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OpenClaw 接入大模型完全指南：选型、配置与多模型智能路由

横评 10+ 款主流大模型的价格与能力，详解 Onboard 向导和配置文件两种接入方式，并手把手教你配置多模型智能路由，让不同任务自动找到最合适的模型。

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🔄 更新于 2026年3月21日
⏱️ 30 分钟
中级
⚡ 前置要求
  • 已安装 OpenClaw
  • 至少一个大模型提供商的 API Key
  • Node.js 22.16+
llmconfigurationmulti-modelroutingintermediate

TL;DR

本文覆盖三件事：

  1. 选哪个模型：横评 10+ 款主流大模型（价格截至 2026-03-21），给出开箱即用的推荐组合
  2. 怎么接入：Onboard 向导（新手）+ 配置文件（精细控制）两种方法详解
  3. 多模型路由：一次配置多个模型，让不同类型的任务自动找到最合适（最省钱）的模型

前置要求

  • 已安装 OpenClaw（npm install -g openclaw@latest）
  • 至少准备一个大模型提供商的 API Key
  • Node.js 22.16+ 或 24（推荐）

第一章：2026 主流大模型横评——选哪个接入 OpenClaw？

接入大模型的第一步不是操作，而是选型。选错了模型，要么钱烧光了效果差，要么效果好但账单让人心疼。

目前主流大模型我们从四个维度横评：

  • 综合能力：编码、推理、长文档处理、中文表达
  • 价格：输入/输出 token 单价（$/百万 tokens，价格截至 2026-03-21）
  • 上下文窗口：单次能处理多长的内容
  • 擅长场景：这个模型最适合干什么

1.1 完整对比表

模型输入价格 $/M输出价格 $/M上下文窗口综合能力中文能力最适合的场景
Claude Opus 4.6$5.00$25.001M tokens⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐复杂推理、多文件重构、高要求 Agent 任务
Claude Sonnet 4.6$3.00$15.001M tokens⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐代码生成、综合任务，性价比最高的顶级模型
Claude Haiku 4.5$1.00$5.00200K tokens⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐快速响应、高频对话、子任务执行
GPT-5.4$2.50$15.00272K（1M 实验性）⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐Agent 自动化、Computer Use、工具搜索
GPT-5.4 mini$0.75$4.50400K tokens⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐高性价比通用任务、数据提取、分类
Gemini 3 Flash$0.50$3.001M tokens⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐性价比冠军，混合推理，大规模任务
Gemini 3.1 Pro$2.00–$4.00$12.00–$18.001M tokens（64K 预览）⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐长文档分析、复杂推理
DeepSeek V3.2$0.028（缓存命中）/ $0.28$0.42128K tokens⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐价格最低的顶级模型，中文能力最强
GLM-4.7（智谱）≈$0.28≈$1.11200K tokens⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐国内访问稳定，Agent 场景适用
GLM-5（智谱）≈$0.56≈$2.50200K tokens⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐Agent 任务优化，国内旗舰
Kimi K2.5≈$0.56≈$2.92262K tokens⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐超长文档、思考模式推理
MiniMax M2.7≈$0.29≈$1.17205K tokens⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐全模态任务，文本/语音/视频一体
Qwen3-Max≈$0.35 起≈$1.39 起262K tokens⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐中文推理旗舰，阿里云生态
Qwen3.5-Plus≈$0.11≈$0.671M tokens⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐国内性价比最高，超长上下文

💡 价格说明：国内模型（GLM、Kimi、MiniMax、Qwen）原始定价为人民币，按 ¥7.2 = $1 换算。DeepSeek 缓存命中价格在重复 prompt 场景下尤为显著。

1.2 各模型深度点评

Claude Sonnet 4.6 / Opus 4.6

Claude 系列目前是代码生成和多步骤 Agent 任务的最强选择。Sonnet 4.6 是大多数用户的首选——能力接近 Opus，价格只有 Opus 的 60%。两者都支持高达 1M tokens 上下文，可以把整个代码库一起送进去分析。

缺点是价格偏贵，且国内直连 Anthropic API 需要解决网络问题（可通过 OpenRouter 中转）。

GPT-5.4

2026年3月5日发布的最新旗舰，最大亮点是原生 Computer Use 能力（可以直接操控计算机完成复杂工作流）和 Tool Search（在大规模工具生态中自动找到最合适的工具，降低 47% token 消耗）。支持五档推理强度（none / low / medium / high / xhigh），可按任务复杂度灵活调整。

标准版 272K 上下文，实验性 1M 上下文需要显式开启。来源：OpenAI GPT-5.4 发布公告

Gemini 3 Flash / Gemini 3.1 Pro

Google 最新一代 Gemini 模型系列。Gemini 3 Flash 是极致性价比之选——$0.50/M 输入，$3.00/M 输出，同时支持 1M 上下文。特别适合作为路由方案中的”日常主力”，复杂任务再交给 Claude 或 GPT-5.4 处理。

Gemini 3.1 Pro 是旗舰版本，支持高达 1M 上下文，输入价格根据上下文长度阶梯收费：≤200K 为 $2.00/M，>200K 为 $4.00/M；输出价格为 $12.00–$18.00/M。适合需要深度推理的复杂任务。

唯一问题是国内无法直连，需要通过 OpenRouter 或其他中转服务访问。来源：Google Gemini API 定价

DeepSeek V3.2

国产模型里的价格屠夫。缓存命中时输入仅 $0.028/M，即使未命中也只有 $0.28/M，输出 $0.42/M。中文能力是所有模型里最强的，代码能力同样出色。非常适合中文内容处理、日常对话等高频任务。

已知缺点：上下文窗口只有 128K，相比其他模型的 200K-1M 明显偏小。来源：DeepSeek API 定价

GLM-4.7 / GLM-5（智谱）

智谱的两款主力模型，均可通过 zai/ provider 在 OpenClaw 中直接使用（已验证）。GLM-5 是面向 Agent 使用场景优化的旗舰版本，有 200K 上下文。最大优势是国内访问稳定，无需中转。

据作者实测及社区反馈，GLM 系列在高负载时响应速度相对较慢，高并发场景下尤为明显，适合作为主力或备用，但对延迟敏感的场景需留意。来源：智谱 BigModel 定价

Kimi K2.5（月之暗面）

262K 的超长上下文是一大亮点，支持”思考模式”和”非思考模式”双档切换，前者用于深度推理，后者用于快速响应。中文处理能力优秀。

Qwen3-Max / Qwen3.5-Plus（通义千问）

Qwen3-Max 是国内中文综合能力的旗舰，支持思考模式。Qwen3.5-Plus 性价比突出——$0.11/M 输入，$0.67/M 输出，上下文高达 1M tokens，国内访问稳定。预算有限时，Qwen3.5-Plus 是作者目前最推荐的国内模型。来源：阿里云百炼模型列表

1.3 三套推荐接入方案

方案 A：旗舰全能型（月消费 $50+）

  • 主力：Claude Sonnet 4.6
  • 备用：GPT-5.4
  • 轻量任务：Gemini 3 Flash

方案 B：性价比均衡型（月消费 $10–50）

  • 主力：Gemini 3 Flash 或 DeepSeek V3.2
  • 复杂任务升级：Claude Sonnet 4.6（按需调用）
  • 国内备用：GLM-4.7

方案 C：纯国内低成本型（月消费 $10 以内）

  • 主力：Qwen3.5-Plus 或 DeepSeek V3.2
  • 升级版：GLM-5 或 Kimi K2.5
  • 旗舰备用：GLM-5（按需切换）

第二章：方法一——通过 Onboard 向导接入（新手首选）

如果你是第一次配置 OpenClaw，强烈推荐从 Onboard 向导开始——交互式问答引导完成所有配置，无需手动编辑任何文件。

2.1 获取 API Key

运行向导前，先去对应平台注册并获取 API Key：

提供商注册/获取 Key 的地址
Anthropic（Claude）console.anthropic.com
OpenAI（GPT）platform.openai.com/api-keys
Google（Gemini）aistudio.google.com
智谱（GLM）open.bigmodel.cn
月之暗面（Kimi）platform.moonshot.cn
MiniMaxplatform.minimaxi.com
阿里云（Qwen）bailian.console.aliyun.com
DeepSeekplatform.deepseek.com

⚠️ 国内访问提示：Claude、GPT-5.4、Gemini 等境外服务在中国大陆无法直连。推荐通过 OpenRouter 统一代理，一个 Key 接入几乎所有模型，省去网络问题。

2.2 运行 Onboard 向导

打开终端，执行：

openclaw onboard --install-daemon

--install-daemon 将 OpenClaw 网关安装为系统后台服务，开机自启动，推荐加上。

向导共分五步：

步骤 1：选择 AI 提供商并输入 API Key

? Select your AI provider:
❯ Anthropic (Claude)
  OpenAI (GPT)
  Google (Gemini)
  OpenRouter
  DeepSeek
  Moonshot (Kimi)
  ...

? Enter your Anthropic API Key: sk-ant-api03-...
✅ API Key verified successfully

步骤 2：配置聊天通道（可选）

如果只用本地 Web UI，直接跳过：

? Configure a chat channel? (optional)
  Telegram / WhatsApp / Discord
❯ Skip for now

步骤 3：安装技能（可选）

初次使用建议跳过，之后可随时补装：

? Install skills? (optional)
❯ Skip for now

步骤 4：选择界面

? Choose your preferred UI:
❯ Web Control UI (http://localhost:18789)
  TUI (Terminal UI)

步骤 5：Bot 个性化

? What should your AI assistant be called? > Claw
? How should it address you? > 主人

2.3 验证接入成功

# 检查网关状态
openclaw gateway status
# 期望输出：Gateway running on port 18789

# 查看已配置的模型
openclaw models list

打开浏览器访问 http://localhost:18789，能正常发消息即表示接入成功。

2.4 接入第二个、第三个模型

Onboard 完成后再次运行向导即可添加更多提供商（不会覆盖已有配置）：

openclaw onboard

也可以直接用命令行切换主模型或添加备用模型：

# 切换当前主模型为 DeepSeek
openclaw models set deepseek/deepseek-chat

# 添加备用模型（主模型失败时自动切换）
openclaw models fallbacks add openai/gpt-5.4

# 清除备用模型列表
openclaw models fallbacks clear

# 查看所有已配置模型
openclaw models list

第三章：方法二——通过配置文件精细配置多个模型

Onboard 向导方便，但高级配置（自定义路由规则、多模型精细控制）需要直接编辑配置文件。

3.1 配置文件位置

~/.openclaw/openclaw.json

格式是 JSON5（JSON 超集），支持注释和末尾逗号，比标准 JSON 更易读：

~/.openclaw/
├── openclaw.json          # 主配置文件
├── credentials/           # API 密钥（建议 chmod 600）
│   ├── anthropic
│   ├── openai
│   └── openrouter
└── workspace/             # Agent 工作区
    ├── AGENTS.md
    ├── SOUL.md
    └── memory/

3.2 核心字段详解

{
  "agents": {
    "defaults": {
      // 主模型 + 备用模型链
      "model": {
        "primary": "anthropic/claude-sonnet-4-6",   // 主模型
        "fallbacks": [
          "openai/gpt-5.4",                          // 第一备用
          "google/gemini-3-flash"                  // 第二备用
        ]
      },
      // 允许通过 /model 命令切换的模型白名单
      "models": {
        "anthropic/claude-sonnet-4-6": { "alias": "Sonnet" },
        "anthropic/claude-opus-4-6": { "alias": "Opus" },
        "openai/gpt-5.4": { "alias": "GPT5" },
        "google/gemini-3-flash": { "alias": "Flash" },
        "deepseek/deepseek-chat": { "alias": "DeepSeek" }
      }
    }
  },
  "gateway": {
    "port": 18789
  }
}

3.3 模型 ID 完整参考表

OpenClaw 使用 provider/model-id 格式标识模型：

模型配置文件中的 ID
Claude Sonnet 4.6anthropic/claude-sonnet-4-6
Claude Opus 4.6anthropic/claude-opus-4-6
Claude Haiku 4.5anthropic/claude-haiku-4-5
GPT-5.4openai/gpt-5.4
GPT-5.4 miniopenai/gpt-5.4-mini
Gemini 3 Flashgoogle/gemini-3-flash
Gemini 3.1 Progoogle/gemini-3.1-pro
DeepSeek V3.2deepseek/deepseek-chat
GLM-4.7（智谱，已验证）zai/glm-4.7 ✅
GLM-5（智谱，已验证）zai/glm-5 ✅
Kimi K2.5moonshot/kimi-k2.5
MiniMax M2.7minimax/minimax-m2.7
Qwen3-Maxqwen/qwen3-max
Qwen3.5-Plusqwen/qwen3.5-plus

💡 不确定某个模型 ID 的格式？运行 openclaw models list 可查看当前 OpenClaw 支持的全部模型及其准确 ID。

3.4 多模型完整配置示例

以下是”方案 B 性价比均衡型”的完整配置：

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        // 日常主力：DeepSeek，价格最低的顶级模型
        "primary": "deepseek/deepseek-chat",
        "fallbacks": [
          "qwen/qwen3.5-plus",   // 国内备用，1M 上下文
          "zai/glm-4.7"          // 最后兜底
        ]
      },
      "models": {
        "deepseek/deepseek-chat": { "alias": "主力" },
        "anthropic/claude-sonnet-4-6": { "alias": "旗舰" },
        "qwen/qwen3.5-plus": { "alias": "千问" },
        "zai/glm-4.7": { "alias": "GLM" },
        "zai/glm-5": { "alias": "GLM5" }
      }
    }
  }
}

修改配置后重启网关使其生效：

openclaw gateway restart

3.5 通过 OpenRouter 中转接入境外模型

国内用户推荐通过 OpenRouter 访问 Claude、GPT-5.4、Gemini 等境外模型：

{
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "openrouter": {
        "baseUrl": "https://openrouter.ai/api/v1",
        "apiKey": "sk-or-v1-你的OpenRouter-Key",
        "api": "openai-completions"
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "openrouter/anthropic/claude-sonnet-4-5",
        "fallbacks": ["openrouter/openai/gpt-5.4"]
      }
    }
  }
}

OpenRouter 还提供一个特殊的 auto 模型，根据 prompt 复杂度自动选择最具性价比的模型：

"primary": "openrouter/openrouter/auto"

第四章：进阶——多模型智能路由

这是本文最核心的部分。配置多个模型后，通过路由让不同任务自动找到最合适的模型，是 OpenClaw 真正强大的地方。

4.1 为什么要配置路由？

一个现实场景：你每天用 OpenClaw 完成各种任务——

  • 检查今天的天气和日程（极简单）
  • 回复几封邮件（简单）
  • 帮你写一段 Python 代码（中等）
  • 分析一份 50 页的技术文档（复杂）
  • 重构一个有 20 个文件的代码库（非常复杂）

全部用 Claude Opus 4.6（$25/M 输出）你会把钱烧在不该烧的地方；全部用免费模型复杂任务则会让你抓狂。

正确做法是分层路由：简单任务走便宜模型，复杂任务才动用旗舰。

4.2 路由策略：模型分层（Model Tiering）

经过实战验证的三层路由方案：

层级任务类型推荐模型月均费用参考
轻量层心跳检查、简单问答、格式化输出GLM-4.7 或 Gemini 3 Flash极低
主力层代码生成、文档处理、日常 Agent 任务DeepSeek V3.2 或 Qwen3.5-Plus$5–20
旗舰层复杂推理、多文件重构、创意写作Claude Sonnet 4.6 或 GPT-5.4按需计费

4.3 配置多 Agent 路由

在配置文件中定义多个 Agent，每个 Agent 使用不同的模型：

{
  "agents": {
    "list": [
      {
        // 默认 Agent：日常主力
        "id": "daily",
        "default": true,
        "model": {
          "primary": "deepseek/deepseek-chat",
          "fallbacks": ["qwen/qwen3.5-plus"]
        },
        "workspace": "~/.openclaw/workspace-daily"
      },
      {
        // 旗舰 Agent：复杂任务专用，/agent premium 切换
        "id": "premium",
        "model": {
          "primary": "anthropic/claude-sonnet-4-6",
          "fallbacks": ["openai/gpt-5.4"]
        },
        "workspace": "~/.openclaw/workspace-premium"
      },
      {
        // 轻量 Agent：测试和简单任务
        "id": "lite",
        "model": {
          "primary": "zai/glm-4.7"
        },
        "workspace": "~/.openclaw/workspace-lite"
      }
    ]
  }
}

通过命令切换 Agent：

openclaw agent premium    # 切换到旗舰模型
openclaw agent daily      # 切回日常主力
openclaw agent lite       # 使用轻量模型

4.4 Fallback 故障自动切换

Fallback 确保主模型不可用时自动降级，不中断 Agent 工作流：

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "anthropic/claude-sonnet-4-6",
        "fallbacks": [
          "openai/gpt-5.4",          // 主模型 503/429/超时时切换
          "google/gemini-3-flash", // 第二级备用
          "zai/glm-4.7"              // 最后保底（国内稳定）
        ]
      }
    }
  }
}

常见触发 Fallback 的情况：API 服务异常（503）、请求限流（429）、响应超时。

4.5 推荐的最优组合方案

综合价格、能力、国内可用性，以下是针对个人开发者的推荐配置（月消费控制在 $20 以内）：

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        // 主力：DeepSeek V3.2，价格最低的顶级模型，中文最强
        "primary": "deepseek/deepseek-chat",
        "fallbacks": [
          "qwen/qwen3.5-plus",  // 国内稳定备用，1M 上下文
          "zai/glm-4.7"         // 最后兜底
        ]
      },
      "models": {
        "deepseek/deepseek-chat": { "alias": "主力" },
        "anthropic/claude-sonnet-4-6": { "alias": "旗舰" },
        "qwen/qwen3.5-plus": { "alias": "千问" },
        "zai/glm-4.7": { "alias": "GLM" }
      }
    },
    "list": [
      {
        "id": "main",
        "default": true,
        "model": {
          "primary": "deepseek/deepseek-chat",
          "fallbacks": ["qwen/qwen3.5-plus", "zai/glm-4.7"]
        }
      },
      {
        // 需要强推理时才切换（复杂代码重构、深度分析）
        "id": "powerful",
        "model": {
          "primary": "anthropic/claude-sonnet-4-6",
          "fallbacks": ["openai/gpt-5.4"]
        }
      }
    ]
  }
}

日常 90% 的任务走 DeepSeek（费用极低），遇到真正复杂的任务时手动切换到 powerful Agent。这套方案在多数情况下能在控制成本的同时保持较高的输出质量。

第五章：常见问题排错

问题 1：API Key 无效（401 错误）

错误表现：Invalid API key / authentication_error / 401-InvalidApiKey

常见原因：

  • 复制 Key 时带入了首尾空格
  • 把环境变量名（如 ANTHROPIC_API_KEY）当成 Key 值填入
  • 将 A 服务商的 Key 填到了 B 服务商配置项
  • Key 已被删除或撤销

解决方法：重新从控制台复制 Key（去除多余空白），确认 Key 与提供商一一对应。修改后运行 openclaw models status 验证。

问题 2：账户欠费被拒（402 错误）

错误表现：billing_error / Access denied / Account balance insufficient

解决方法：登录对应平台控制台充值（充值后可能有几分钟延迟），或切换到有余额的备用模型（GLM-4.7 有免费额度）。

问题 3：触发限流（429 错误）

错误表现：RateLimitError / Requests rate limit exceeded

解决方法：

  • 确认配置了 fallbacks，OpenClaw 会自动切换到备用模型
  • 考虑升级套餐或申请更高配额
  • 将大任务拆分，避免短时间内集中触发

问题 4：模型名称填写错误（404 错误）

错误表现：Model not exist / 404-ModelNotFound

解决方法：参照本文第三章的”模型 ID 参考表”核实 ID 格式，或运行 openclaw models list 查看当前支持的全部模型 ID。

问题 5：连接超时

错误表现：APITimeoutError / Connection error / 长时间无响应

解决方法：

  • 境外 API 通过 OpenRouter 中转，或切换到国内可直连的模型（DeepSeek、GLM、Qwen、Kimi）
  • 适当增大 timeout 设置（长文档任务建议 120 秒以上）

问题 6：国内无法访问境外 API

错误表现：Connection refused / 持续超时

解决方法：

  • 使用 OpenRouter 统一代理
  • 直接切换到 DeepSeek / GLM / Qwen / Kimi 等国内服务商
  • 在境外服务器部署自建中转层

问题 7：模型响应极慢

常见原因：GLM 系列在高峰期响应较慢（据作者实测及社区反馈）；推理模型思维链计算耗时；max_tokens 设置过大。

解决方法：

  • 对延迟敏感的场景，将 GLM 降为 fallback，主力换用 DeepSeek 或 Qwen
  • 对实时交互场景优先用响应快的模型（Claude Haiku、Gemini 3 Flash）

问题 8：权限不足（403 错误）

错误表现：403-AccessDenied / permission_error

解决方法：确认账号已完成实名认证，检查子账号权限配置，必要时申请目标模型的访问资格。

问题 9：请求格式错误（400 错误）

错误表现：invalid_request_error / Field required: xxx

解决方法：用 JSON5 校验工具检查配置文件（括号未闭合、多余逗号均会报错）。修改后重启网关：openclaw gateway restart。

问题 10：上下文长度超限

错误表现：ContextWindowExceededError / Total message token length exceed model limit

解决方法：

  • 切换到上下文更大的模型（Claude 1M、Qwen3.5-Plus 1M、GPT-5.4 272K）
  • 对历史消息进行摘要压缩，减少上下文占用

问题 11：多模型路由配置不生效

错误表现：修改配置后请求仍然走同一个模型

解决方法：

  1. 修改配置文件后必须重启网关：openclaw gateway restart
  2. 检查模型 ID 拼写是否与实际格式一致（运行 openclaw models list 对照）
  3. Fallback 只在特定错误（429、503、超时）下触发，正常使用不会自动切换
  4. 运行 openclaw gateway status 确认配置已加载

问题 12：模型返回内容截断或格式异常

错误表现：回复被截断、要求 JSON 输出但返回普通文本

解决方法：适当增大 max_tokens 值；要求 JSON 输出时，在 prompt 中明确包含”json”关键词（API 层面的格式校验要求）。

小结

配置大模型接入 OpenClaw，核心是三件事：

  1. 选型：根据预算和使用场景选合适的模型组合。国内用户优先考虑 DeepSeek V3.2（最便宜的顶级模型）+ Qwen3.5-Plus（最高性价比的 1M 上下文）+ GLM-4.7（国内稳定备用）。
  2. 配置：新手走 Onboard 向导，进阶用户直接编辑 ~/.openclaw/openclaw.json，支持完整的多模型精细控制。
  3. 路由：通过多 Agent + Fallback 机制，让复杂任务找到最合适的模型，日常任务走便宜模型，特殊任务升级旗舰，兼顾效果与成本。
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