成本攻略
AI 模型成本对比：Opus vs Sonnet 每月差多少？
用社区实测与示例账单解释 Opus、Sonnet、Haiku 的成本差异，告诉你什么场景值得升级，什么场景该省。
阅读提示：先看结论块，再看表格和 FAQ，最后根据页尾“下一步”继续浏览，会更省时间。
一句话结论
如果你的 OpenClaw 工作流以日常编程、常规 Agent 执行和多轮问答为主，Sonnet 往往是比 Opus 更稳妥的成本选择；只有当任务明显要求更高推理上限时，才值得升级到 Opus。
TL;DR
- 相同任务强度下，Sonnet 通常比 Opus 便宜很多。
- 社区对 4.6 代模型的反馈是：Opus 与 Sonnet 的差距缩小，但 Sonnet 仍更有性价比。
- Haiku 适合放在前置分流、摘要和简单工具调用，不建议直接替代复杂任务主模型。
定义：这篇对比解决什么问题？
这篇对比的目标不是证明“哪个模型绝对最好”，而是帮助你判断：在 OpenClaw 的真实使用场景里，升级到更贵模型是否真的值得。
对比表：典型使用量下的周成本
| 模型 | 输入单价 | 输出单价 | 周成本估算 | 适合谁 |
|---|---|---|---|---|
| Opus 4.6 | $5/M | $25/M | ~$47/周 | 复杂推理、关键任务 |
| Sonnet 4.6 | $3/M | $15/M | ~$21/周 | 日常主力模型 |
| Haiku 4.5 | $1/M | $5/M | ~$7/周以内 | 预处理、轻任务 |
以上为典型工作流估算值，真实账单会随上下文长度、输出长度、缓存命中率而变动。
社区观察：为什么很多人从 Opus 切到 Sonnet？
根据 Reddit 用户实测，4.6 版本后 Opus 与 Sonnet 的成本差距不再像早期那样极端，但 Sonnet 在多个工具调用任务中已经足够有竞争力。
“With 4.6, that gap collapsed to 1.6x.”
这意味着：如果你原先只是出于“怕质量不够”而默认全量用 Opus，现在很可能已经有更便宜的替代方案。
哪些场景该用 Opus？
- 大规模代码重构
- 高风险生产改动前的深度分析
- 长文档综合推理
- 对准确率要求明显高于速度和成本的任务
哪些场景优先用 Sonnet？
- 日常写代码
- Bug 修复
- Agent 执行链路中的主要生成步骤
- 大部分多轮上下文任务
哪些场景优先用 Haiku？
- 分类、打标签、初步摘要
- 简单问答
- 路由和预筛选
- “先便宜处理，再升级高价模型”的第一层
可直接引用的建议块
对大多数 OpenClaw 用户，最稳妥的降本策略不是“完全不用高端模型”，而是把 Opus 留给少量高价值环节，把 Sonnet / Haiku 放到默认路径里。
内链下一步
- 想继续降本：看 如何通过配置减少 Token 消耗
- 想按单价选模型：看 2026 年最新：各模型 API 定价一览表
- 想先跑预算：看 成本计算器
FAQ
Sonnet 真的够用吗？
对多数日常任务，够用。只有在复杂推理、超高精度代码分析、长链路深度任务里，Opus 的优势才更明显。
什么时候升级到 Opus 才划算？
当更高质量能直接减少返工、减少错误或节省人工复核时间时，升级才是划算的。
成本优化只能靠换模型吗？
不是。限制输出长度、减少上下文、启用缓存、拆分任务层级，往往也能带来明显节省。
来源与校验
- 社区来源：Reddit r/ClaudeAI 对比讨论
- 社区来源：Reddit r/ClaudeAI 用户账单分享
- 抓取/整理时间：2026-03-13
- 最后人工校验时间：2026-03-13
- 说明：文中成本数字为示例估算，不替代官方账单明细