“龙虾”最佳适配模型有哪些 养好需用心[推荐]

养龙虾，要用心养。没养好，别怪龙虾。

最近看到不少朋友在讨论 OpenClaw 的使用成本问题。有人说花了大价钱买 API token 但效果不佳，也有人考虑全用便宜的国产模型来省钱。

养好 OpenClaw 不是一味砸钱就能解决的。高低大小模型互相搭配，才是最合理的方案。

OpenClaw 是一个多代理系统，不同任务对模型能力的要求差异很大。例如，日常简单事务如发帖子、查天气、写简单的 Python 脚本或读取文件等，需要的是稳定的输出、足够的编码能力和快速响应。这类任务，国产大模型完全够用，比如智谱的 GLM-5、月之暗面的 Kimi K2.5、Minimax-M2.5 和通义千问 Qwen3.5，价格通常是 Claude 的十分之一甚至二十分之一，既便宜又高效。

对于复杂任务，比如配置新技能、调试复杂的浏览器自动化流程、架构设计和技术评审等，需要极强的推理能力和稳定的长上下文理解。这时，Claude Sonnet 4.6 或 Opus 4.5 就显得非常有用。虽然这些模型价格较高，但一次跑通节省的时间远超 API 成本。

我的模型搭配策略是：默认使用国产模型处理80%的日常任务，遇到难题再切换到顶级模型。首次运行复杂技能时直接使用顶级模型，避免后续反复调试。这样下来，我的月度 API 成本降低了70%以上，体验几乎没有下降。

另一个常见问题是上下文和 Session 管理。这实际上是使用者的责任。网上有很多成熟方案，如记忆分层、定期清理、精准检索和明确边界。OpenClaw 提供了 memory_search、memory_get、sessions_list、sessions_cleanup 等工具，如何使用取决于用户自己。

养 OpenClaw 小龙虾就像养宠物，你需要了解它的习性，合理喂食，定期打扫，用心陪伴。只有这样，才能让 OpenClaw 成为真正的生产力助手。