OpenClawAI通过智能路由自动匹配最优后端大模型：一、基于任务标签静态路由；二、基于质量反馈动态路由；三、基于上下文复杂度自适应路由；四、基于成本约束经济型路由。
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如果您在使用OpenClawAI时发现模型调用响应迟缓、输出质量不稳定或特定任务（如代码生成、法律文书起草）效果不佳，则可能是当前所选大模型未适配任务类型。OpenClawAI本身不内置模型，其智能路由功能可依据任务语义、上下文特征与预设策略，自动匹配并调用最合适的后端大模型API。以下是实现该能力的具体方式：
一、基于任务类型标签的静态路由
该方法通过人工预定义规则，将自然语言指令映射至指定模型，适用于任务边界清晰、稳定性要求高的场景。系统在解析用户输入后，提取关键词与意图标签，匹配预设路由表，直接分发请求。
1、编辑OpenClaw工作目录下的router.yaml文件。
2、在rules节点下添加任务标签映射条目，例如：- intent: "code_review" → model: "qwen-coder-7b"。
3、保存文件后执行openclaw gateway restart重载配置。
二、基于响应质量反馈的动态路由
该方法利用历史调用的延迟、token消耗、人工评分或内置评估器输出，实时更新各模型在不同任务维度上的加权得分，从而动态选择综合表现最优的模型。
1、确保feedback_collector模块已启用，在config.yaml中设置enable_feedback: true。
2、在首次调用后，系统自动记录latency_ms、output_length与relevance_score三项指标。
3、当同一intent累计触发5次以上调用时，路由引擎将启动加权排序，优先选择综合得分高于0.82的模型。
三、基于上下文复杂度的自适应路由
该方法分析输入文本的嵌套层级、引用密度、逻辑连接词数量等结构特征，估算推理复杂度，并匹配具备相应上下文窗口与推理深度的模型。
1、启用context_analyzer插件：运行openclaw plugin install context-analyzer。
2、在router.yaml中配置复杂度阈值，例如：complexity_threshold: 3.7 → fallback_model: "glm-4-air-long"。
3、系统对每条输入实时计算complexity_score，超阈值时自动切换至长上下文模型。
四、基于成本约束的经济型路由
该方法在满足基础质量前提下，优先选择单位token成本最低的可用模型，适用于预算敏感型部署，如批量文档处理或定时摘要任务。
1、在providers节为每个API提供方配置cost_per_1k_tokens字段。
2、设置全局开关enable_cost_optimization: true。
3、当多个模型满足quality_threshold: 0.65时，系统自动选取cost_per_1k_tokens数值最小且延迟低于1200ms的模型。
