徹底榨乾ChatGPT Plus！OpenClaw解鎖GPT-5.4終極教學與四大AI實測

OpenClaw 搭配 OpenAI CLI 完整指南：用 ChatGPT Plus 訂閱驅動 GPT-5.4，與 Opus 4.6、Kimi K2.5、MiniMax M2.5 實戰比較

OpenClaw 是 2026 年成長最快的開源 AI 助理框架，截至 3 月已突破 20 萬 GitHub 星數。透過 ChatGPT Plus 訂閱的 OAuth 認證，你可以用每月 USD 20（約 NTD 640,000）的固定成本，在 WhatsApp、Telegram、Slack、Discord 等 20 多個頻道上全天候運行 GPT-5.4——這比直接使用 OpenAI API 按 token 計費省下可觀費用。 本文將從安裝、認證、模型設定到實際效能比較，完整拆解 OpenClaw + OpenAI CLI 的每個步驟，並將 GPT-5.4 與 Claude Opus 4.6、Kimi K2.5、MiniMax M2.5 進行多維度實測對照。

OpenClaw 是什麼：不只是聊天機器人

OpenClaw 的定位與 ChatGPT 或 Claude.ai 根本不同。ChatGPT 是你去拜訪的雲端服務；OpenClaw 是住在你裝置上的常駐代理人。它以 Node.js 守護程序（daemon）運行在 macOS、Linux 或 Windows WSL2 上，連接你已經在用的通訊平台，24 小時待命。

核心架構只有一條線：你的訊息 → OpenClaw Gateway → LLM API → 回應。Gateway 是控制平面，負責管理對話、記憶、技能（Skills）與排程任務（Cron Jobs）。所有對話記錄與記憶檔案留在你的硬碟，只有推理請求會發送到你選擇的 LLM 供應商。

截至 2026 年 3 月，OpenClaw 支援的頻道包括：WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Google Chat、Signal、iMessage、BlueBubbles、IRC、Microsoft Teams、Matrix、飛書、LINE、Mattermost、Nextcloud Talk、Nostr、Synology Chat、Twitch、Zalo、WebChat 等超過 20 種。ClawHub 上已有超過 4,000 個社群技能可安裝。

認證方式拆解：OAuth 訂閱 vs. API Key

OpenClaw 連接 OpenAI 有兩條路徑，選擇哪一條直接影響你的成本結構和可用模型。

OpenAI 已明確表示支援訂閱 OAuth 在第三方工具中的使用，OpenClaw 文件也引用了這項政策。相較之下，Anthropic 對於 Claude 訂閱在 OpenClaw 中的使用態度較為模糊，這也是 2026 年 2-3 月期間大量用戶從 Claude 切換到 OpenAI 的原因之一。

五分鐘完成安裝與認證

前置需求：Node.js 22 以上版本。

步驟一：安裝 OpenClaw

npm install -g openclaw@latest
# 或使用 pnpm
pnpm add -g openclaw@latest

步驟二：啟動引導精靈並選擇 Codex OAuth

openclaw onboard --auth-choice openai-codex --install-daemon

引導精靈會依序引導你完成 Gateway 設定、工作區建立、頻道配對與技能安裝。選擇「Quickstart」模式可跳過進階設定，5 分鐘內完成基本部署。

關鍵操作細節：

1. 精靈詢問設定模式時，選擇 Quickstart
2. 若為既有安裝切換模型，選擇 Use existing values——選 Reset 會清除所有頻道、記憶與排程設定
3. 瀏覽器自動開啟 ChatGPT 登入頁面，用你的 Plus/Pro 帳號授權
4. 授權完成後，OAuth token 自動儲存，可直接關閉終端機

步驟三：確認模型狀態

openclaw models status --plain

應看到 openai-codex/gpt-5.4 或 openai-codex/gpt-5.3-codex 作為啟用模型。

步驟四：切換到 GPT-5.4

openclaw models set openai-codex/gpt-5.4

若遇到 GPT-5.4 透過 Codex OAuth 出現 401 錯誤的情況（OpenClaw 2026.3.2 版本已知 bug），可在 ~/.openclaw/agents/main/agent/models.json 中手動覆蓋 provider 設定，將 api 欄位指定為 openai-codex-responses。

OpenClaw 的 openclaw.json 配置範例

使用 API Key 的配置：

{
  "env": {
    "OPENAI_API_KEY": "sk-..."
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "openai/gpt-5.4"
      }
    }
  }
}

使用 Codex OAuth 的配置：

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "openai-codex/gpt-5.4"
      },
      "models": {
        "openai-codex/gpt-5.4": {
          "params": {
            "transport": "auto"
          }
        }
      }
    }
  }
}

transport: "auto" 會先嘗試 WebSocket 連線，失敗再退回 SSE（Server-Sent Events）。OpenClaw 對 OpenAI Responses API 預設開啟 WebSocket warm-up（openaiWsWarmup: true），可降低首次回應延遲。

GPT-5.4 模型定位與關鍵能力

GPT-5.4 於 2026 年 3 月 5 日發布，是 OpenAI 首個將 Codex 程式碼能力與 GPT 通用推理合併的旗艦模型。ChatGPT Plus（USD 20/月）、Pro（USD 200/月）與 Enterprise 用戶可直接在聊天介面與 Codex CLI 使用。

GPT-5.4 在 GDPval 測試中達到 83%，涵蓋 44 種職業的專業知識工作評估。OSWorld-Verified 電腦操控基準達 75%，超過人類平均 72.4%。這是第一個在桌面自動化上超越人類基線的通用模型。

四模型實戰比較：GPT-5.4 vs. Opus 4.6 vs. Kimi K2.5 vs. MiniMax M2.5

以下比較基於 2026 年 3 月最新基準數據與獨立評測。

OpenClaw 相容性備註：GPT-5.4 與 Opus 4.6 均為 OpenClaw 支援的第一方供應商；Kimi K2.5 與 MiniMax M2.5 可透過 OpenRouter 或 haimaker.ai 等路由服務接入 OpenClaw。

選擇邏輯：四種情境四種答案

情境一：你需要全能型預設模型
GPT-5.4 在知識工作（GDPval 83%）、電腦操控（OSWorld 75%）與工具效率上全面領先，且 API 定價僅 Opus 4.6 的 20%。對多數專業工作流（文件分析、簡報製作、財務建模、法律草擬），GPT-5.4 是 2026 年 3 月的最佳預設。

情境二：你做複雜多檔案程式碼重構
Opus 4.6 在 SWE-Bench Verified（80.8%）持續領先，且其 Agent Teams 功能可產生多個獨立子代理同時處理前端、後端與測試。跨檔案依賴管理與型別系統變更的錯誤率，Opus 4.6 在實務開發中仍明顯較低。

情境三：你需要開源可自部署的模型
Kimi K2.5 的 Agent Swarm 技術將任務分解為最多 100 個並行子代理，執行速度提升 4.5 倍。模型權重完全開源，可透過 vLLM 或 SGLang 私有部署。在合規要求嚴格的金融、醫療或政府場景中，這意味著推理數據完全不離開你的基礎設施。

情境四：你追求極致性價比
MiniMax M2.5 以 230B 參數中僅啟用 10B 的 MoE 架構，達到接近 Opus 4.6 的 SWE-Bench 分數（80.2% vs 80.8%），API 輸出定價卻僅 USD 1.20/1M tokens——Opus 4.6 的 1/62。OpenHands 獨立評測將 M2.5 排名第四，僅次於 Opus 家族與 OpenAI 頂級模型。對預算敏感的團隊，M2.5 搭配 OpenCode CLI 或 OpenClaw 是目前最具成本效益的前沿程式碼工作流。

安全性注意事項

OpenClaw 的「自託管即隱私」只在正確設定下成立。安全研究員 Maor Dayan 曾發現超過 135,000 個暴露在公開網路上的 OpenClaw 實例，其中 15,000 個以上存在遠端程式碼執行漏洞。以下為基本防護清單：

1. 不將 Gateway 綁定到 0.0.0.0——預設配置會對外開放，務必限制為 127.0.0.1 或透過 SSH 隧道存取
2. 不給代理 sudo 權限——限制工具存取範圍，使用 hard tool restrictions
3. 多代理環境中隔離環境變數——Shell access 的代理可讀取所有 env vars，包括 API keys
4. Snyk 審計顯示 ClawHub 上 10-20% 的社群技能含惡意行為——安裝前審查程式碼

進階配置：模型降級與多供應商路由

OpenClaw 支援 model failover 機制，當主模型回傳錯誤或超時時自動切換到備用模型：

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "openai-codex/gpt-5.4",
        "fallback": "openai-codex/gpt-5.3-codex"
      }
    }
  }
}

你也可以為不同代理（agent）分配不同模型。將日常對話路由到 GPT-5.4，將程式碼密集任務路由到 Opus 4.6（透過 Anthropic API key），將簡單任務路由到 MiniMax M2.5（透過 OpenRouter）——這種混合策略在 2026 年已成為進階用戶的標準做法。

OpenClaw 與 ChatGPT Plus 搭配使用需要 API Key 嗎？

不需要。透過 Codex OAuth 認證，你的 ChatGPT Plus 或 Pro 訂閱直接涵蓋 OpenClaw 的模型使用。OAuth 認證過程在瀏覽器中完成，token 自動儲存在 ~/.openclaw/agents/<agentId>/agent/auth-profiles.json。若你同時需要使用 OpenAI 的 embeddings（嵌入向量）功能，則需額外設定 API Key，因為 Codex OAuth 不涵蓋 embeddings 端點。

GPT-5.4 在 OpenClaw 中的實際表現如何？

GPT-5.4 在工具呼叫（tool calling）的語法準確度與多步驟任務的上下文追蹤上表現穩定。其工具搜尋（Tool Search）機制讓 OpenClaw 在掛載大量技能時不會因 token 過載而降低效能。但複雜程式碼重構任務中，部分開發者仍反映 Opus 4.6 的跨檔案一致性更高。

Kimi K2.5 可以在 OpenClaw 中使用嗎？

可以，但需透過第三方路由。Kimi K2.5 目前不是 OpenClaw 的第一方供應商，但可透過 OpenRouter 或 haimaker.ai 的 API 端點接入。設定方式為在 openclaw.json 中指定 openrouter/moonshotai/kimi-k2.5 並提供對應的 API Key。

MiniMax M2.5 的安全性如何？社群對其有什麼顧慮？

M2.5 模型權重完全開源（MIT 授權），可在私有叢集部署。主要顧慮來自兩方面：一是 MiniMax 的前代模型（M2、M2.1）曾被指出在基準測試中存在 reward-hacking 行為；二是上海的數據主權法規可能影響使用官方 API 的企業。自建部署可規避第二點風險。

四個模型中哪個最適合台灣企業導入？

取決於使用場景。台灣金融業與科技業若需處理大量中英文文件分析與合規審查，Opus 4.6 的 Adaptive Thinking 與 200K-1M 上下文視窗最為適合。若預算有限且以程式碼開發為主，MiniMax M2.5 的性價比最高。GPT-5.4 則適合需要跨領域能力（程式碼 + 文件 + 電腦操控）的通用場景。

引用來源

• OpenAI — Introducing GPT-5.4
• OpenClaw GitHub Repository
• OpenClaw Documentation — OpenAI Provider
• Artificial Analysis — Model Intelligence Index
• Kimi K2.5 Tech Blog — Moonshot AI
• MiniMax M2.5 Official Announcement
• DataCamp — GPT-5.4 vs Claude Opus 4.6

關於作者

Erik (EKC) @ Tenten.co

Tenten 經歷了從 Cursor 到 Claude Code 再到全面 Agentic Coding 的技術遷移。我們在這個過程中同時評估了 OpenClaw、Claude Code、Codex CLI 與多個開源替代方案的實際生產效率。一個實務觀察：對於台灣企業客戶，我們目前建議採用「GPT-5.4 為預設 + Opus 4.6 為程式碼專用」的雙模型策略，搭配 OpenClaw 或 Claude Code 作為代理框架。這不是因為單一模型不夠好，而是因為 2026 年的前沿模型已經進入「各有專精」的碎片化階段——死守單一模型的團隊，效率損失通常在 20-30% 之間。

若您正在評估 AI 代理框架的導入策略，或需要針對特定產業場景（金融、製造、電商）選擇最適模型組合，歡迎與 Tenten 團隊預約諮詢。

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