Сравнение моделей OpenClaw: Claude, GPT и Gemini — какую выбрать

Команда SimpleClaw· 11 февраля 2026 · 12 мин чтения

Сравнение моделей OpenClaw — выбор AI-модели

Вы подключили OpenClaw, написали первый промт и получили ответ. Но какая модель стоит за этим ответом — и насколько она подходит именно для ваших задач? Разница между Claude Opus и Gemini Flash может составить десятикратную разницу в стоимости и кардинально отличаться в качестве. Одна модель идеально генерирует код, другая лучше работает с русским текстом, третья экономит бюджет на рутинных задачах. Сравнение моделей OpenClaw — ключевой шаг к тому, чтобы платить меньше и получать лучшие результаты. В этом руководстве мы детально разберём каждую модель по качеству, скорости и стоимости, дадим конкретные рекомендации для разных сценариев и покажем, как настроить интеллектуальную маршрутизацию, которая сэкономит до 70% бюджета. Если вы ещё не знакомы с платформой, начните со статьи Что такое OpenClaw.

Какая модель лучше всего подходит для OpenClaw?

Однозначного ответа нет — лучшая модель зависит от вашей задачи, бюджета и требований к скорости. Но есть чёткие ориентиры, проверенные на практике тысячами пользователей.

Для генерации и рефакторинга кода лидирует Claude Sonnet. Он стабильно выдаёт работоспособный код на Python, TypeScript, Go и других языках, хорошо понимает контекст и учитывает существующую кодовую базу. Для архитектурных решений и сложного дебага есть Claude Opus — флагманская модель, лучшая в длинных аналитических задачах.

GPT-4o конкурирует с Claude в большинстве задач и особенно силён в мультимодальном анализе — работа с текстом, изображениями и аудио в одном запросе. Gemini Pro выигрывает при работе с фактической информацией и имеет огромное окно контекста в 1 миллион токенов.

Для повседневных задач — быстрые ответы, классификация, суммаризация — хватает бюджетных моделей: Claude Haiku, GPT-4o-mini или Gemini Flash. Они работают в 3-5 раз быстрее и стоят в 10-20 раз дешевле флагманов. Подробнее о том, как экономить на API-вызовах, читайте в нашем руководстве по оптимизации токенов.

Обзор всех поддерживаемых моделей

Одно из ключевых преимуществ OpenClaw — мультимодельная архитектура. Вместо привязки к одному провайдеру вы получаете единый интерфейс для моделей от Anthropic, OpenAI, Google и сообщества открытых решений.

Anthropic Claude

Claude Opus — флагман, демонстрирующий лучшие результаты в сложном рассуждении и генерации кода. Отлично удерживает контекст на протяжении тысяч токенов. Claude Sonnet — сбалансированный вариант, оптимальный для большинства пользователей. Claude Haiku — самая быстрая и дешёвая модель в линейке, идеальная для простых задач.

OpenAI GPT

GPT-4o — мультимодальная модель с высокой скоростью при сохранении качества уровня GPT-4. Хорошо работает с текстом, изображениями и аудио. GPT-4o-mini — облегчённая версия, значительно дешевле, но способная решать большинство повседневных задач.

Google Gemini

Gemini Pro сильна в работе с фактами и мультимодальном анализе. Gemini Flash — быстрая и экономичная альтернатива, оптимизированная для минимальной задержки и потоковой обработки запросов.

Открытые модели

Llama (Meta) и другие открытые модели можно запускать локально через Ollama или vLLM. Это единственный вариант, при котором данные вообще не покидают ваш сервер. Качество уступает коммерческим моделям, но для суммаризации, классификации и шаблонного текста их достаточно.

Сколько стоит использование разных моделей?

Стоимость — один из главных факторов при выборе модели. Ниже приведена таблица с ключевыми характеристиками моделей, доступных в OpenClaw. Цена указана за миллион токенов (ввод/вывод).

Модель	Качество	Скорость	Ввод / Вывод	Контекст
Claude Opus	Отличное	Средняя	$15 / $75	200K
Claude Sonnet	Высокое	Быстрая	$3 / $15	200K
Claude Haiku	Хорошее	Очень быстрая	$0.25 / $1.25	200K
GPT-4o	Высокое	Быстрая	$2.50 / $10	128K
GPT-4o-mini	Хорошее	Очень быстрая	$0.15 / $0.60	128K
Gemini Pro	Высокое	Средняя	$1.25 / $5	1M
Gemini Flash	Хорошее	Очень быстрая	$0.075 / $0.30	1M
Llama 3 70B	Хорошее	Зависит от GPU	Бесплатно*	128K

* Llama и другие открытые модели бесплатны по стоимости токенов, но требуют собственного оборудования. Затраты на GPU-сервер могут составлять от $50 до $500+ в месяц.

Теперь посмотрим, во что это выливается на практике в трёх типичных сценариях.

Персональное использование

Средний пользователь отправляет 30-50 запросов в день. При среднем размере в 500 токенов ввода и 1000 токенов вывода месячный объём составит примерно 1.5 млн токенов ввода и 3 млн вывода. На Claude Sonnet это обойдётся в $49.50 в месяц.

При использовании Haiku для простых запросов (50% трафика) и Sonnet для сложных — стоимость снижается до $26 в месяц. С GPT-4o-mini в качестве базовой модели — около $12.

Небольшая команда (5-10 человек)

Команда из 8 разработчиков генерирует 200-400 запросов в день. При маршрутизации 60% через Haiku, 30% через Sonnet и 10% через Opus месячная стоимость составит $150-300. Без маршрутизации, только на Sonnet, — $400-500. Экономия достигает 40-60%.

Бизнес-чат-бот для клиентов

Клиентский чат-бот обрабатывает 2000-5000 запросов в день. Используя Gemini Flash для первичной обработки (80%) и Claude Sonnet для эскалации, компания удерживает расходы в $200-600 в месяц. Только на GPT-4o — $2000-4000. Подробнее о внедрении AI в бизнес-процессы читайте в статье OpenClaw для бизнеса.

AI-модели и их возможности — сравнение моделей OpenClaw

Сравнение моделей OpenClaw по качеству ответов

Качество — понятие многогранное. Разные модели показывают разные сильные стороны в зависимости от задачи.

Рассуждение и анализ

В задачах с цепочкой логических рассуждений Claude Opus и GPT-4o показывают наилучшие результаты. Opus особенно хорош в длинных аналитических задачах — удерживает контекст и строит последовательные аргументы.

GPT-4o конкурирует по качеству, особенно в математических и научных задачах. Gemini Pro уступает в сложном рассуждении, но выигрывает при работе с фактами благодаря интеграции с поисковой базой Google.

Генерация кода

Claude Sonnet и Opus стабильно генерируют работоспособный код на Python, TypeScript, Go и других языках. GPT-4o также силён, особенно на популярных языках.

Gemini Flash подходит для простых задач — генерация сниппетов, дописывание функций, объяснение кода. Для архитектурных решений лучше использовать модели верхнего уровня. Это особенно важно при настройке альтернативы ChatGPT для рабочих процессов.

Работа с текстом на русском языке

Claude демонстрирует наиболее естественный русский — минимум калек с английского, хорошая стилистика. GPT-4o также хорошо работает, хотя иногда допускает англицизмы.

Gemini Pro показывает приемлемое качество, но в сложных текстах может давать менее связные формулировки. Открытые модели на русском в целом слабее коммерческих аналогов.

Скорость и задержка при сравнении моделей OpenClaw

Скорость модели складывается из задержки до первого токена (TTFT) и скорости генерации (TPS). Для интерактивных чат-ботов критична TTFT — пользователь не хочет ждать несколько секунд до начала ответа.

Самые быстрые модели — Claude Haiku, GPT-4o-mini и Gemini Flash. Все три обеспечивают TTFT менее 500 мс и скорость 80-120 токенов в секунду. Идеальны для чат-интерфейсов с мгновенным откликом.

Claude Sonnet и GPT-4o занимают среднюю позицию: TTFT около 1-2 секунд, 40-70 TPS. Для большинства задач баланс качества и отзывчивости оптимальный.

Claude Opus — самая медленная коммерческая модель с TTFT до 3-5 секунд. Но для сложных задач, где качество критично, эта задержка оправдана.

Стратегии маршрутизации моделей

Одно из самых мощных преимуществ OpenClaw — автоматическая маршрутизация запросов между моделями. Вместо одной модели для всех задач вы создаёте интеллектуальную систему, подбирающую оптимальную модель для каждого запроса.

Каскадная маршрутизация

Все запросы сначала обрабатывает дешёвая быстрая модель (Haiku или GPT-4o-mini). Если ответ неудовлетворительный или запрос слишком сложен, он перенаправляется на Sonnet или GPT-4o. Экономия — до 70% бюджета.

Маршрутизация по типу задачи

Запросы с кодом направляются на Claude Sonnet, фактические вопросы — на Gemini Pro, быстрые справочные — на Haiku. Классификатор работает на ключевых словах, тегах в промте или лёгкой модели.

Ценовые лимиты

OpenClaw позволяет устанавливать дневные и месячные лимиты расходов. Когда лимит приближается, система переключается на дешёвые модели. Бюджет под контролем, качество — максимальное в рамках доступных средств.

Как переключить модель в OpenClaw?

Смена модели занимает несколько секунд. В веб-интерфейсе откройте настройки чата и выберите модель из выпадающего списка. Переключение мгновенное: следующий запрос обработает новая модель, а история диалога сохранится.

Для API-интеграций модель указывается в параметре запроса. OpenClaw обеспечивает единый формат API вне зависимости от провайдера — переписывать код при смене модели не нужно. Это одно из ключевых отличий от прямого использования ChatGPT или Claude напрямую.

Глобальные настройки задаются в конфигурационном файле. Здесь же настраиваются правила маршрутизации, лимиты и фоллбэки. Если основной провайдер недоступен, OpenClaw автоматически перенаправит запрос на резервную модель. Чтобы всё заработало, потребуется установить OpenClaw на свой сервер.

Совет: начните с Claude Sonnet или GPT-4o в качестве модели по умолчанию. Через неделю проанализируйте статистику в панели OpenClaw и определите, какие задачи перевести на дешёвые модели.