作者注:詳解爲什麼 Claude Opus 4.6 是 OpenClaw 的最佳模型,以及如何通過 API易的 Anthropic 模式接入獲得最強效果,含完整配置代碼
OpenClaw 上線不到兩週就突破 17.5 萬 GitHub Star,成爲 2026 年最火爆的開源 AI Agent 框架。但很多用戶在模型選擇上踩了坑——用便宜模型跑 Agent 看似省錢,實際上工具調用失敗、任務鏈路斷裂帶來的重試成本反而更高。
核心價值: 本文將解釋爲什麼 Claude Opus 4.6 是 OpenClaw 的最佳模型選擇,以及爲什麼 必須用 Anthropic 原生模式(而非 OpenAI 兼容模式)接入才能發揮最強效果。文末附完整配置代碼,複製即用。

爲什麼 Claude Opus 4.6 是 OpenClaw 最佳模型
OpenClaw 社區的共識很明確:如果你追求最佳的 Agent 執行質量,Claude Opus 4.6 是當前 S 級首選。這不是主觀評價,而是由 OpenClaw 的工作機制決定的。
| OpenClaw 核心需求 | Claude Opus 4.6 的優勢 | 關鍵數據 |
|---|---|---|
| 工具調用準確性 | 所有模型中最高的 Function Calling 精度 | tau2-bench Retail 91.9%,Telecom 99.3% |
| 超長上下文 | Agent 會話動輒超過 20 萬 Token,Opus 4.6 支持 100 萬 | MRCR v2 長文本評測 76%(Sonnet 4.5 僅 18.5%) |
| 抗提示注入 | OpenClaw 處理郵件、網頁等不可信內容,安全性至關重要 | 前沿模型中最低的對齊偏差率 |
| Agent 編碼能力 | 執行 Shell 命令、寫腳本是 OpenClaw 的核心能力 | Terminal-Bench 2.0 得分 65.4%,所有模型最高 |
| 知識工作能力 | 研究總結、數據分析等高價值任務 | GDPval-AA 1606 Elo,超 GPT-5.2 達 144 分 |
Claude Opus 4.6 完整性能數據
以下是 Opus 4.6 與其他熱門 OpenClaw 模型的橫向對比:
| 評測維度 | Claude Opus 4.6 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro | Claude Sonnet 4.5 |
|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.0 | 65.4% | 64.7% | 56.2% | 51.0% |
| SWE-bench Verified | 80.8% | 80.0% | 76.2% | 77.2% |
| tau2-bench Retail | 91.9% | 82.0% | 85.3% | 86.2% |
| ARC AGI 2 | 68.8% | 54.2% | 45.1% | – |
| BrowseComp | 84.0% | 77.9% | – | 43.9% |
| GDPval-AA Elo | 1606 | 1462 | – | 1277 |
| OSWorld | 72.7% | – | – | – |
🎯 關鍵發現: Opus 4.6 相比前代 Opus 4.5 在 ARC AGI 2 上提升了 31.2 個百分點,在 BrowseComp 上提升了 16.2 個百分點。這意味着它在處理複雜推理和網頁瀏覽任務時有質的飛躍——這恰恰是 OpenClaw Agent 最常用的兩類場景。

爲什麼必須用 Anthropic 模式接入 OpenClaw
這是很多用戶忽略的關鍵細節:OpenClaw 支持兩種 API 格式接入 Claude 模型——openai 兼容模式和 anthropic-messages 原生模式。選錯模式會導致核心功能缺失。
| 功能對比 | anthropic-messages(原生) | openai(兼容模式) |
|---|---|---|
| 工具調用格式 | ✅ 原生 Tool Use,精度最高 | ⚠️ 轉換格式,可能丟失細節 |
| Prompt 緩存 | ✅ 支持 cacheRetention 參數 | ❌ 不支持,每次全量計費 |
| 100 萬上下文 | ✅ 支持 context1m 參數 | ❌ 僅標準 200K |
| Extended Thinking | ✅ 完整支持自適應思考 | ⚠️ 可能不穩定 |
| 安全過濾 | ✅ Anthropic 原生安全層 | ⚠️ 依賴代理實現 |
Prompt 緩存:省錢的隱藏功能
使用 Anthropic 原生模式接入時,可以啓用 cacheRetention 參數。OpenClaw 的 Agent 會話通常包含大量重複的系統提示和工具定義,緩存這些內容可以顯著降低實際費用。
"short":緩存 5 分鐘,適合連續對話"long":緩存 1 小時,適合 Heartbeat 定時任務"none":不緩存,適合一次性任務
建議: 通過 API易 apiyi.com 接入時,設置
"api": "anthropic-messages"即可使用原生 Anthropic 模式,同時享受平臺提供的免費測試額度和統一管理能力。
OpenClaw 接入 Claude Opus 4.6 完整配置
極簡示例
以下是通過 API易平臺接入 Claude Opus 4.6 的 OpenClaw 配置,複製到 ~/.openclaw/openclaw.json 即可使用:
{
"models": {
"providers": {
"apiyi": {
"baseUrl": "https://api.apiyi.com",
"apiKey": "sk-REPLACE_ME",
"api": "anthropic-messages",
"models": [
{
"id": "anthropic/claude-opus-4-6",
"name": "Claude Opus 4.6",
"reasoning": false,
"input": ["text"],
"cost": { "input": 5, "output": 25 },
"contextWindow": 1000000,
"maxTokens": 128000
}
]
}
}
}
}
查看完整配置(含備選模型和 Agent 參數優化)
{
"models": {
"mode": "merge",
"providers": {
"apiyi": {
"baseUrl": "https://api.apiyi.com",
"apiKey": "sk-REPLACE_ME",
"api": "anthropic-messages",
"models": [
{
"id": "anthropic/claude-opus-4-6",
"name": "Claude Opus 4.6",
"reasoning": false,
"input": ["text"],
"cost": { "input": 5, "output": 25 },
"contextWindow": 1000000,
"maxTokens": 128000
},
{
"id": "anthropic/claude-sonnet-4-5",
"name": "Claude Sonnet 4.5",
"reasoning": false,
"input": ["text"],
"cost": { "input": 3, "output": 15 },
"contextWindow": 200000,
"maxTokens": 64000
}
]
}
}
},
"agents": {
"defaults": {
"model": {
"primary": "anthropic/claude-opus-4-6",
"fallbacks": ["anthropic/claude-sonnet-4-5"]
},
"models": {
"anthropic/claude-opus-4-6": {
"alias": "opus",
"params": {
"cacheRetention": "short",
"context1m": true
}
},
"anthropic/claude-sonnet-4-5": {
"alias": "sonnet"
}
}
}
}
}
建議: 在 API易 apiyi.com 註冊後獲取 API Key,替換配置中的
sk-REPLACE_ME。平臺支持 Anthropic 原生模式接入,確保 OpenClaw 的工具調用和緩存功能完整可用。
OpenClaw Claude Opus 4.6 成本優化策略
Opus 4.6 的定價是 $5/$25(輸入/輸出每百萬 Token),比 Sonnet 4.5 的 $3/$15 貴約 67%。但 OpenClaw 社區推薦的混合路由策略可以大幅降低實際開支:
| 策略 | 模型分配 | 預估月成本 | 適合場景 |
|---|---|---|---|
| 純 Opus | 100% Opus 4.6 | $80-$750+ | 安全關鍵、不差錢 |
| 混合路由(推薦) | 70% Sonnet + 30% Opus | $25-$250 | 平衡質量和成本 |
| 日常 + 升級 | 90% Haiku + 10% Opus | $5-$80 | 預算敏感,按需升級 |
混合路由配置建議
OpenClaw 支持在配置中設置 primary 和 fallbacks 模型。實際使用中,你可以:
- 將 Sonnet 4.5 設爲默認模型處理日常任務(消息轉發、日曆管理、簡單查詢)
- 手動或通過 Agent 規則將複雜任務(多步推理、代碼編寫、數據分析)路由到 Opus 4.6
- 啓用 Prompt 緩存(
cacheRetention: "short")進一步降低重複上下文的費用

🎯 成本提示: 通過 API易平臺接入可享受優惠價格。配合 Prompt 緩存和混合路由策略,多數用戶的月均成本可控制在 $25-$100 範圍內,同時保持 Opus 級別的關鍵任務處理質量。
OpenClaw 配置常見問題排查
配置過程中最容易遇到的幾個坑:
| 問題現象 | 原因 | 解決方案 |
|---|---|---|
| 工具調用返回格式錯誤 | 使用了 openai 兼容模式 |
改爲 "api": "anthropic-messages" |
| 上下文超過 200K 後報錯 | 未啓用 100 萬上下文 | 添加 "context1m": true 參數 |
| Token 費用異常高 | 未開啓 Prompt 緩存 | 設置 "cacheRetention": "short" |
| 連接超時 | baseUrl 格式錯誤 | 確認地址無多餘路徑,如 https://api.apiyi.com |
| 模型不可用 | 模型 ID 拼寫錯誤 | 使用 anthropic/claude-opus-4-6 完整 ID |
配置完成後,運行 openclaw doctor 可以自動檢測配置文件語法、Provider 連通性、模型可用性和認證狀態。
常見問題
Q1: 爲什麼不直接用 OpenAI 兼容模式接入 Claude?
OpenAI 兼容模式會將 Anthropic 的原生工具調用格式轉換爲 OpenAI 格式,這個轉換過程可能丟失細節,導致工具調用精度下降。更關鍵的是,Prompt 緩存和 100 萬上下文窗口這兩個對 OpenClaw 至關重要的功能,在 OpenAI 兼容模式下不可用。通過 API易平臺設置 "api": "anthropic-messages" 即可使用原生模式。
Q2: Opus 4.6 太貴了,有沒有更便宜的替代?
如果預算有限,推薦混合路由策略:日常任務用 Sonnet 4.5($3/$15),複雜任務才切 Opus 4.6。實測 Sonnet 4.5 能覆蓋 OpenClaw 80%-90% 的日常場景,只在多步推理和長上下文任務上明顯弱於 Opus。這兩個模型在 API易 apiyi.com 平臺都可以通過同一個 API Key 切換使用。
Q3: 如何驗證 Anthropic 模式是否配置成功?
配置完成後執行以下步驟驗證:
- 運行
openclaw doctor檢查配置狀態 - 發送一條包含工具調用的測試消息,確認返回格式正確
- 檢查日誌中是否顯示
anthropic-messages作爲 API 模式 - 確認 Prompt 緩存生效(連續對話時 Token 消耗應明顯降低)
總結
OpenClaw 最佳模型配置的核心要點:
- 模型選擇 Claude Opus 4.6: 工具調用精度 91.9%、Terminal-Bench 65.4%、100 萬上下文窗口,在 OpenClaw 的核心能力維度全面領先
- 必須用 Anthropic 原生模式: 設置
"api": "anthropic-messages"才能使用 Prompt 緩存、100 萬上下文和原生工具調用格式 - 混合路由控制成本: 日常任務用 Sonnet 4.5,複雜任務切 Opus 4.6,月成本可控制在 $25-$100
API易平臺已支持 Claude Opus 4.6,且支持 Anthropic 原生模式接入。推薦通過 API易 apiyi.com 獲取 API Key,配合本文的配置代碼即可讓你的 OpenClaw 以最佳狀態運行。
📚 參考資料
-
OpenClaw 官方文檔: Anthropic Provider 配置指南
- 鏈接:
docs.openclaw.ai/providers/anthropic - 說明: OpenClaw 接入 Anthropic 模型的官方配置文檔
- 鏈接:
-
Claude Opus 4.6 發佈公告: Anthropic 官方技術博客
- 鏈接:
anthropic.com/news/claude-opus-4-6 - 說明: Opus 4.6 的完整 Benchmark 數據和新功能介紹
- 鏈接:
-
OpenClaw 配置參考: 完整的 JSON 配置字段說明
- 鏈接:
docs.openclaw.ai/gateway/configuration-reference - 說明: 所有配置項的詳細文檔,包括模型、Agent、工具等
- 鏈接:
-
OpenClaw 模型討論: 社區模型選擇和成本優化討論
- 鏈接:
github.com/openclaw/openclaw/discussions/12267 - 說明: 用戶實際使用反饋和性價比分析
- 鏈接:
作者: 技術團隊
技術交流: 歡迎在評論區分享你的 OpenClaw 模型配置經驗,更多 AI 模型資訊可訪問 API易 apiyi.com
