OpenClaw 模型怎么选？不同模型能力、价格与适用场景对比

在你装完 OpenClaw 之后，第一件事通常就是选择一个模型。模型相当于 OpenClaw 的大脑，直接影响它能做什么、能看懂什么，以及最终的回答质量。模型这么多，它们之间到底有什么区别，为什么有些模型只能识别文字，不能识别图片，这些问题都需要先弄清楚。

对于 OpenClaw 来说，模型选择不是随便挑一个就行。不同模型在输入能力、输出能力、图片理解、网页搜索，以及适配不同业务场景时，都有明显差异。先把这些能力边界分清楚，后面的配置才不会走偏。

目 录

• 1. 模型的输入和输出能力
• 2. OpenClaw 里常见模型能力有什么区别
• 3. 选模型时，业务场景比单看参数更重要
• 4. 生成图片、视频、音频，通常还要搭配专门模型
• 5. 购买模型时，除了价格，还要看计费方式
• 6. 模型配置
• 7. 常见问题解答（FAQ）
• 8. 结语

1. 模型的输入和输出能力

一款模型最基础的能力，可以从“接收什么信息”和“返回什么信息”来理解。你发给模型的内容，可能是文字，也可能是图片、视频、音频，甚至是需要它调用搜索工具去查找的实时网页信息。模型接收到这些内容之后，再决定它能返回什么结果，比如文字回复、图片结果、音频内容，或者搜索后的网页信息。

也就是说，模型之间的差异，不只是回答质量高不高，还包括它到底能不能接收某种类型的输入，以及能不能完成某种类型的输出。很多使用问题，本质上不是模型“变笨了”，而是能力边界本来就不一样。

2. OpenClaw 里常见模型能力有什么区别

OpenClaw 官方的 PinchBench 提供了一个模型使用排行榜。这个榜单并不是传统意义上的大模型综合排名，它更偏向于模型在 OpenClaw 里的任务完成成功率表现，因此可以作为实际选型时的参考。

像 openai/gpt-5.4、qwen/qwen3.5-27b 这类模型，在 OpenClaw 场景中的任务完成表现就比较靠前。不过排行榜只能作为方向参考，真正选型时，还是要结合你自己的业务输入类型和功能需求来看。

3. 选模型时，业务场景比单看参数更重要

模型能不能用好，关键不只是看名字响不响，而是要看你的实际业务到底需要什么能力。比如你只是做纯文本对话，那只支持文本输入输出的模型就可能已经够用。但如果你是在 OpenClaw 里接飞书、微信等聊天场景，用户会上传图片、截图、界面内容，那模型有没有图片理解能力，差别就会非常明显。

除了图片理解，网页搜索也是一个常见分水岭。因为模型知识库都有时间边界，训练数据可能截止在 2025 年，但你问的是 2026 年的新信息，这时候就要依赖实时搜索能力。有些模型本身支持网页搜索，可以直接调用；有些模型不支持，就需要额外配置 MCP 或其他工具链来补足这部分能力。

4. 生成图片、视频、音频，通常还要搭配专门模型

还有一种很常见的误区，是把主模型当成全能模型来用。实际上，主流主模型通常更偏向文本理解、图片理解、推理和搜索，不一定原生负责图片生成、视频生成或音频生成。

如果你的业务里还涉及生成图片，那么通常需要调用专门的图片模型。比如 Qwen 有万相系列生图模型，豆包有即梦模型，Gemini 也有对应的生图能力。也就是说，生成类任务往往需要单独配置，不是把一个主模型接进去以后，所有事情都能自动完成。

5. 购买模型时，除了价格，还要看计费方式

选好模型之后，下一步就是看厂商的购买方式。常见方式大致分成两类，一种是按 Token 计费，按实际用量付费，用多少算多少，相对灵活；另一种是套餐式方案，文中提到的 coding plan 就属于这一类，它通常会限制一个月、一个星期，或者几个小时内可用多少次请求，并按周期刷新额度。

以 MiniMax 为例，Token Plan 会把不同模型的额度拆开显示，不是所有能力共用同一套配额。

像智谱、MiniMax、豆包、Qwen 这些厂商，都有类似可用于编码场景、也可接入 OpenClaw 的套餐。但要注意，官方写的“多少次请求”，并不能简单等于你和 OpenClaw 的“多少轮对话”。因为你发起一次对话，OpenClaw 背后可能会触发多次请求，所以实际消耗往往比表面看到的数字更快。

6. 模型配置

当你把模型能力、业务场景和购买方式都看明白之后，后面的配置就会清晰很多。先确定自己要接入的是纯文本模型、图文模型，还是带搜索能力的模型，再对应填写密钥、接入参数和工具配置，整体流程会顺得多。

如果你还没有完成基础安装，可以先参考 OpenClaw Windows 安装部署指南 。

7. 常见问题解答（FAQ）

Q1：PinchBench 排名靠前，是不是就说明这个模型最适合所有人？

不能这样理解。PinchBench 更适合拿来参考模型在 OpenClaw 场景下的任务完成表现，而不是把它当成放之四海而皆准的“总排名”。真正落到实际使用时，还要结合自己的输入类型、是否要看图、是否要联网搜索、预算和响应速度一起看。

Q2：如果平时主要是纯文本聊天，还需要单独配置 imageModel 吗？

如果你的使用场景长期都是文字对话，没有图片识别需求，主模型先跑通就够了。只有在需要识别截图、照片、界面内容，或者希望在主模型不支持图片输入时自动切到看图模型，单独配置 imageModel 才会更有价值。

Q3：看图和出图，能不能分开用两套模型？

可以。OpenClaw 把“图片理解”和“图片生成”拆成了两条配置路径。前者更偏向识别图片内容，后者则是生成或编辑图片。对大多数人来说，文字主模型、看图模型和出图模型各自分工，通常比把所有任务都压在同一个模型上更稳。

Q4：一个 OpenClaw 里，能不能给不同 agent 配不同模型？

可以。默认模型可以统一设置，但具体到某个 agent，也可以单独覆盖自己的主模型和备用模型。这样做比较适合把写作、问答、代码、资料整理这几类任务拆开，让不同 agent 各自走更合适的模型路线。

Q5：模型选好了，是不是只填一个 provider/model 名称就可以了？

还不够。直接指定 provider/model 之后，对应厂商的认证信息也要配完整，否则模型名写对了也跑不起来。实际使用里，很多人还会顺手把 fallback 一起配上，这样在某个入口临时不可用时，整体可用性会更稳一些。

8. 结语

选模型这件事，关键并不在于盯着排行榜找“第一名”，也不只是比较价格高低。真正决定体验的，还是模型能力和使用场景能不能对得上：平时是纯文本为主，还是经常要看图；要不要联网搜索；后面会不会继续接图片生成、文件处理或多模型协同，这些都会影响最终的选择。

把主模型、看图模型、出图模型和 fallback 的分工先理顺，再去做接入和调优，后面的配置、成本控制和日常稳定性通常都会轻松很多。模型路线选对了，OpenClaw 才更容易真正进入可用状态，而不是停留在“能跑起来”这一层。