OpenClaw 多模型切换指南

不同任务适合不同模型。写文章用 DeepSeek（便宜），写代码用 Claude（稳），简单对话用 Haiku（快）。这篇文章分享我如何根据场景切换模型。

🤔 为什么要多模型？

• 成本优化：简单任务用便宜模型，复杂任务用强模型
• 性能差异：有的模型写代码强，有的写文章好
• 可用性：某个模型挂了可以切换备用
• 数据敏感：敏感数据用本地模型

💰 成本对比

模型	输入价格	输出价格	100万Token成本
Claude Opus 4	$15/M	$75/M	$90
Claude Sonnet 4	$3/M	$15/M	$18
Claude Haiku	$0.25/M	$1.25/M	$1.5
GPT-4o	$2.5/M	$10/M	$12.5
GPT-4o-mini	$0.15/M	$0.6/M	$0.75
DeepSeek V3	$0.5/M	$2/M	$2.5
本地模型（Ollama）	免费	免费	$0

🎯 能力对比

任务类型	推荐模型	理由
写代码	Claude Sonnet	代码质量高，理解能力强
写文章	DeepSeek V3	便宜，中文质量好
简单对话	Claude Haiku	快速响应，几乎免费
复杂推理	Claude Sonnet / GPT-4o	多步骤推理稳定
敏感数据	本地模型	数据不出本地
批量处理	GPT-4o-mini / Haiku	便宜，速度快

⚙️ 配置方法

单模型配置

{
  providers: {
    anthropic: { apiKey: "sk-ant-xxx" },
    openai: { apiKey: "sk-openai-xxx" },
    deepseek: { apiKey: "sk-deepseek-xxx" }
  },
  agents: {
    defaults: {
      model: "deepseek/deepseek-chat",
      workspace: "~/.openclaw/workspace"
    }
  }
}

多模型配置

{
  providers: {
    anthropic: { apiKey: "sk-ant-xxx" },
    deepseek: { apiKey: "sk-deepseek-xxx" }
  },
  agents: {
    defaults: { model: "deepseek/deepseek-chat" },
    complex: { model: "anthropic/claude-sonnet-4-20250514" },
    fast: { model: "anthropic/claude-3-5-haiku-20241022" }
  }
}

使用不同模型

# 普通任务用默认模型
openclaw

# 复杂任务指定模型
openclaw --agent complex

# 快速任务用 Haiku
openclaw --agent fast

🏠 本地模型接入

敏感数据或离线场景，可以用本地模型：

# 安装 Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 下载模型
ollama pull llama3

# 配置 OpenClaw
{
  providers: {
    ollama: { baseUrl: "http://localhost:11434" }
  },
  agents: {
    defaults: { model: "ollama/llama3" }
  }
}

本地模型优缺点

优点	缺点
✅ 完全免费	❌ 能力不如云端模型
✅ 数据隐私	❌ 需要本地算力
✅ 离线可用	❌ 配置复杂

📊 我的配置策略

🔄 切换时机

场景	动作
日常写文章	用 DeepSeek（省钱）
写复杂代码	切 Claude Sonnet
某模型响应慢	切备用模型
处理敏感信息	切本地模型
批量简单任务	用 Haiku/mini

📝 实战建议

1. 先测试再切换：每个模型风格不同，先小范围测试
2. 监控成本：定期检查 Token 消耗
3. 准备备用：至少配置 2 个 Provider
4. 根据任务选模型：不要一刀切

📖 延伸阅读

• 《OpenClaw Token优化》 - 节省 Token 使用成本
• 《OpenClaw是什么》 - 了解 OpenClaw 核心概念