OpenClaw 8个模型全测了一遍烧了200块PU后的选模型指南

哪个该花钱，哪个白嫖就够，看完就懂

先说结论：90%的人在 OpenClaw 上选错了模型，要么花了冤枉钱，要么效果拉胯。

我是做 AI 方向的程序员，上周花了两天时间，用 OpenClaw v2.4 把平台上 8 个模型全部跑了一遍。测试维度包括：代码生成、Bug 修复、长文理解、工具调用、响应速度。

直接上数据，不废话。

01 代码生成能力排名

实测感受：让 Claude Opus 重构一个 800 行的 Python 文件，它不仅改了结构，还主动补上了 3 个我漏掉的边界条件，连类型标注都加好了。GPT-5.4 也很强，但更偏"完成任务"，不会主动优化你的代码风格。

02 响应速度排名

对，你没看错。最能写代码的 Opus，速度也是最慢的。Flash 比它快了将近 4 倍。这就是为什么日常写代码我用 Sonnet 而不是 Opus。

03 价格对比（每百万Token）

Opus 输出一次的钱，DeepSeek 能跑 70 次。这就是为什么模型选择比模型能力更重要 —— 选错模型，花的钱可能差 70 倍。

04 我的实际使用策略

日常写代码Claude Sonnet 4.6Opus 八成功力，五分之一价格，速度快两倍。我用得最多的模型。

复杂架构设计Claude Opus 4.6大型重构、复杂系统设计时才切。一周大概两三次。

简单问答/翻译DeepSeek V3.2中文理解最好，免费额度大，日常水群回消息都用它。

处理图片/截图Gemini 3 Pro截个报错图丢进去，它直接告诉你怎么改。多模态之王。

高频轻量任务Gemini 3 Flash几乎免费，速度极快，格式转换、简单总结用它。

踩坑提醒

1. 别用 Opus 当默认模型 — 我第一天就烧掉了 80 块 PU

2. Qwen3.5 工具调用偏弱（7.0分），搞自动化慎选

3. GPT-5.4 工具调用全场最强（9.5分），搞 Agent 选它

4. Flash 代码能力只有 6.5 分，别指望它写复杂逻辑

这套混合策略用了一周，PU 消耗降了 60%，效果基本没降。

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