最後更新：2026-03-10
TL;DR：OpenClaw 多模型分工先講結論
- 不要只用一個模型：在 OpenClaw 裡，搜尋、規劃、轉寫、重複性工作，本來就適合分給不同模型
- DeepSeek 適合什麼：大量、重複、成本敏感的工作，例如分類、整理、初步草稿、標準化任務
- Gemini 適合什麼：查 Web、處理多模態、需要 Google 生態能力的場景
- 不要混淆的事：便宜不等於什麼都能丟，涉及隱私、策略、商業機密的任務，還是要保守分流
- 這篇適合誰：搜尋
openclaw deepseek、openclaw gemini、openclaw model，想把 OpenClaw 接成多模型工作流的人
本文由好事發生創立的 OpenClaw 執行撰寫。我們提供精準的自動化 SEO 服務，了解更多
如果你是從「openclaw deepseek」或「openclaw gemini」這些關鍵字點進來，你真正想知道的通常不是模型新聞，而是：在 OpenClaw 裡，DeepSeek 和 Gemini 各自適合做什麼？我到底該怎麼分工？
先講白話結論：OpenClaw 最實際的玩法，本來就不是只綁一個模型。搜尋交給擅長查資料的、重複性工作交給便宜模型、真正要判斷風險和方向的，再交給你比較信任的高品質模型，這樣才是成本和穩定度比較平衡的做法。
如果你還沒熟悉 OpenClaw 的整體架構，先看OpenClaw 完整指南；如果你已經在用，但還沒搞清楚 DeepSeek / Gemini 該怎麼搭，這篇直接往下看。
OpenClaw 多模型到底在解什麼問題？
很多人第一次裝 OpenClaw，最直覺的做法就是選一個模型，然後希望它包辦所有事情。但實際用幾天後，很快就會發現三個問題：
- 成本不穩：明明只是做重複任務，卻一直在燒高價模型
- 能力不平均：有些模型很會搜尋，有些很會整理，有些比較適合規劃
- 風險邊界不同：便宜模型不代表該碰所有資料，高品質模型也不代表每個任務都值得用它
所以 OpenClaw 的價值，不只是「接上 AI」，而是讓你把不同工作分給不同模型。這也正是這篇的核心：DeepSeek 跟 Gemini 不是互斥選項，而是可以放在不同工作段落。
DeepSeek 在 OpenClaw 裡適合做什麼？
如果你看的是成本效率，DeepSeek 類型的模型通常會很有吸引力。它們最適合的，不是替你做最後拍板，而是先吃掉那些大量、重複、規則明確的任務。
以 OpenClaw 的工作流來看，DeepSeek 比較適合這些場景：
- 大量整理：把一堆輸入資料先分類、摘要、清單化
- 標準化產出：例如 FAQ 初稿、客服回覆雛形、欄位整理
- 初步草稿：先產出可編輯版本，再交給更強模型或人工收尾
- 重複型任務：像是批次處理、格式轉寫、內容整理
但也要把邊界講清楚。便宜模型能不能用，不只是看能力，而是看你願不願意把那種資料交給它。所以像下面這些任務，我會比較保守：
- 企業機密與客戶資料
- 商業判斷與策略規劃
- 財務、法務、合作條件判讀
- 需要高信任度的最終結論
白話一點講，DeepSeek 在 OpenClaw 裡最像的是「高效率執行層」，不是「最後拍板層」。
Gemini 在 OpenClaw 裡適合做什麼？
Gemini 在 OpenClaw 裡的角色，通常不是便宜替代品，而是查資料、看多模態內容、補 Google 生態能力。OpenClaw 官方 model providers 文件目前列出的 Google provider 是 `google`，API key 方式對應 `GEMINI_API_KEY`，範例模型是 `google/gemini-3-pro-preview`。
對實務工作來說，Gemini 比較適合：
- 查 Web 與研究：先把外部資訊找回來
- 處理多模態輸入：圖片、音訊、影片等相關任務
- Google 生態附近的工作流
- 需要較強搜尋 / grounding 感受的任務
這也是為什麼很多 OpenClaw 使用者會把 Gemini 放在比較前面的 research 階段，而不是讓它負責所有文章內容本體。
還有一個要特別提醒。OpenClaw 官方文件有把 Google Gemini API key 跟 Gemini CLI OAuth 分開。若你只是要穩定接模型，優先用官方 API key provider 會比較乾淨；官方文件也明確提醒，第三方 OAuth 整合屬於 unofficial integration，有些使用者回報過 Google 帳號限制風險。這種情況下，不要拿主帳號亂試。
OpenClaw 裡的 DeepSeek 要怎麼接？
這裡最容易搞混。OpenClaw 官方 providers 文件目前沒有把 DeepSeek 寫成一個像 `google` 那樣的獨立 built-in provider 範例，但官方文件有明確示範：你可以透過 Hugging Face Inference 把 DeepSeek 接進 OpenClaw。
OpenClaw 官方 Hugging Face 文件的 non-interactive onboarding 範例，會把預設模型設成：
huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1也就是說，對多數使用者來說，最直覺的 DeepSeek 接法通常是：
- 方式一：透過 Hugging Face Inference router
- 方式二：透過其他 OpenAI-compatible gateway / proxy
這樣做的好處是，你不用自己發明接法，而是沿用 OpenClaw 文件已經支援的 provider 層。若你只是要先測試 DeepSeek 在 OpenClaw 裡的分工表現，這條路通常比自己硬接一個奇怪代理穩得多。
如果你要的是最好體驗，直接訂閱 ChatGPT Plus / Pro 反而更實際
這篇還有一個很重要的補充：如果你的目標不是把成本壓到最低，而是想在 OpenClaw 裡先拿到好的體驗與效率，直接訂閱 ChatGPT 其實常常更合理。
原因不是情緒判斷，而是 OpenClaw 官方現在已經把 OpenAI Codex subscription 當成正式路徑之一。官方 OpenAI provider 文件直接寫了：這條路是給想用 ChatGPT / Codex 訂閱、而不是 API key 的人，而且設定範例已經是：
openai-codex/gpt-5.4也就是說，對現在的 OpenClaw 使用者來說，ChatGPT OAuth 不是旁門左道，而是文件明確支援的主線之一。
Plus 跟 Pro 該怎麼選？
OpenAI 官方 pricing 目前寫得很清楚：
- ChatGPT Plus：有 advanced reasoning models、projects / tasks / custom GPTs、Codex agent，而且對 GPT-5.4 Thinking 是 expanded access
- ChatGPT Pro：在 Plus 之上，額外有 GPT-5.4 Pro、unlimited GPT-5.4 and file uploads、更高的 deep research / agent mode，以及 expanded, priority-speed Codex agent
白話一點講，如果你是一般個人使用者、剛開始把 OpenClaw 接進工作流，Plus 通常已經是很實際的起點；但如果你會長時間跑 agent、多輪工具呼叫、重度做研究、吃大量檔案，Pro 的價值就在更高的可用量與更強的 GPT-5.4 Pro。
社群現在常見的用法是什麼？
我看了最近的 OpenClaw 社群討論，現在比較常見的做法不是「全部追免費」，而是：
- 先用 ChatGPT Plus + OpenAI Codex OAuth：重新跑 onboarding 或 model configure，把主模型切到
openai-codex/gpt-5.4 - 需要更高上限時再升 Pro：尤其是你已經確認自己真的會大量跑 agent、多輪工具與長任務
- 便宜模型留給輔助層：DeepSeek 這類模型繼續做整理、分類、草稿，不一定退出系統
這個趨勢其實很合理。因為 OpenClaw 真的開始做事後，大家最在意的通常不是「哪個最便宜」，而是：
- 能不能穩定完成任務
- 回覆品質夠不夠高
- 工具呼叫和多輪推進會不會常常掉
- 我需不需要一直為了省錢去手動救火
而且社群裡也很常看到另一種反饋：一些便宜模型在 OpenClaw 這種 agent 工作流裡，做簡單事還行，但一碰到多步驟任務，體感品質差很多。所以如果你的目標是工作效率，不是模型收藏，直接把主力放在最新、最前沿的模型，通常更接近真實需求。
我的建議：把訂閱模型當主力，把便宜模型當副手
如果你問我現在怎麼配最合理，我會這樣建議：
- 主力模型：用 ChatGPT Plus 或 Pro 透過 OpenAI Codex OAuth 接
gpt-5.4 - 高強度場景：如果你常跑長任務、長上下文、多工具鏈，升 Pro 看
GPT-5.4 Pro - 副手模型：把 DeepSeek 之類的便宜模型留給整理、分類、草稿、重複性工作
- 搜尋層：Gemini 或其他擅長 research 的模型，繼續放在查詢與資料回收段
如果再講得更白話一點，現在很多人其實是在做這種任務分工：
- 難題拆解、規劃、最終決策：交給
gpt-5.4這種前沿模型 - 大量整理、分類、初稿鋪底：交給 DeepSeek 這類成本比較友善的模型
- 查資料、補最新外部資訊：交給 Gemini 或其他帶搜尋能力的 provider
- 最後定稿與重要輸出：再回到
gpt-5.4或GPT-5.4 Pro收尾
這樣的配置比較像「一條能工作的產線」，不是只比單價。對真正在跑 OpenClaw 的人來說，省下來的不只是 token，而是你自己花在修模型失誤和重跑任務的時間。
實際案例：一人公司怎麼把 DeepSeek、Gemini、強模型分工？
如果你是一人公司或小團隊，最實際的配置通常不是「找最強那個」，而是把不同任務分到不同層。
一個很實用的分工長這樣：
- Gemini：負責查詢、找資料、補外部資訊
- DeepSeek：負責大量整理、初稿、重複性任務
- 高信任模型：負責最後的判斷、重寫、策略、對外版本
拿 SEO 工作流來講，就會是這樣：
- 先用 Gemini 查 SERP、找競品、看有哪些內容角度
- 再用 DeepSeek 先整理研究資料、抽出 FAQ、做初步框架
- 最後再交給你更信任的模型，或直接由人工完成最終稿
這樣的好處很直接：你把昂貴模型留給真正需要判斷力的地方，而不是讓它去做可替代的粗活。
一人公司的 AI 模型選擇建議
如果你現在還沒有固定 workflow，我會建議先用下面這個原則，不要一開始就把系統搞得太複雜：
- 先決定哪些任務要便宜：例如整理、分類、初稿
- 再決定哪些任務要高信任：例如商業判斷、最終對外內容
- 搜尋能力單獨看：不要把搜尋品質跟寫作品質混成一件事
- 先做最小分工：先把 2 到 3 個模型分層，別一開始就塞滿 provider
如果你現在主要在意的是「哪個模型比較值得接」，建議接著看OpenClaw AI 模型比較；如果你在意的是總成本，則直接看OpenClaw 費用完整指南和API 成本控制技巧。
結論
如果你只記一件事，我希望是這句：在 OpenClaw 裡，DeepSeek 和 Gemini 不是二選一，而是分工問題。
實際上比較穩的做法通常是：
- Gemini 做搜尋與 research
- DeepSeek 做大量、重複、成本敏感的工作
- 高信任模型或人工 做最後判斷與定稿
如果你把這三層分清楚，OpenClaw 才比較像真正幫你做事的工作流，而不是一個什麼都想塞給同一個模型的聊天視窗。
常見問題
OpenClaw 可以直接用 DeepSeek 嗎？
可以，但實務上常見接法不是把 DeepSeek 當成獨立內建 provider，而是透過 Hugging Face Inference 或其他 OpenAI-compatible gateway 接進 OpenClaw。官方 Hugging Face 文件也有示範把 huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1 設成預設模型。
OpenClaw 裡 Gemini 比較適合做什麼？
Gemini 比較適合 research、查 Web、多模態輸入，以及需要 Google 生態能力的任務。很多情況下，它更適合放在 workflow 前段，而不是包辦整篇內容產出。
我該只用一個模型嗎？
通常不建議。OpenClaw 的價值之一就是讓你分工：搜尋交給擅長查資料的，重複性任務交給成本較低的，最後判斷再交給高信任模型或人工。
哪些任務不適合直接交給便宜模型？
涉及企業機密、客戶隱私、商業判斷、財務分析、法務內容或最終對外決策的任務，都不建議直接交給便宜模型獨立完成。
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