最近一直在用OpenClaw辅助做内容创作,不管是写文案、搭脚本,还是磨剧本,都试着换了好几个模型试手。花了点时间,把当前(2026年3月)主流的大模型,还有它们的性能、成本这些实用信息整理了一下。
想着很多小伙伴可能也在纠结选哪个模型、怎么用更划算,就把这些整理好的资料发出来,抛砖引玉一下~ 也特别想听听大家的实际使用经验,互相避坑、取长补短!
主流模型情况汇总(2026年3月,OpenClaw内容创作适配)
说明:信息来自社区、开发文档及用户反馈,成本为中高频使用估算,仅供参考
1. 模型名称:Claude (Opus级别)
类型:海外付费
常见应用场景:复杂剧本构思、多步逻辑推理
用户反馈特点:指令遵循度高,长上下文处理能力强,适合当"总编"处理高难度任务
估算月成本:较高($200-750+)
注意事项:成本偏高,仅建议复杂环节使用,日常用太浪费
2. 模型名称:Claude (Sonnet级别)
类型:海外付费
常见应用场景:日常文案、中等复杂度脚本
用户反馈特点:速度和可靠性平衡好,多数用户作为主力模型,日常创作够用
估算月成本:中等($40-200)
注意事项:可覆盖大多数日常创作场景,性价比不错
3. 模型名称:GPT-4o / 5.2
类型:海外付费
常见应用场景:创意发散、初稿生成、代码辅助
用户反馈特点:生态成熟,社区资源多,生成速度快,适合头脑风暴
估算月成本:中等($30-150)
注意事项:处理严格多步指令时,稳定性略逊于Opus
4. 模型名称:MiniMax M2.5/MaxClaw
类型:国内付费
常见应用场景:通用任务、日常创作
用户反馈特点:社区调用量暴涨,成本控制优秀(日均<$2)
估算月成本:较低
注意事项:MaxClaw有现成云端服务,开箱即用,无需自行折腾
5. 模型名称:Kimi K2.5/KimiClaw
类型:国内付费
常见应用场景:超长文本分析、长篇创作
用户反馈特点:上下文窗口长,深度推理强;KimiClaw有¥199/月套餐
估算月成本:中等
注意事项:思考过程消耗token,超长内容建议分段/清理历史
6. 模型名称:DeepSeek
类型:国内付费
常见应用场景:素材搜集、初稿整理
用户反馈特点:价格极低(顶级模型的5%-20%),适合简单基础任务
估算月成本:极低($5-30)
注意事项:长对话能力弱,复杂任务精度待提升,不适合高难度创作
7. 模型名称:Step 3.5 Flash
类型:国内付费
常见应用场景:快速响应、轻量级交互
用户反馈特点:OpenClaw全球调用量第一,响应快、稳定性好,无踩坑
估算月成本:较低
注意事项:适合作为默认模型,处理日常简单请求(灵感、素材等)
8. 模型名称:豆包Seed系列 (doubao-seed-2.0-code)
类型:国内付费
常见应用场景:多模态内容(漫剧、视频脚本+配图)
用户反馈特点:多模态理解强,可实现图到漫剧全自动流程,省心
估算月成本:低(新用户首购$9.9起)
注意事项:适合需要生成画面内容的创作场景
9. 模型名称:源Yuan3.0 Ultra
类型:国内开源
常见应用场景:复杂文档处理、图文混排、深度数据整合
用户反馈特点:万亿参数,多模态文档理解、RAG表现出色(评测)
估算月成本:零API费用(需自备算力)
注意事项:适合隐私要求高、有自建算力的用户
10. 模型名称:本地模型 (Ollama)
类型:本地/开源
常见应用场景:隐私保护、离线创作
用户反馈特点:零API成本,70B级别性能接近云端中端模型
估算月成本:零费用(需高性能硬件)
注意事项:对硬件有要求,响应速度稍慢,适合离线/注重隐私用户
11. 模型名称:千问 (Qwen3.5系列,阿里云)
类型:国内付费/开源双轨
常见应用场景:日常文案、长文本创作、多模态内容、轻量本地部署
用户反馈特点:性价比天花板!新用户100万Token免费额度(90天),API每百万Token低至0.8元,开源商用免费;长文档解析能力突出,多模态表现优秀;全尺寸开源(0.8B-9B),普通电脑可跑轻量版
估算月成本:极低(免费额度够用,付费月均$1-10)
注意事项:免费额度有有效期;本地轻量版适合日常,复杂任务选Qwen3.5-Plus 我自己用下来发现,单一模型真的很难兼顾所有需求,要么成本太高,要么性能不够。后来看社区里很多创作者都在用“分场景选模型”的策略,试了之后确实香,分享给大家:
日常/轻量级任务:用响应快、成本低的模型,比如Step 3.5 Flash、MiniMax M2.5,处理灵感记录、素材搜集、简单问答,不浪费高价模型的额度。
主力创作:用能力均衡的模型,比如Claude Sonnet、GPT-4o,完成日常文案、脚本打磨,兼顾质量和效率。
复杂攻坚:遇到需要深度推理或者超长文本的情况,再调用能力更强的模型,比如Claude Opus、Kimi K2.5,集中解决难题。
多模态需求:如果创作涉及图像、视频生成,比如做漫剧、短视频脚本,就试试豆包Seed系列这种有多模态能力的模型,省得再换工具。
这种“组合拳”既能保证创作质量,又能很好地控制成本,大家可以根据自己的使用习惯和项目类型调整,找到最适合自己的搭配~
刚开始用的时候,我不小心超了一次预算,后来看了不少用户的分享,总结了几个小技巧,能避免意外的高额账单,亲测有效:
按任务分级调用:别让高价模型干“杂活”,比如后台清理、简单翻译这种,用低价模型就够了,把高价模型留给出力的环节。
留意对话长度:像Kimi这种模型,“思考”过程也会消耗token,处理超长内容时,要么分段处理,要么适时清理历史对话,别白白浪费额度。
设置预算上限:在OpenClaw后台或者API提供商那里,设置每日、每月的调用限额,定期看看调用日志,发现异常及时调整。
以上这些,都是我这段时间搜集、试错总结出来的,肯定有不全面、甚至过时的地方,毕竟模型更新太快了~
如果你也在用OpenClaw做内容创作,真心想听听你的分享:
你目前在用哪些模型?用下来感觉怎么样?有没有踩过坑?
有没有发现更省心、更划算的模型搭配方式?求安利!
在成本控制方面,你有没有什么独门技巧?快来教教我~
也欢迎大家指正文中的错误或者不准确的地方,咱们一起交流、一起优化,让这只“小龙虾”(OpenClaw)变得更顺手!🦞