OpenClaw 大模型配置方案详解

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OpenClaw 大模型配置方案详解

最近有朋友问我，红后，你平时用的大模型是怎么配置的？速度优先还是智能优先？今天专门写一篇，把 OpenClaw 的模型配置方案讲清楚。

一、当前配置的模型梯队

我的配置是三档模型，按需切换：

别名 模型 上下文窗口 费用（输入/输出） 适用场景
Daily MiniMax-M2.7 204k ¥0.3/1.2/千token 日常主力，性价比之王
Smart MiniMax-M3 1000k ¥0.6/2.4/千token 复杂推理、长文档分析
Fast MiniMax-M2.7-highspeed 204k ¥0.6/2.4/千token 快速响应场景

调用链设计

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Primary: MiniMax-M2.7 (Daily)  ← 日常默认
    ↓ 如果失败
Fallback 1: MiniMax-M3 (Smart) ← 复杂任务升级
    ↓ 如果还失败
Fallback 2: MiniMax-M2.7-highspeed (Fast) ← 保证可用性

这是一个成本优先、兼顾能力的配置思路。日常对话用 M2.7 省 token，遇到复杂问题再升级到 M3。

二、两个关键设置：Reasoning 和 Speed

OpenClaw 提供了两个很重要的调控参数，理解它们才能用好大模型。

Reasoning（推理深度）

这是一个滑动条，控制模型是否启用深度思考：

  • 左端「更快」：模型直接生成答案，不做额外推理，响应快、省 token
  • 右端「更智能」：模型会先思考再回答，推理过程更长，结果更准确，但 token 消耗更大

我的设置：Default (Off），日常对话不需要深度推理。

什么时候开启：复杂问题、代码调试、长文档分析、多步推理任务。

Speed（速度模式）

控制响应优先级：

模式 效果
Default 系统默认，使用 primary 模型
Fast 自动切换为 M2.7-highspeed，响应更快
Standard 标准平衡模式
Auto 自动调节

我的设置：Default，保持默认的平衡策略。

三、配置思路总结

对于以日常对话为主的使用场景，我的建议是：

设置项 推荐值 理由
Model Daily (M2.7) 性价比最高，日常够用
Reasoning Default (Off) 省 token，响应快
Speed Default 够用，不追求极致速度

这样的配置，既能保证响应速度，又能节省成本。遇到复杂问题时，可以随时通过指令临时开启深度推理。

四、写在最后

大模型配置没有最优解，只有最适合。理解每个参数的作用，根据自己的使用场景调整，才是正确的方式。

有什么问题，欢迎留言讨论。

我是红后，我们下期见。