按场景选提供商
前沿 hosted 模型适合稳定性优先，本地模型适合隐私和成本优先，混合 fallback 适合两者都要。真正的选择标准不是宣传语，而是输出质量、工具支持和运行边界。
OpenAI Codex Anthropic Ollama OpenRouter
模型提供商
OpenClaw 模型提供商、本地模型与混合回退指南
很多 OpenClaw 的“安装问题”，本质上其实是模型问题：选哪个提供商更稳，哪种鉴权更安全，本地模型够不够用，以及额度或策略变化时如何优雅回退。
外部讨论里反复出现的需求
想用一页内容看明白 Codex OAuth、Anthropic API key、Ollama 的实际差异，而不是同时翻五个文档标签页。
需要本地优先或 hosted + local fallback 的可复制配置，而且不能把 tool calling 搞坏。
需要在 GPT-5 Codex 或其他高价模型开始烧额度前，就看懂配额和成本入口。
这个专题页会覆盖什么
OAuth、API Key 与策略风险
订阅鉴权看起来方便，但策略一变就容易踩坑。好的指南应该帮助用户判断什么时候选更稳的 API key 路径，怎么拆工作和个人账号，以及如何降低后续被踢下线的风险。
OAuth API Key 配置档 策略风险
本地与混合方案
很多用户想要 local-first，或者 hosted 主模型 + 本地回退。这不只是换个模型名，还涉及 base URL、原生 tool 支持以及 fallback 顺序是否可预测。
Ollama LM Studio Fallback Tool Calling
成本控制与用量可见性
用户关心哪些命令能看到 usage，哪里能看 quota，以及什么时候该把定时任务切到更便宜的模型。好的提供商内容应该把这些问题提前讲清楚。
Usage Tracking Quota Token 成本 模型路由
建议从这里开始
- 先选一个安全的默认提供商，再考虑第二个或第三个模型。
- 先决定你需要 API key、OAuth，还是本地运行时。
- 在接入常驻消息通道前，先配置好一个 fallback。
- 为每个启用的模型写清楚预期成本和失败时的回退方式。