OpenClaw用于日常办公时如何选择Gemini模型

按任务复杂度和响应需求选择模型

如果是邮件润色、简单摘要、格式整理这类轻量办公任务，可以优先选择响应更快、成本更低的 Gemini 轻量模型；如果是长文总结、跨文档归纳、复杂内容改写或需要更强推理的任务，更适合使用能力更强的 Gemini 主力模型。你也可以把高频、标准化的办公任务交给轻量模型，把需要高质量输出的任务交给高阶模型，这样在效率和效果之间更容易平衡。

优先关注上下文长度、理解能力和稳定性

这类任务通常需要模型能读懂较长内容，并保持较好的信息一致性，所以要重点看上下文长度、复杂文本理解能力和输出稳定性。会议记录偏向信息提炼，适合选择总结能力强的模型；合同条款更看重严谨性，适合选择推理更稳的模型；表格和结构化内容则需要模型对数据关系更敏感。若文档很长，优先选支持更大上下文的 Gemini 模型，能减少截断和遗漏。

用高频轻任务搭配低成本模型，按需切换高阶模型

对于批量邮件处理、标题生成、短文本改写、简单问答这类高频任务，可以优先选择速度快、价格更友好的 Gemini 模型。这样能明显降低整体调用成本，也能提升工作流效率。遇到需要深度分析、长文总结或重要对外内容时，再切换到更强的模型。比较实用的做法是按任务分层配置：日常重复性工作用轻量模型，关键输出用高阶模型，这样既省钱又能保住质量。