OpenClaw爆火之后：主流AI模型API价格与性能全对比（2026版）
这阵子 OpenClaw 一热，许多人忽然发现，原来自己并不是想“玩模型”，而是想拿模型去做事：让它跑自动交易，让它接手一点运营，让它替自己写代码、改代码、盯流程。事情一旦从“玩具”变成“工具”，问法也就跟着变了。以前问的是哪个模型最聪明，现在问的是哪个模型最值，哪个模型最稳，哪个模型可以长期跑而不把账单跑到心脏病发作。我看这些讨论，常常有一种似曾相识之感，就像以前人们挑服务器、挑数据库、挑云厂商，嘴上说的是技术信仰，最后算的还是钱，外加一点脾气秉性罢了。模型也一样，神仙打架归神仙打架，落到普通用户手里，无非三件事：价格、性能、支付。
先说价格。这个问题最不宜抒情，因为数字摆出来，花样就少了。Qwen3.5-Plus 在国内部署时，输入一百万 tokens 约 ¥0.8，输出约 ¥4.8；即便放到海外部署，也不过是输入 ¥2.9、输出 ¥17.6。MiniMax M2.5 再往上一层，输入约 ¥2.2，输出约 ¥8.6。到了 GLM-5，输入约 ¥4，输出约 ¥18 起，长上下文还会再涨。再往上，Gemini Pro 便显得不太客气了，输入约 ¥9，输出往往在 ¥70 以上；Claude Sonnet 更干脆，输入约 ¥22，输出约 ¥108；GPT 这一档最不讲情面，输入从十几块到几十块，输出从七十几到二百上下都不稀奇。这样排下来，价位高低其实很清楚：Qwen 最便宜，MiniMax 居中，GLM-5 已不算便宜，Claude 和 GPT 则是明摆着不打算做慈善。
这还只是静态数字。真正用过的人都知道，模型价格不是写在价目表上的那几个字，而是“你问十轮、改三次、重跑两遍”以后，月底出现在账单里的那一串数。跑 Agent 尤其如此。Agent 不会像普通聊天那样问一句答一句，它要反复思考，反复调用工具，反复试错，有时候还会自己把上下文越拖越长，像一个过度认真的秘书，明明能三句话说明白，偏要先写一份工作备忘录，再附两份会议纪要。这样一来，输入便成了隐性的大头。Qwen 之所以显得格外顺眼，不仅因为单价低，更因为它低得很彻底；这不是省一点的问题，是能不能放心让流程多跑几轮的问题。Claude、GPT 固然强，账单也同样强。钱多当然另当别论；钱若不多，便不能装作不知道。
不过模型终究不是白菜，不能只看斤两。性能这回事，虽不至于像某些评测文章写得那样玄乎，其高下仍旧分明。拿编码来说，GPT 和 Claude 仍然坐在第一排，代码补全、复杂重构、多文件上下文理解，这些地方它们比较老练，尤其 Claude，许多人拿它跑 Agent，不是因为它神乎其神，而是因为它在长流程里不那么容易发疯。GPT 也强，往往更全能些，只是价钱摆在那里，用起来总要先摸摸钱包。Qwen3.5 则处在一个很讨巧的位置：代码能力够用，很多日常开发任务并不露怯，价格却远低一截，所以你若不是非要追逐那最后一点上限，它其实很合适。MiniMax 和 GLM-5 也能写代码，但若把“编码能力”单拎出来排座次，它们还难说已挤进最前头。
跑 Agent 又是另一回事。Agent 最怕的，不是不会写，而是会乱写；不是不会想，而是想得过多、走得过远、最后把事情办砸。这种场景下，Claude 的口碑确实最硬一些。许多人把它放在 OpenClaw 这类框架里长期跑，看中的就是它的稳定、克制和多轮任务中的连续性。GPT 很强，也常常更聪明，但贵就是贵，尤其在 Agent 这种天然会放大 token 消耗的用法里，贵便成了实打实的缺点。Qwen 倒是很像一个省事的选择，能力没有吹到天上去，价格却足够让人安心，所以我若给一个普通用户排顺序，多半会说：Claude 第一，GPT 第二，Qwen 第三。不是因为 Qwen 比前两者强，而是因为它便宜得太多，便宜到可以在许多场景里抵消那一点能力差距。
至于中文写作，这里倒不必绕弯子。Qwen3.5 目前仍是很有竞争力的选择，表达自然，中文语感比较顺，不大会一开口就露出机器翻译式的腔调。GLM-5 在中文上也并不差，许多面向国内用户的任务，写出来不至于生硬，拿来做一般文案、问答、整理，也能看。MiniMax 处在中间，未必惊艳，却也不算难看。反过来说，Claude、GPT、Gemini 固然能写中文，但那种“写得对，却总像隔着一层玻璃”的感觉，有时还是免不了。若你的工作主要是中文内容生产，而非复杂推理、复杂编码，那就不必故作高深，Qwen 往往最划算。
所以若一定要给一句总评，我大概会这么说：要极致性价比，用 Qwen；要跑 Agent，优先 Claude；要追求全能上限，去看 GPT；至于 MiniMax 和 GLM-5，更像夹在中间的折中方案，并非不能选，只是各有一点尴尬——前者在价格上没有便宜到让人拍案，后者在中文之外也还谈不上碾压。模型市场最怕的，其实就是这种“样样都有一点，样样又不够狠”的位置。
但话又说回来，许多中国用户其实并不是在“选模型”，而是在“选支付方式”。这话听着俗，却是实情。Qwen、GLM、MiniMax 这一类国产或国内渠道较友好的服务，大多支持支付宝、微信，至少充值这一步不至于把人拦在门外。Claude、Gemini、GPT、OpenRouter 就没有这么体贴了，信用卡几乎是绕不过去的门槛，而国内卡常常又过不了。于是许多文章前面大谈模型能力，后面却对支付一笔带过，这就有点像在讲如何挑一辆好车，却故意不提你根本买不到油。对真正准备上手的人来说，这不是枝节，恰恰是门槛。
因此国内用户的现实选择，常常并不像评测榜单写得那么潇洒。Gemini 不支持国内卡，Claude 不支持国内卡，GPT 也不支持国内卡，这时你就是把各家 benchmark 倒背如流，也并没有什么用。模型再强，付不了款，等于没有。许多人最后转去用虚拟卡，并非有什么技术信仰，不过是被逼出来的实用主义。CardPex 这种平台，之所以有人提，并不在于它有什么思想深度，而在于它确实解决了一个很俗、很具体的问题：开卡成本低，5U 一张；美元结算，不必多绕一道；美国卡对 ChatGPT、Claude、Gemini 这些订阅场景比较友好；卡段又多一些，成功率总归好看一点。事情到了这里，已经不是什么模型哲学了，就是把支付打通而已。
我总觉得，现在谈 OpenClaw，最容易犯的毛病，是把它讲成一种很玄的未来生活；其实它首先是一套成本结构。模型的钱，调用的钱，支付的钱，哪一笔都跑不掉。你当然可以热血沸腾地说，Agent 正在改变生产方式；也可以满怀敬意地说，模型正在重新定义工具边界。话都不错。只是到了月底，账单不会听这些漂亮话，它只会把数字安安静静地列出来。谁便宜，谁稳，谁能真付上款，谁就更像现实中的赢家。
所以这篇若非要收束成一句话，那也不妨说得朴素一点：想省钱，用 Qwen；想把 Agent 跑得更稳，用 Claude；想追上限，用 GPT；想在国内真正把这些服务用起来，就别假装支付不是问题，虚拟卡这一关，多半还是得过。世上的技术选择，最后常常不是选理想，而是选能用。能用最要紧。
