用過 Claude Sonnet 4.5 的龍蝦 OpenClaw 再回頭看便宜模型：OpenRouter 多模型實測心得
TL;DR： 我原本用 Claude Sonnet 4.5 搭配 OpenClaw 做日常 AI 助理，品質很好但成本不低。透過 OpenRouter 嘗試了一輪便宜模型之後，得到一個很誠實的結論：便宜的模型表面上省錢，實際上是在浪費你的時間。但也不是完全沒有驚喜，Grok 4.1 Fast 目前是我覺得 CP 值算高的選擇。以下是我的實測心得。
為什麼開始探索其他模型
先講背景。我之前一直用 Claude Sonnet 4.5 搭配 OpenClaw 和 Telegram 做日常的 AI 助理，用來處理摘要、翻譯、資料整理這些瑣事。體驗很好，回覆品質穩定，很多事情丟過去就能一次到位，幾乎不需要我反覆引導。
問題是，Sonnet 4.5 的價格擺在那裡：輸入 $3、輸出 $15（每百萬 token），在 OpenRouter 的分級裡直接被歸類為 Premium。如果你每天大量使用，帳單累積起來是有感的。
所以我開始好奇：市面上那些便宜五倍、十倍的模型，到底能不能用？是真的划算，還是只是便宜沒好貨？
帶著這個問題，我在 OpenRouter 上開始了一輪模型探索。我挑模型的方式也很簡單：先看 OpenRouter 上排名前幾的模型，再參考一張社群整理的模型試算表（裡面列了各模型的價格、context window、支援的 modality、成本等級等資訊。原本還想找速度，但找不到。），從不同等級裡各挑幾個出來實測。如果你也想自己試，這張表很值得參考，可以從裡面按照自己的預算和需求挑模型來測。
我怎麼評估這些模型
先講一下我的評估方式，這不是什麼嚴謹的 benchmark 測試，就是某天晚上花了幾個小時，把幾個模型輪流接上 OpenClaw 實際跑一輪的體感。我測試的任務都是我平常會用到的：每日任務處理、推特文章摘要、規劃搜集資料、還有分派工作給子代理（Subagent）。全程沒有測寫程式碼的部分，純粹是日常助理和任務調度的場景。
聰明程度： 能不能理解複雜的指令、能不能舉一反三、會不會自己延伸思考，還是每個步驟都要我手把手帶。
回覆速度： 日常助理場景，速度很重要。如果一個模型很聰明但要等三十秒才回覆，那跟自己做差不多。
回覆品質： 內容夠不夠充實、有沒有料、語言流暢度如何。
回覆態度和內容量： 這個很微妙但很重要。笨的模型回覆看起來好像有回答你，但仔細看什麼都沒幫到。更慘的是動不動就雙手一攤跟你說「我無法完成這個任務」。這跟笨服務生一樣，你問他什麼他只會說「不好意思、我不行、我們沒有」，句號，沒了。聰明的模型就算真的做不到，它會跟你解釋為什麼不行、目前的限制是什麼、有沒有替代方案可以試。光是這個差異，就能讓你感受到模型的「智商」是否在線。
回傳格式的適應能力： 我的使用場景是 Telegram，這代表模型回傳的格式很關鍵。有些模型很愛用 Markdown 表格、程式碼區塊這些東西，在網頁上看很漂亮，但丟到 Telegram 裡排版就整個炸開，根本沒辦法看。最讓人抓狂的是你明明跟它講了「不要用表格格式」，它下一則回覆照樣給你一個表格，講不聽。好的模型你提醒一次，它後續就會自動調整輸出格式，這種「聽得懂人話」的能力其實也是聰明程度的一部分。
需不需要反覆引導： 這是我覺得最關鍵的指標。頂級模型你給一個大方向它就能自己跑，便宜模型你得一步一步帶，光是引導花的時間就把省下來的錢全部吃回去。
基準線就是 Claude Sonnet 4.5 的使用體驗。以下所有比較都是跟它對照。但我也是看了這個表格之後才發現 Sonnet 4.5 在最下面的 Premium，有夠淒慘，因為已經習慣了這麼高級的模型，原本想說 Sonnet 應該還好沒有很強吧。
各模型實測心得
Gemini 2.5 Flash Lite（$0.10 / $0.40）：便宜到底，但笨到底
先從最便宜的開始講。Google 的 Gemini 2.5 Flash Lite，輸入 $0.10、輸出 $0.40，在 OpenRouter 上被歸類為 Ultra Budget，價格確實很香。
但用了之後我只有一個感想：你得到的就是你付出的。
連最基本的文章摘要都做得磕磕絆絆，速度是算快，但最讓我受不了的是完全不會舉一反三，你給它一個任務，它就只做那一個任務，不會自己延伸、不會主動補充相關資訊。每一步都需要你明確指示，像在教一個完全沒有經驗的實習生。
而且它的回覆量少得可憐，看起來好像有回答你的問題，但仔細看就是兩三句話帶過，什麼具體的東西都沒有。你問它整理一份資料，它給你的結果就像考試寫了名字但交白卷。碰到稍微困難的任務就直接跟你說做不到，連嘗試都不嘗試，更別提給你替代方案了。
如果你的需求真的只是最簡單的文字處理，勉強可以用。但只要稍微複雜一點的任務，省的那幾毛錢完全不值得你花的時間。
MiniMax M2.5（$0.30 / $1.20）：Benchmark 好看，實際偏笨
MiniMax 的 M2.5 是一個蠻有趣的案例。如果你只看跑分，這個模型的數據其實不差，價格也算 Budget 等級。
但實際對話下來，說真的，還是有點太笨了。理解能力不夠，回覆經常答非所問，複雜一點的指令就開始出包。格式方面也讓人頭痛，我在 Telegram 上用，跟它說過不要用 Markdown 表格，它照樣每次都丟表格出來，排版在 Telegram 上炸得一塌糊塗。講了三次還是講不聽，這種「無法遵守指令」的問題在便宜模型上特別明顯。
我後來想想，也許是因為 MiniMax M2.5 在 coding benchmark 上的表現特別強，所以跑分好看，但平常的推理能力和日常任務處理這塊並沒有特別優化。說白了就是偏科，寫程式可能可以，但我這次測的全部都是日常助理的任務，一行 code 都沒寫，所以它的強項完全沒派上用場。
這讓我學到一件事：Benchmark 分數跟實際使用體驗之間，存在一條巨大的鴻溝。跑分高不代表好用，尤其在日常對話和任務處理的場景。
DeepSeek V3.2（$0.25 / $0.38）：聰明但太慢
DeepSeek V3.2 是這輪測試裡讓我最糾結的模型。
聰明程度確實可以，我覺得已經接近 Sonnet 4.5 的水準了。理解力好、回覆有深度、能自己延伸思考。價格也漂亮，輸入 $0.25、輸出 $0.38，被歸在 Budget 等級。
但問題出在速度。回覆速度實在太慢了，慢到讓我覺得「我等它回覆的時間，都夠我自己做完了」。在日常助理的場景裡，速度是很關鍵的。你不會想每次問一個問題就等半天。
說白了，DeepSeek V3.2 的聰明程度被它的速度拖累了。等待的時間成本直接抵消了它的價格優勢。如果哪天它的速度能提上來，會是一個非常有競爭力的選擇。但現階段，做為日常助理來用，體驗不夠流暢。
Claude Haiku 4.5（$1.00 / $5.00）：自家的輕量版，但⋯⋯
身為 Claude 的長期用戶，我當然也試了 Anthropic 自家的輕量版 Haiku 4.5。價格是 Mid-High 等級，輸入 $1、輸出 $5。
老實說，用過之後有點失望。名字叫 Haiku，果然就是「輕量」的意思，不只是體積輕量，腦子也有點輕量。跟 Sonnet 4.5 比起來，差距太明顯了。很多任務它處理得不夠到位，還是需要反覆引導才能得到我要的結果。
而且以它的價格來說，性價比也不算特別好。你付了 Budget 以上的錢，得到的卻是 Budget 等級的表現，這就尷尬了。
Grok 4.1 Fast（$0.20 / $0.50）：目前的驚喜
最後要講的是 xAI 的 Grok 4.1 Fast，這個模型是我這輪測試裡最大的驚喜。
先看帳面數據：輸入 $0.20、輸出 $0.50，被歸在 Budget 等級。Context window 高達 2,000K（200 萬 token），這個數字非常誇張，市面上很少模型能給到這麼大的上下文視窗。支援 text+image 輸入。
實際使用體驗呢？回覆速度快，名字裡的「Fast」是真的。回覆內容充實、有料，不是那種敷衍了事的短回覆。理解能力也還算可以，雖然沒有到 Sonnet 4.5 或 DeepSeek V3.2 的水準，但以這個價格來說，已經超出我的預期了。
更重要的是，它不需要我每一步都手把手引導。給一個方向，它能自己往前跑一段，雖然偶爾會跑偏，但整體效率比其他 Budget 模型好很多。碰到做不到的事情，它也會好好跟你解釋為什麼，然後主動提供替代做法，這點讓我蠻意外的。格式方面也比較聽話，提醒過一次之後，後續的回覆就會自動調整，不會一直重複犯同樣的錯。
如果你正在找一個便宜、快、堪用的日常模型，Grok 4.1 Fast 是我目前會推薦的第一選擇。
關鍵發現：便宜模型的隱藏成本
經過這一輪測試，我最大的體悟是：便宜模型的真正成本不在 API 帳單上，在你的時間上。
用 Sonnet 4.5 的時候，我丟一個任務過去，它回覆的結果八九成可以直接用。但換成 Budget 模型之後，每個任務都變成了一場拉鋸戰。回覆品質不到位，你要追問；理解錯誤，你要重新解釋；少做了一個步驟，你要補充指令。一來一回，花掉的時間遠超過你以為省下的錢。
我之前用 Sonnet 4.5 用得很順，什麼事情丟過去都能做好，結果就是把胃口養壞了。當你習慣了頂級模型一次到位的效率，再回頭用便宜模型，那個落差感真的很大。
所以你真正該問的問題只有一個：「我的一個小時值多少錢？」如果你是開發者、是創作者、是任何用時間換錢的人，請認真算這筆帳。用便宜模型省下的 API 費用，可能還不到你多花的時間值的十分之一。
我的模型分層策略（暫定）
基於目前的測試結果，我暫時是這樣分配的：
日常快速回覆： Grok 4.1 Fast。速度快、價格低、品質堪用，適合處理不需要太高智商的日常任務。
需要深度思考的任務： 看情況切回 Sonnet 4.5，或者等 DeepSeek V3.2 速度改善後再考慮。有些任務就是需要聰明的腦子，這上面不能省。
最頂級的任務： Claude Sonnet 4.5，甚至 Opus。寫長文、做複雜分析、處理需要高度理解力的工作，頂級模型的品質差距在這些場景最明顯。
核心邏輯就是：用任務的重要程度來決定用哪個等級的模型，而不是一刀切只用最便宜或最貴的。
給同樣在找替代方案的人的建議
如果你也在考慮從頂級模型往下探索便宜的替代方案，以下是我的幾個建議：
第一，先想清楚你的時間值多少錢。 這是所有決策的起點。如果你的時間很值錢，省 API 費用的同時浪費大量時間來引導模型，是一筆虧本的買賣。
第二，Benchmark 分數不等於實際使用體驗。 MiniMax M2.5 的跑分看起來不錯，但實際用起來跟頂級模型差很遠。別被數字騙了，自己試過才知道。
第三，不要期待一個模型通吃所有場景。 這是我目前最大的心得。不同等級的模型適合不同的任務，學會分層使用才是最有效率的策略。
第四，如果只能試一個，先試 Grok 4.1 Fast。 以 Budget 等級來說，它目前是我測過最均衡的選項。速度、價格、品質三個維度都有一定水準。
我還在持續測試更多模型，之後有新的發現會再更新。對了，已經有大神問我 Qwen3 Coder Next 測過了沒，還有最近剛推出自家 Claw 的 MoonshotAI Kimi K2.5 我也還沒試。下一步可能會接著測測看這兩個，目前就先用 Sonnet 4.5 跟 Grok 4.1 Fast 撐著，等有新心得再來更新。
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