OpenClaw用于日常办公时如何选择Claude模型
在写邮件、整理会议纪要、做资料摘要、生成表格内容这类日常办公任务中，应该如何判断该选更轻量的模型还是更强的模型？
根据任务复杂度选择最合适的 Claude 模型
如果任务以快速响应、成本控制和基础文本处理为主，更轻量的模型通常更合适；如果你需要处理长文档、复杂推理、跨材料归纳或更高质量的输出，能力更强的模型会更稳妥。日常办公中，简单任务用轻量模型，重要汇报、复杂总结、对外文案可切换到高能力模型，这样能兼顾效率与质量。
当办公内容涉及合同、方案、研究报告或大量会议记录时，怎样判断模型是否适合处理长上下文？
长文档优先考虑上下文能力更强的 Claude 模型
处理长文档时，重点看模型的上下文长度、信息保持能力和归纳准确度。若文档篇幅较长、信息点很多，建议选择支持更长上下文、总结能力更稳定的模型，这样更容易避免遗漏关键内容。若只是提取局部信息或做简短概括，轻量模型也可以胜任。
面对日常办公任务，我希望既能快速出结果，又不想让使用成本过高，应该如何安排 Claude 模型的使用策略？
用任务分层的方式平衡速度、成本和效果
可以把办公任务按难度分层：简单任务交给响应更快、成本更低的模型，复杂任务交给输出更稳、理解更强的模型。比如日常改写、提炼要点、短文本问答适合轻量模型；涉及分析判断、长文整理、重要对外表达时适合更高能力模型。通过这种分层使用方式，能在速度、费用和结果质量之间取得更好的平衡。
如果多人在 OpenClaw 中协作办公，大家是否应该固定使用同一个模型，还是可以按任务类型灵活切换？
团队协作更适合按任务统一规则，而不是固定单一模型
团队办公不一定要锁定同一个模型，更合理的做法是制定统一选择规则。比如内部草稿、信息整理、快速问答使用轻量模型，正式文案、复杂分析、跨部门汇总使用高能力模型。这样既能保证结果风格相对一致，也能让不同任务匹配到更合适的模型。