🔥 OpenClaw 选模型踩坑实录：烧了200块API费后，我终于搞清楚哪个大模型最能"干活"

一句话结论：Claude是原配，但MiniMax M2.1才是打工人的最优解。

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〇、写在前面：这篇文章解决什么问题？

如果你也在玩 OpenClaw（前身 ClawdBot），大概率遇到过和我一样的灵魂拷问：

“我到底该选哪个模型？”

这个问题看似简单，实则是整个 OpenClaw 体验的天花板决定因素——模型选错了，Agent 要么蠢得让你想砸键盘，要么聪明但一天烧掉你半个月饭钱。

我当时的情况是：手头有一个 MiniMax M2.1 的 Coding Plan 订阅，效果确实不错，但心里总不踏实——会不会有更好的？会不会我错过了什么？ 于是花了大量时间翻官方文档、啃英文社区帖子、对比各种评测，甚至真金白银试了好几个模型。

这篇文章就是把我踩过的坑、烧过的钱、总结出的经验，系统性地分享出来。

核心观点只有一个：模型能力决定了 OpenClaw 的上限和任务成功率，这是最高价值的工程选型经验，没有之一。

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一、先说痛点：OpenClaw 选模型为什么这么难？

1.1 它不是"聊天"，是"干活"

很多人（包括最初的我）会用"聊天体验"来选模型——哪个回答更流畅、更像人，就选哪个。

大错特错。

OpenClaw 本质上是一个 AI Agent 网关，它的工作模式是：

用户下指令 → OpenClaw 拆解任务 → 调用 LLM 思考 → 执行工具（Shell/文件/浏览器）→ 检查结果 → 继续或重试

这意味着对模型的要求完全不同于日常聊天：

维度	聊天场景	OpenClaw Agent 场景
核心能力	语言流畅度	工具调用可靠性 + 代码能力
上下文	几轮对话	系统提示 + 长对话 + 记忆召回，动辄几万 token
容错性	说错了再问一遍	Agent 自己跑，错了可能连环错
Token 消耗	人打字很慢	Agent 自己和自己对话，消耗量是人的 10-50 倍

1.2 信息极度碎片化

当我去搜"OpenClaw 用什么模型好"的时候，得到的信息是这样的：

• 官方文档：支持 Claude、GPT、Gemini、本地模型……（等于没说）
• Reddit：有人说 Claude 天下第一，有人说 DeepSeek 白嫖真香
• 中文社区：几乎没有系统性的对比文章
• YouTube：大部分是"5分钟部署教程"，选模型一笔带过

没有人告诉你：在 OpenClaw 这个特定场景下，各模型的真实表现到底怎么样。

这就是我写这篇文章的原因。

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二、核心结论：OpenClaw 模型选型金字塔

先把结论放在这里，后面逐一展开：

                    ┌─────────────┐
                    │ Claude Opus │  ← 极致体验，不看钱
                    │    4.5      │
                    └──────┬──────┘
                   ┌───────┴───────┐
                   │ Claude Sonnet │  ← 性能主力，日常挂机
                   │  4.5 / GPT5.2 │
                   └───────┬───────┘
              ┌────────────┴────────────┐
              │   MiniMax M2.1 / Kimi   │  ← ⭐ 性价比之王
              │        K2.5             │     真正的"打工人最优解"
              └────────────┬────────────┘
         ┌─────────────────┴─────────────────┐
         │  Gemini Flash / 本地模型 / 免费层   │  ← 入门体验，零成本
         └───────────────────────────────────┘

一句话选型指南：

• 💰 不差钱：Claude Sonnet 4.5 日常 + Opus 4.5 打硬仗
• ⚖️ 要平衡：MiniMax M2.1 或 Kimi K2.5 做主力，难题切 Claude
• 🆓 先体验：Gemini 免费层 + Oracle 免费云 = 零成本入门

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三、逐个拆解：我实际用下来的真实感受

3.1 Claude 系列：OpenClaw 的"原配"，名不虚传

一个很多人不知道的事实：OpenClaw 的底层 prompt 和逻辑是照着 Claude 的风格写的。

这不是我瞎说——OpenClaw 的前身叫 ClawdBot（Claud + Bot 的谐音），社区调查直接把 Claude 系列列为 “Gold Standard（黄金标准）”，认为是设计时的默认目标模型。

这意味着什么？意味着你用 Claude 跑 OpenClaw，几乎不需要任何调教，开箱即用就非常顺畅。

Opus 4.5 的体验：

• 工具调用极其稳定，JSON schema 从不乱拼字段
• 多步代码修改时，能记住前面改了什么，不会"失忆"
• 遇到错误会自主分析、重试，真的像一个高级工程师在干活

但问题也很明显：贵。

我试着用 Opus 跑了两天中等强度的任务，token 消耗直接飙到几百万——因为 Agent 会频繁自对话、状态检查、记忆读写。按 Opus 的定价（输入 $5/M，输出 $25/M），这个烧钱速度，普通开发者真扛不住。

Sonnet 4.5 是更现实的选择：大约 1/3~1/5 的成本，能拿到 80-90% 的能力。社区的共识也是"日常挂机用 Sonnet，复杂任务再切 Opus"。

我的评价：如果你只追求效果不看钱，Claude 系列无脑选。但对大多数人来说，它更适合当"高难任务的第二大脑"，而不是 24/7 常驻主力。

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3.2 GPT-5.2：深度推理的"重型武器"

GPT-5.2 给我的感觉是：它不是在"写代码"，而是在"做工程"。

多篇评测都提到一个特点：GPT-5.2 会先花时间收集上下文、理解代码库结构，然后再动手写代码。这种"先看后写"的工作习惯，在处理大仓库重构、复杂系统设计时特别有优势。

但在 OpenClaw 场景下，它有两个硬伤：

1. 慢。Thinking/Pro 模式下，即使是简单问题也慢得让人抓狂。Agent 需要快速响应和迭代，这个速度是减分项。
2. 贵。输出 token 价格 $14/M，比 Sonnet 还贵，作为 Agent 主力模型不现实。

我的评价：不建议做 OpenClaw 全天候主力。但遇到特别难的工程任务时，手动 /model gpt-5.2 切过去打一枪，效果确实惊艳。

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3.3 Gemini 3.0 / 3 Pro：长上下文之王 + 免费层真香

Gemini 系列在 OpenClaw 里有一个独特的生态位：超长上下文 + 免费层。

1M+ 的上下文窗口意味着你可以直接把整个代码仓库扔给它做分析，这是 Claude 和 GPT 都做不到的。而且 Google 的免费层相当慷慨——Gemini Flash 系列每日几百到上千次调用免费。

有一个极致省钱方案：Oracle Cloud 免费 ARM 实例 + Gemini Flash 免费层 = 整套 OpenClaw 系统 0 美元/月。适合先体验、再决定要不要升级。

我的评价：做"阅读型/分析型 Agent"（看仓库、看文档、报告总结）非常出色。但通用推理和工具调用的稳定性，略逊于 Claude 和下面要重点说的 MiniMax。

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3.4 ⭐ MiniMax M2.1：我的主力模型，真正的"干活型选手"

这是我要重点聊的，因为这是我实际在用、并且用了相当长时间的模型。

先说结论：MiniMax M2.1 在 OpenClaw 场景下的表现，远超我的预期。

为什么说它是"干活型选手"？

OpenClaw 官方专门为 MiniMax 写了 Provider 文档，明确说明 M2.1 是专为现实世界复杂任务构建的版本，重点优化了：

• 多语言编程
• Web/应用开发
• 复合指令处理
• 工具/智能体框架兼容性
• 上下文管理

注意这些优化方向——每一条都精准命中 OpenClaw 的核心需求。

实际体验

我用 M2.1 跑过的典型任务：

1）代码重构任务

给它一段需要重构的代码，M2.1 的风格是：直接给出重构后的代码，一次跑通。不会像某些模型那样先聊半天计划、问你一堆确认问题。对于 Agent 场景来说，这种"指令干脆、执行力强、不废话"的风格简直是天赐。

2）多文件联动修改

让 OpenClaw 同时修改多个关联文件（比如改了接口定义，同步更新调用方和测试用例），M2.1 能很好地维持上下文一致性，不会改着改着就忘了前面的约定。

3）自动化工作流

文件整理、脚本执行、业务流程自动化这类"苦力活"，M2.1 跑得又快又稳。

成本：这才是杀手锏

来看一组数据对比：

模型	每百万 token 成本（约）	相对 Claude Opus 的比例
Claude Opus 4.5	~¥100+	100%
Claude Sonnet 4.5	~¥60+	~60%
GPT-5.2	~¥50+	~50%
MiniMax M2.1	~¥8	~8%

你没看错，大约是 Claude 成本的一成。

中文社区有开发者做过详细测算，结论是：“性能不输、价格打一折，确实很香”。Reddit 和 YouTube 上用 OpenClaw + MiniMax M2.1 跑复杂工作流的反馈也普遍是：速度快、能干活，成本远低于 Opus。

我的实际使用方案

// openclaw.json 核心配置思路
{
  "default_model": "minimax-m2.1",     // 日常主力
  "fallback_model": "claude-sonnet-4.5", // 兜底
  "hard_mode": "claude-opus-4.5"        // 手动切换，打硬仗
}

90% 的日常任务交给 M2.1，只有遇到明显超纲的推理任务时，才手动切到 Claude。这套组合跑下来，月成本控制在一个非常舒适的区间，同时体验并没有明显下降。

💡 如果你也想试试 MiniMax M2.1，这里分享一个福利：

我目前在用的是 MiniMax 的 Coding Plan，最近他们有一个跨年活动——通过邀请链接注册可以享受 9折优惠 + Builder 权益，对于想长期用 M2.1 跑 OpenClaw 的同学来说挺划算的：

👉 MiniMax Coding Plan 专属优惠链接

说实话，以 M2.1 本身就很低的 token 单价，再叠一个 9 折，性价比直接拉满。

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3.5 Kimi K2.5：另一个"钱包救星"

Kimi K2.5 在 OpenClaw 社区的存在感非常强——OpenClaw 官方曾为用户开放 Kimi K2.5 免费额度，并将其作为主力模型推荐。根据 OpenRouter 的调用量统计，K2.5 在 OpenClaw 上的调用量一度超过 Gemini Flash、Claude Sonnet，位列第一。

社区选型报告把 Kimi K2.5 和 DeepSeek V3 一起列为"Best Value（最佳性价比）"，评价是：用 10% 的价格达成 70-80% 的效果。

和 MiniMax M2.1 相比，两者定位接近，都是"国产高性价比 Agent 模型"。我个人更偏好 M2.1 的原因是：在代码执行的"干脆程度"上，M2.1 给我的感觉更好——它更像一个"直接动手"的工程师，而不是"先讨论再动手"的顾问。但这可能因人而异，建议都试试。

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四、一张表看完：OpenClaw 模型选型速查

模型	OpenClaw 匹配度	综合能力	性价比	最佳用途
Claude Opus 4.5	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐	极致体验，高难自动化
Claude Sonnet 4.5	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐☆	⭐⭐	日常主力（有预算）
GPT-5.2	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	深度推理，按需调用
Gemini 3 Pro	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	长上下文分析，免费入门
MiniMax M2.1	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	干活型主力，长期挂机首选
Kimi K2.5	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	中文友好，成本可控

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五、三套推荐配置：对号入座

配置一：💎 旗舰体验派

适合：不差钱、追求极致 Agent 体验的开发者/团队

日常主力：Claude Sonnet 4.5
高难任务：Claude Opus 4.5 / GPT-5.2
长文档分析：Gemini 3 Pro
预估月成本：$30-80+

配置二：⚡ 性价比实战派（我在用的）

适合：长期挂机、预算敏感、偏中文场景的开发者

日常主力：MiniMax M2.1（或 Kimi K2.5）
备用兜底：Claude Sonnet 4.5
核武按钮：Claude Opus 4.5（手动切换）
预估月成本：¥30-100（取决于使用强度）

这套方案的精髓在于：90% 的任务用一成的价格搞定，剩下 10% 的硬骨头才请"贵客"出场。

再次安利一下 MiniMax 的 Coding Plan，如果你决定走这条线，9 折优惠能省不少：
👉 https://platform.minimaxi.com/subscribe/coding-plan?code=HlKQGf5frr&source=link

配置三：🆓 零成本体验派

适合：先摸索 OpenClaw、不想花钱的新手

云服务器：Oracle Cloud ARM 免费层
LLM：Gemini Flash 免费层
预估月成本：$0

先用这套熟悉 OpenClaw 的部署和玩法，等确认"这东西真有用"之后，再升级模型。

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六、几条血泪经验

最后分享几条我在选模型过程中总结的经验，希望能帮你少走弯路：

经验 1：不要用"聊天体验"选 Agent 模型

聊天好 ≠ 干活好。有些模型聊天时妙语连珠，但一到工具调用就各种拼错字段、幻觉乱飞。一定要在 OpenClaw 的实际 Agent 任务中测试，而不是在 ChatGPT 网页版里聊两句就下结论。

经验 2：Token 消耗量会超出你的想象

OpenClaw 的 Agent 会"自己和自己说话"——思考、规划、执行、检查、重试，每一步都在消耗 token。我第一次用 Opus 跑任务时，看到 token 计数器的跳动速度，整个人都不好了。

建议：先用便宜模型跑通流程，确认任务可行后，再考虑要不要切到贵模型提升质量。

经验 3：模型混用才是最优解

没有一个模型能在所有维度上碾压其他所有模型。最聪明的做法是根据任务类型动态切换：

• 日常杂活 → 便宜快速的模型（M2.1 / Kimi）
• 复杂推理 → 重型模型（Opus / GPT-5.2）
• 读大文档 → 长上下文模型（Gemini 3 Pro）

OpenClaw 本身就支持通过命令切换模型，善用这个功能。

经验 4：国产模型已经非常能打了

这是我最大的感触。一年前，国产模型在 Agent 场景下还有明显差距。但现在，MiniMax M2.1 和 Kimi K2.5 在 OpenClaw 里的表现，已经完全可以作为日常主力使用，而且成本优势是碾压级的。

不要因为惯性思维就只看 Claude 和 GPT，试试国产模型，可能会有惊喜。

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七、写在最后

回到最初的问题：OpenClaw 最适合用哪个大模型？

如果只能说一句话：

Claude 是天花板，MiniMax M2.1 是性价比地板，大多数人应该从后者开始，按需向上切换。

模型选型不是一锤子买卖，而是一个持续优化的过程。希望这篇文章能给你一个清晰的起点，少烧一些冤枉钱，多享受一些 AI Agent 真正"帮你干活"的快感。

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如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞收藏，也欢迎在评论区分享你的 OpenClaw 模型选型经验。

📌 文中提到的 MiniMax Coding Plan 优惠链接（9折 + Builder 权益）：
👉 https://platform.minimaxi.com/subscribe/coding-plan?code=HlKQGf5frr&source=link

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本文基于 2026 年 2 月的模型版本和社区反馈撰写，AI 模型迭代很快，建议结合最新信息参考。