OpenClaw如何省 Token?
答案是：多模型搭配 + 主动薅羊毛。
不要把所有任务都扔给最贵的模型，学会“因地制宜”；同时，多关注一些免费 Token 的渠道，能省一点是一点。
OpenRouter：多个免费模型可选
平台介绍： OpenRouter 这个平台上其实有不少免费模型可以用，虽然性能可能不如顶配的那些，但对于一些轻量级任务来说完全够用。
平台优势： OpenRouter 的好处是，它支持很多模型的统一接入，你可以一次性配置多个备选方案，让 OpenClaw 根据任务类型自动选择。
注册 API 获取 key （https://openrouter.ai/）
选择免费的模型
在选择接入 OpenClaw（智能体框架）的模型时，Context（上下文窗口）和逻辑推理能力是决定性指标。较长的上下文意味着模型能记住更多项目文件、历史操作指令以及工具输出结果，从而减少“失忆”带来的任务中断。
我筛选出 5 款最适合作为智能体核心的模型，并按照综合表现进行排序推荐：
推荐模型清单
| 排名 | 模型名称 | Context (上下文) | 核心优势 |
|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3 Coder 480B | 262k | 首选，架构最强，专为复杂工程任务优化。 |
| 2 | Qwen3 VL 30B (Thinking) | 262k | 兼顾多模态理解与逻辑推理，性价比高。 |
| 3 | GLM-5 | 200k | 专为长距离 Agent 任务设计，推理极稳。 |
| 4 | Llama 3.3 70B | 131k | 生态兼容性最强，工具调用极其稳定。 |
| 5 | Nous Hermes 3 405B | 128k | 超大参数规模，指令遵循能力极强。 |
详细说明与推荐原因
1. Qwen3 Coder 480B (最佳全能选手)
- 推荐原因： 它是目前的顶级开源模型之一，拥有极大的参数量（480B），这意味着它在理解复杂指令和执行工具链时“更聪明”。262k 的 Context 是其杀手锏，非常适合需要阅读大量源代码或处理长篇文档的 OpenClaw 项目。
- 适用场景： 需要编写复杂代码、进行深度分析或多文件自动化作业。
2. Qwen3 VL 30B (Thinking) (逻辑与效率平衡)
- 推荐原因： 该模型引入了“思维链（Thinking）”，在执行任务前会先进行推理，这大大减少了 Agent 瞎操作的可能性。虽然参数量比 480B 小，但配合 262k 的大窗口，在 OpenRouter 上运行速度通常更快。
- 适用场景： 需要频繁调用工具，且要求较高推理质量的日常任务。
3. GLM-5 (长线任务专家)
- 推荐原因： 专门针对“长距离任务”进行了优化，意味着它在保持长时间运行的智能体状态下，不容易出现逻辑坍塌。200k 的上下文足够满足绝大多数复杂开发环境的记忆需求。
- 适用场景： 长期运行的自动化脚本或需要持久记忆的复杂智能体。
4. Llama 3.3 70B (最强生态与稳定性)
- 推荐原因： Llama 系列在工具调用（Function Calling）方面几乎是业界标杆。如果你在使用 OpenClaw 时频繁出现工具调用格式错误或指令被忽略，换成 Llama 3.3 往往能立竿见影地解决。
- 适用场景： 追求极致的任务成功率，尤其是需要频繁调用外部 API 的场景。
5. Nous Hermes 3 405B (超强指令遵循)
- 推荐原因： 作为一款 405B 的庞大模型，其指令遵循能力极强，不会轻易被“诱导”去执行错误的指令。对于安全性要求高、任务步骤严谨的场景非常合适。
- 适用场景： 需要严格按照特定格式输出或执行严苛任务步骤。
最终建议
- 如果你的任务需要阅读大量本地项目文件： 请务必优先使用 Qwen3 Coder 480B，上下文长度带来的优势在处理项目结构时是碾压性的。
- 如果你的任务经常报错（工具调用失败）： 优先尝试 Llama 3.3 70B，它是目前开源社区对工具调用适配度最高、最稳定的模型之一。