Model AI Terbaik untuk Agen Android: Pilih Berdasarkan Tugas

Pilih model menurut tugas di ponsel

Model AI terbaik untuk agen bergantung pada pekerjaan yang hendak diselesaikan. Menyusun rencana dari pesan dan memanggil alat kalender berbeda dari membaca layar, menemukan tombol, lalu mengendalikan antarmuka. Karena itu, pilih dahulu jenis tugas dan jalur eksekusinya. Jika Anda hanya ingin mulai memakai FoneClaw untuk pekerjaan sehari-hari, model bawaan gratis merupakan titik awal; daftar kandidat berikut terutama membantu ketika Anda perlu mengevaluasi model atau membangun integrasi sendiri.

Empat baris pertama adalah kandidat model umum yang diakses melalui API. Dua baris terakhir ditujukan untuk sistem yang secara khusus membaca dan bertindak pada antarmuka grafis. Tidak ada satu nama dalam tabel yang dengan sendirinya membuktikan kompatibilitas langsung dengan FoneClaw atau keberhasilan pada ponsel Anda.

Model API umum untuk agen berbasis alat

GPT-6 Sol adalah pilihan seimbang dalam keluarga GPT-6 yang juga mencakup Astra untuk penalaran lebih berat dan Luna untuk tugas bervolume tinggi yang peka biaya. Dokumentasi GPT-6 Sol mencantumkan ID API gpt-6-sol, masukan teks dan gambar, pemanggilan fungsi, serta keluaran terstruktur. Untuk alat bawaan dan pemanggilan fungsi, gunakan Responses API. Pada Chat Completions, pemanggilan fungsi model ini memerlukan reasoning_effort bernilai none. Detail protokol itu penting sebelum mencoba menghubungkannya ke sebuah agen; langganan aplikasi konsumen juga tidak otomatis memberi hak penggunaan API.

Claude Opus 5.5 tersedia dengan ID claude-opus-5-5 di Claude Platform dan diumumkan pula melalui penyedia cloud besar. Ikhtisar model Claude mencantumkan masukan teks dan gambar, pemahaman visual, serta penggunaan alat. Anthropic menempatkan Opus 5.5 untuk pekerjaan pengodean dan pengetahuan yang berlangsung lama. Itu alasan untuk mengevaluasinya pada rencana bertahap dan pembacaan hasil alat, bukan bukti bahwa ia akan paling berhasil mengendalikan Android. API Messages milik Anthropic juga memerlukan penanganan protokol yang tepat; akses API tidak boleh diasumsikan bekerja pada konektor yang hanya menerima format penyedia lain.

Gemini 3.8 Flash memiliki endpoint stabil gemini-3.8-flash. Dokumentasi model Gemini 3.8 Flash mencantumkan masukan teks, gambar, video, audio, dan PDF, dengan keluaran teks. Pemanggilan fungsi dan keluaran terstruktur didukung; penggunaan komputer masih berstatus pratinjau. Gemini Live dan pembuatan audio tidak tersedia melalui endpoint model ini. Jika tugas Anda adalah memilih alat berdasarkan tangkapan layar, uji kemampuan API yang benar-benar tersedia, bukan kemampuan aplikasi Gemini konsumen yang memakai jalur berbeda.

Grok 4.7 tersedia sebagai grok-4.7 melalui API xAI. Dokumentasi Grok 4.7 mencantumkan masukan teks dan gambar, keluaran teks, pemanggilan fungsi, keluaran terstruktur, serta pengaturan penalaran. Ini membuatnya kandidat untuk instruksi yang membutuhkan hasil terformat dan pemilihan alat. Tetap periksa dukungan akun, wilayah, batas layanan, dan bentuk respons yang diterima runtime Anda sebelum menggunakannya untuk tindakan ponsel.

Keempat model ini membantu memahami permintaan dan menghasilkan keputusan atau panggilan alat. Mereka tidak menyediakan izin Android, membaca keadaan aplikasi secara otomatis, atau membuktikan bahwa sebuah pesan benar-benar terkirim. Perbedaan antara kemampuan model dan pelaksana tindakan harus terlihat dalam setiap uji.

Model khusus untuk interaksi layar

AutoGLM-Phone-9B-Multilingual adalah model terbuka yang ditujukan untuk pemahaman layar dan tugas antarmuka ponsel. Kartu model AutoGLM Phone perlu dibaca bersama panduan Open-AutoGLM. Bobot model menghasilkan penalaran tentang tampilan; kerangka Phone Agent menjalankan aksi melalui ADB dan mencakup konfirmasi untuk tindakan sensitif serta pengalihan kepada manusia saat masuk akun atau verifikasi diperlukan. Memiliki bobot model saja belum berarti Anda memiliki aplikasi agen yang siap menjalankan tindakan.

Open-AutoGLM mendokumentasikan layanan model yang dihosting dan penyajian model sendiri dengan vLLM. Dalam contoh penyajian sendiri, endpoint lokal adalah server model pada sumber daya komputasi yang Anda kelola. Itu tidak sama dengan menyimpulkan bobot 9B berjalan langsung di sembarang ponsel Android. Koneksi ADB, pelaksana aksi, kebutuhan perangkat keras server, serta ketentuan lisensi tetap perlu dipenuhi.

GUI-Owl-1.5 adalah keluarga model GUI terbuka untuk tugas pada ponsel, desktop, dan peramban. Repositori resmi MobileAgent membedakannya dari Mobile-Agent-v3.5, yaitu sistem agen pendamping. Salah satu pilihan bobot yang didokumentasikan ialah GUI-Owl-1.5-8B-Instruct. Layanan inferensi daring dan demo ponsel cloud dapat membantu evaluasi, tetapi demo pada lingkungan cloud tidak membuktikan kendali atas ponsel milik Anda.

Untuk kedua keluarga GUI ini, tanyakan siapa yang menyediakan gambar layar, format aksi apa yang dikeluarkan model, dan komponen mana yang menekan tombol atau memeriksa hasil. Penggunaan bobot terbuka juga tidak menjadikannya model yang bisa langsung diimpor ke FoneClaw tanpa bukti kecocokan format dan jalur eksekusi.

Tujuh kriteria pemilihan model

Saat memilih model agen Android, gunakan tujuh kriteria yang dapat diuji pada tugas yang sama:

1. Pemanggilan alat: apakah model memilih alat yang tersedia dan mengisi argumen seperti penerima, tanggal, serta isi dengan tepat?
2. Kepatuhan instruksi: apakah model menjaga batas permintaan, meminta klarifikasi saat target ambigu, dan berhenti sebelum tindakan yang belum disetujui?
3. Latensi: berapa lama pengguna menunggu dari permintaan hingga hasil yang dapat diperiksa, termasuk panggilan alat dan percobaan ulang?
4. Pengelolaan konteks: apakah model membedakan rencana, hasil alat terbaru, koreksi pengguna, dan pekerjaan yang belum selesai?
5. Pemahaman multimodal: bila tugas melibatkan layar atau foto, apakah endpoint benar-benar menerima gambar dan model membaca bagian yang relevan?
6. Biaya: berapa pengeluaran untuk satu tugas yang selesai, bukan hanya tarif masukan model?
7. Pemulihan: apa yang terjadi saat izin ditolak, jaringan terputus, aplikasi berganti layar, atau pengguna membatalkan tugas?

Teks jawaban yang terdengar lancar tidak cukup untuk menilai pemanggilan alat. Pada agen ponsel, penerima yang keliru atau tanggal yang salah dapat lebih penting daripada kualitas penjelasan. Ketersediaan di wilayah dan akun Anda juga menentukan apakah kandidat layak diuji sejak awal.

Bandingkan biaya dan waktu respons

Tarif dasar per token hanya satu komponen biaya. Konteks panjang, keluaran penalaran, cache, pemrosesan wilayah tertentu, tingkat layanan, serta pemakaian alat dapat mengubah tagihan API. Untuk model GUI yang disajikan sendiri, tambahkan biaya komputasi, penyimpanan, pengelolaan server, dan pelaksana aksi perangkat. Periksa ketentuan yang berlaku pada halaman GPT-6 Sol, pengumuman Claude Opus 5.5, dokumentasi Gemini 3.8 Flash, dan dokumentasi Grok 4.7 sebelum memperkirakan anggaran.

Waktu respons juga harus diukur sampai tugas selesai di perangkat, bukan sampai model mengeluarkan kalimat pertama. Catat waktu jaringan, pemanggilan alat, persetujuan, percobaan ulang, dan verifikasi hasil pada ponsel yang sama. Tugas membaca status baterai mungkin mengutamakan respons cepat; menyiapkan draf dari beberapa layar lebih menuntut ketelitian konteks. Tanpa pengukuran pada alur yang sebanding, urutan tercepat maupun termurah tidak dapat dinyatakan secara bertanggung jawab.

Pilih jalur model di FoneClaw

FoneClaw menyediakan tiga jalur model yang berbeda. Pengguna dapat mulai dengan model bawaan gratis. Jika memiliki akses penyedia sendiri, mereka dapat mengonfigurasi model daring yang kompatibel. Ada pula jalur impor model di perangkat yang kompatibel. Memilih jalur tersebut menentukan tempat dan cara penalaran dijalankan; tindakan Android tetap bergantung pada kemampuan FoneClaw yang didukung.

Di FoneClaw, model yang dikonfigurasi memahami instruksi dan merencanakan langkah. Runtime kami menyediakan lebih dari 100 alat bawaan untuk tindakan Android yang didukung, dengan izin dan persetujuan sesuai jenis tindakan. Alat yang tersedia dan bentuk argumennya menentukan apa yang benar-benar dapat dilakukan. Menjalankan alat pada ponsel tidak berarti seluruh inferensi model atau pemrosesan lain berlangsung tanpa jaringan. Halaman fitur FoneClaw menjelaskan cakupan kemampuan yang dapat diperiksa sebelum memilih konfigurasi.

Model API yang tampak cocok di dokumentasi penyedia masih perlu diuji terhadap kontrak konektor: URL dasar, autentikasi, protokol permintaan, panggilan alat, keluaran terstruktur, dan penanganan kesalahan. Untuk model GUI, format aksi serta pelaksana perangkat menambah pekerjaan integrasi. Menghubungkan API Model AI ke Agen Android FoneClaw: Base URL, API Key, dan Uji Aksi membantu menyiapkan serta memeriksa jalur endpoint tanpa menganggap setiap model dalam daftar ini sudah terhubung. Pilihan pemasangan FoneClaw tersedia di halaman unduhan.

Uji sebelum mengganti model bawaan

Mulailah dengan pekerjaan kecil yang mudah diperiksa: baca informasi pada layar, buat memo uji, dan siapkan draf tanpa mengirimnya. Jalankan tugas yang sama melalui jalur model yang memang dapat dikonfigurasi, lalu catat apakah model memilih alat yang tepat dan apakah judul, tanggal, atau isi masuk ke bidang yang benar. Pemeriksaan di aplikasi tujuan lebih kuat daripada jawaban model yang sekadar menyatakan tugas selesai.

Tambahkan keadaan yang umum terjadi di ponsel. Tolak satu izin dan lihat apakah alur berhenti dengan jelas. Ubah instruksi di tengah tugas; periksa apakah rencana lama ditinggalkan. Putuskan atau perlambat jaringan pada tugas yang aman untuk diulang, lalu amati apakah percobaan ulang menghasilkan duplikat. Terakhir, cek hasil akhir pada memo, kalender, atau status perangkat. Gunakan tindakan berdampak hanya setelah jalur persetujuan dan pemeriksaan hasilnya jelas.

Untuk merancang uji yang konsisten, Benchmark Phone Agent Android: Cara Mengevaluasi AI Agent Mobile 2026 membahas cara menilai keberhasilan dan pemulihan pada perangkat. Bila beberapa model diperlukan untuk jenis tugas yang berbeda, Perutean Model untuk Agen Ponsel: Kimi, DeepSeek, GLM, dan FoneClaw menjelaskan pertimbangan pemilihannya. Keputusan akhir sebaiknya mengikuti hasil yang terverifikasi pada perangkat, akun, dan jaringan yang akan digunakan.

Sumber: daftar model API OpenAI, dokumentasi GPT-6 Sol, dokumentasi model Claude, dokumentasi Gemini 3.8 Flash, dokumentasi Grok 4.7, kartu model AutoGLM Phone, repositori MobileAgent, dan fitur FoneClaw.