達成。
NovitaClaw 是一個基於 Novita Agent Sandbox 建構的部署工具，可從你的終端機佈建一個完整配置的 OpenClaw 實例。** 三個步驟，任何平台**：
步驟 1：安裝 NovitaClaw
sudo pip3 install novitaclaw
步驟 2：設定 API 金鑰
export NOVITA_API_KEY=sk_your_api_key
步驟 3：啟動
novitaclaw launch
步驟 1：安裝 NovitaClaw
pip install novitaclaw
步驟 2：設定 API 金鑰
$env:NOVITA_API_KEY = "sk_your_api_key"
步驟 3：啟動
novitaclaw launch
就是這麼簡單。在不到一分鐘內，你就能獲得：
- 一個 24/7 的 OpenClaw 代理——沒有工作階段限制，無需手動重新啟動。只要你需要，代理就會保持線上。
- 預先配置 Novita 模型——你的分層模型堆疊已開箱即用。隨時可透過 Web UI 設定切換模型。
- 多頻道支援——連結 Telegram、Discord 和其他即時通訊平台，讓你的代理無論身在何處都能觸及。
- 自動復原——如果代理崩潰，它會自動重新啟動並還原最後一次正常運作的配置。無資料遺失，無需手動介入。
- 內建 Web 終端機和檔案管理員——直接從瀏覽器存取代理的環境，進行除錯和檔案管理。
底層的沙盒運行於 2 vCPU 和 4 GB RAM——專為真實的生產工作負載設計，而非展示用途。Novita 平台上的所有模型都受支援，如果你需要第一層存取權限，也可以帶入自己的第三方 API 金鑰（例如 Claude 或 Gemini）。
👉 如需完整的設定指南——包含模型配置、Telegram Bot 整合和進階選項，請參閱 NovitaClaw：一條指令在雲端運行 OpenClaw。
關於 OpenRouter 使用數據的備註
對於好奇廣大社群運行哪些模型的人：截至 2026 年 3 月，OpenClaw 是 OpenRouter 上每日使用量排名第一的應用程式，在 348 個模型之間處理了 12.6 兆個 token。
按 token 量排名領先的模型包括 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因為促銷活動或免費層級可用性而使用量較高，因此單純的 token 量並不能直接反映模型品質。本文推薦的分層策略是基於使用模式、模型能力以及真實的社群回饋綜合得出的。
數據來源：OpenRouter
結論
最有效的 OpenClaw 設定並非依賴單一模型——而是分層使用三層模型。高階模型如 Claude 處理需要極致精準的時刻。日常驅動模型如 Kimi K2.5 和 GLM-5 以合理成本進行真正的思考。而預算模型如 DeepSeek V3.2 和 GLM-4.7 Flash 則吸收大量的例行工作。
透過 Novita AI，你可以使用單一 API 存取所有第二層和第三層推薦模型。而透過 NovitaClaw，你可以一條指令部署整個堆疊——無需基礎設施。
Novita AI 是一個 AI 與代理雲端平台，幫助開發者和新創公司建構、部署和擴展模型與代理應用程式，具備高效能、可靠性和成本效益。
常見問題
OpenClaw 的最佳模型是什麼？
沒有單一的最佳模型——取決於你的使用情境。對大多數使用者來說，分層方法最有效：使用日常驅動模型如 Kimi K2.5 或 GLM-5 處理一般任務，使用預算模型如 DeepSeek V3.2 處理簡單工作。所有這些模型都可以透過一個 API 金鑰在 Novita AI 上取得。
Novita AI 與 OpenClaw 相容嗎？
是的。Novita AI 提供相容 OpenAI/Anthropic 的 API 格式，這意味著它可以直接插入 OpenClaw 的模型配置，無需自訂轉接器。它還提供無速率限制和按 token 付費的定價——這兩點對始終線上的代理都很重要。
如何使用 Novita AI 設定 OpenClaw？
有兩種選擇。如果你已經有 OpenClaw 在運行，只需使用你的 Novita API 金鑰進行配置即可——API 相容 OpenAI/Anthropic，因此你只需要更新基礎 URL 和模型名稱。請參閱我們的 **逐步教學 ** 獲取詳細說明。如果你想從頭開始，NovitaClaw 可以用一條指令 (novitaclaw launch) 部署一個完整配置的實例，具備 24/7 正常運行時間和自動復原功能。詳情請參閱 NovitaClaw 設定指南。
