我的創(chuàng)業(yè)故事：《

大家好，我是微笑哥。

龍蝦（OpenClaw)好用，Token 太貴！

這可不是我一個人的感覺，這是全世界人民的普遍體驗，這兩天有很多朋友讓我推薦一些免費的模型。

其實很多 API 廠商都有一些免費的額度，或者說有一些免費的 API 可以使用的，我都寫到了這個文檔中，想領(lǐng)取文檔的直接拉到文末。

大家都知道 Claude、ChatGpt 的 API 是最好用的，但是實在是太貴了，龍蝦又非常消耗 Token。

在群里很多深度玩小龍蝦的朋友，一天消耗幾百刀是太普遍了，這普通人誰玩得起，國外用戶也消耗不起呀。

于是很多性價比高的，中國大模型API成為了大家的首選，在全球世界上也是這樣子的，最新的排行榜也能證明。

這兩天，OpenClaw 的創(chuàng)始人，發(fā)布了一個最適合 OpenClaw 的大模型排行榜。

專門針對 OpenClaw 的基準(zhǔn)測試 PinchBench，用于評估大語言模型在 OpenClaw 任務(wù)中的表現(xiàn)。

PinchBench是專門針對OpenClaw生態(tài)設(shè)計的一套AI Agent 基準(zhǔn)測試（benchmark），主 要用來評估不同大模型在真實 Agent 自動化任務(wù)中的能力，而不僅僅是聊天能力。

它通過一系列真實任務(wù)（如工具調(diào)用、內(nèi)容生成、文件操作、多步驟任務(wù)執(zhí)行、記憶能力），評估不同大模型在自動化任務(wù)和 Agent 執(zhí)行能力上的表現(xiàn)。

簡單說：

PinchBench 就是給 OpenClaw AI Agent “跑分”的測試，用來比較不同模型誰更適合做 Agent。

從新的跑分成績來看MiniMax-m2.1 和 kimi-k2.5 進(jìn)入了前三

第一名：Gemini 3 Flash (Google)

沒錯，又是那個主打“又快又便宜”的 Flash。它以95.1%的成功率拿下了冠軍。

這說明在 Agent（智能體）賽道，模型不需要很大，但腦子必須靈光。

第二、三名：MiniMax M2.1 & Kimi K2.5

這是最讓我熱血沸騰的地方！國產(chǎn)大模型MiniMax和月之暗面（Kimi）直接包攬了全球前三的剩下兩個席位。

什么 GPT-4o、Claude 4.5，在這次的“龍蝦”任務(wù)實測中，居然都被咱們國產(chǎn)模型甩在了身后。

說實話這個成績比我想象中要好太多了。完整的排名可以從這里看：https://pinchbench.com/

在 OpenClaw 的 Agent 任務(wù)中，模型需要頻繁進(jìn)行“思考-執(zhí)行-反饋”的循環(huán)，所以首字延遲（TTFT）和生成速度（TPS）至關(guān)重要。

在模型速度 minimax-m2.5 排第一；谷歌排名第二；Meta 排名第三。

在花錢這個指標(biāo)上面，我估計大家關(guān)注最多了。

如果你打算讓“小龍蝦”幫你掛機(jī)干活，API 的花費可能直接勸退。這次國產(chǎn)模型表現(xiàn)出了極高的性價比。

最省錢：gpt-5-nano和Gemini 3 Flash （谷歌的輕量版也很能打呀），輸入約 $0.1/1M tokens，輸出約 $0.4/1M tokens。

谷歌在打價格戰(zhàn)，目前的單價幾乎是所有大廠里最低的。如果你是重度使用者，它是首選。

高性價比（國產(chǎn)）：MiniMax M2.1 / 2.5；價格： 輸入約 ￥0.2/1M tokens（約 $0.03）。

MiniMax 的 M2 系列采用了更小規(guī)模的參數(shù)優(yōu)化，價格比 GPT-4o 便宜了接近 90%，但任務(wù)成功率卻能進(jìn)全球前三，簡直是“性價比狂魔”。

最貴的是：Claude 4.5 Opus價格： 高達(dá) $15/1M tokens 以上，雖然聰明，但成本是 Flash 模型的150 倍。

在“養(yǎng)蝦”圈，一般只把它當(dāng)成“大腦”處理極難的問題，日常跑腿（比如搜網(wǎng)頁、點外賣）用它簡直是燒錢。

在“養(yǎng)蝦”圈，一般只把它當(dāng)成“大腦”處理極難的問題，日常跑腿（比如搜網(wǎng)頁、點外賣）用它簡直是燒錢。

總和對比下來：

國外來看Gemini 3 Flash 是綜合贏家，不管是能力、速度、價格，都排在第一梯隊，養(yǎng)蝦首選。

國內(nèi)來看 miniMax 成為最大贏家，不管是能力、還是速度、價格都不差，國內(nèi)用戶養(yǎng)蝦首選。

綜合對比，怎么養(yǎng)蝦最劃算？

• 高頻任務(wù) → minimax 或 z-ai，速度快+成本低

• 批量非實時任務(wù) →Gemini 3 Flash或 gpt-5-nano，成本更低，耐心等待即可

總結(jié)：日常自動化用速度快、成本低的國產(chǎn)模型，關(guān)鍵高精度任務(wù)則用理解能力強但成本高的國外模型，平時以國產(chǎn)模型為主，必要時調(diào)用高端模型，這樣既保證效率，又控制賬單開支。

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