“龍蝦”最佳適配模型有哪些 養(yǎng)好需用心
養(yǎng)龍蝦，要用心養(yǎng)。沒養(yǎng)好，別怪龍蝦。
最近看到不少朋友在討論 OpenClaw 的使用成本問題。有人說花了大價錢買 API token 但效果不佳，也有人考慮全用便宜的國產(chǎn)模型來省錢。
養(yǎng)好 OpenClaw 不是一味砸錢就能解決的。高低大小模型互相搭配，才是最合理的方案。
OpenClaw 是一個多代理系統(tǒng)，不同任務(wù)對模型能力的要求差異很大。例如，日常簡單事務(wù)如發(fā)帖子、查天氣、寫簡單的 Python 腳本或讀取文件等，需要的是穩(wěn)定的輸出、足夠的編碼能力和快速響應(yīng)。這類任務(wù)，國產(chǎn)大模型完全夠用，比如智譜的 GLM-5、月之暗面的 Kimi K2.5、Minimax-M2.5 和通義千問 Qwen3.5，價格通常是 Claude 的十分之一甚至二十分之一，既便宜又高效。
對于復(fù)雜任務(wù)，比如配置新技能、調(diào)試復(fù)雜的瀏覽器自動化流程、架構(gòu)設(shè)計和技術(shù)評審等，需要極強(qiáng)的推理能力和穩(wěn)定的長上下文理解。這時，Claude Sonnet 4.6 或 Opus 4.5 就顯得非常有用。雖然這些模型價格較高，但一次跑通節(jié)省的時間遠(yuǎn)超 API 成本。
我的模型搭配策略是：默認(rèn)使用國產(chǎn)模型處理80%的日常任務(wù)，遇到難題再切換到頂級模型。首次運行復(fù)雜技能時直接使用頂級模型，避免后續(xù)反復(fù)調(diào)試。這樣下來，我的月度 API 成本降低了70%以上，體驗幾乎沒有下降。
另一個常見問題是上下文和 Session 管理。這實際上是使用者的責(zé)任。網(wǎng)上有很多成熟方案，如記憶分層、定期清理、精準(zhǔn)檢索和明確邊界。OpenClaw 提供了 memory_search、memory_get、sessions_list、sessions_cleanup 等工具，如何使用取決于用戶自己。
養(yǎng) OpenClaw 小龍蝦就像養(yǎng)寵物，你需要了解它的習(xí)性，合理喂食，定期打掃，用心陪伴。只有這樣，才能讓 OpenClaw 成為真正的生產(chǎn)力助手。
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