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- ai-model-switcher
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- AI模型切换器：日常本地模型 + 复杂任务云模型的混合使用方案。根据任务类型自动选择最优模型，最大化利用本地模型（零token成本），最小化云模型token消耗。
- metadata
🎩 AI模型切换器
概述
AI模型切换器是一个为OpenClaw用户设计的智能模型切换工具。采用日常本地模型 + 复杂任务云模型的混合使用策略，根据任务类型自动选择最优模型，实现成本优化和性能平衡。
核心价值
- 零成本日常使用：最大化利用本地模型（Ollama）
- 智能任务识别：7种任务类型自动匹配最优模型
- 成本透明化：详细的token消耗和成本统计
- 易于使用：简单的OpenClaw命令接口
快速开始
安装后使用
# 查看系统状态
openclaw skill ai-model-switcher status
# 日常对话模式（本地模型，零成本）
openclaw skill ai-model-switcher chat
# 研究模式（推理云模型）
openclaw skill ai-model-switcher research
# 编程模式（云模型）
openclaw skill ai-model-switcher code
# 查看使用统计
openclaw skill ai-model-switcher stats功能特性
1. 智能任务识别
| 任务类型 | 命令 | 推荐模型 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 日常对话 | chat | 本地模型 | 日常聊天、简单问答 |
| 简单问答 | simple | 本地模型 | 信息查询、基础问题 |
| 研究分析 | research | 推理云模型 | 复杂推理、研究任务 |
| 长文档处理 | longdoc | Kimi云模型 | 长文本分析、多文件处理 |
| 编程开发 | code | DeepSeek云模型 | 代码生成、技术问题 |
| 数据分析 | analysis | 推理云模型 | 数据分析、统计计算 |
| 创意写作 | creative | DeepSeek云模型 | 创意写作、内容生成 |
2. 成本优化策略
- 激进模式：尽可能使用本地模型，最小化成本
- 平衡模式：智能平衡本地和云模型使用（默认）
- 性能模式：优先使用高性能云模型
3. 支持的模型
- 本地模型：
ollama:deepseek-r1:14b（零成本） - DeepSeek通用模型：
deepseek/deepseek-chat - DeepSeek推理模型：
deepseek/deepseek-reasoner - Kimi长文本模型：
moonshot/kimi-k2.5
配置文件
技能使用JSON配置文件，支持完全自定义：
- 添加新模型
- 定义新任务类型
- 调整成本策略
- 启用/禁用功能
使用统计
技能记录详细的使用信息：
- 模型切换次数
- Token消耗统计
- 成本计算
- 切换历史记录
故障排除
常见问题
- 技能无法安装：检查OpenClaw版本和网络连接
- 命令不工作：确保技能已正确安装和加载
- 模型切换失败：检查模型配置和API密钥
获取帮助
- 查看详细文档：
docs/README.md - 报告问题：通过OpenClaw社区
- 功能建议：欢迎提出改进建议
许可证
本项目采用 MIT-0 License，允许商业使用、修改和分发。
关于作者
小六管家 - OpenClaw智能助手开发者
开发理念
- 用户至上：以用户需求为核心
- 技术实用：注重实际使用效果
- 持续改进：根据反馈不断优化
- 开源共享：促进技术交流和进步