OpenClaw免费大模型接入_国内一键部署免费API使用方法
上篇文章讲了怎么用手机远程操控OpenClaw，有朋友问我：”耀宗，OpenClaw需要自己接大模型，有没有免费的方法啊？”
今天就来给大家分享一下，我是怎么在OpenClaw上接入免费大模型的。
先说说为什么要自己接大模型
OpenClaw本身只是一个框架，它需要接入大模型才能干活。就像是一个操作系统，需要装软件才能用。
为什么要自己接而不是用现成的？
- 成本更低：自己接免费大模型，一分钱不用花
- 数据更安全：数据直接走你的API，不会经过第三方
- 选择更多：可以选择更适合你需求的模型
- 没有限制：不会被突然停服或者限制使用次数
我试过的几个免费大模型
我先后试了好几个免费大模型，总结一下使用体验：
- 通义千问（推荐）
阿里出的，中文支持很好，而且有免费额度。我一直在用这个。
优点：
- 中文能力强
- 有免费额度（每天大概能生成5万字）
- 响应速度快
- 稳定性好
缺点：
- 免费额度有限，用完了要等第二天恢复
- 一些复杂任务处理能力不如GPT-4
- 文心一言（备选）
百度出的，中文支持也不错。
优点：
- 中文能力强
- 有免费额度
- 国内访问速度快
缺点：
- 免费额度更少
- 有时候会不稳定
- 对某些任务处理得不够好
- DeepSeek（黑马）
最近很火的一个开源模型，支持免费使用。
优点：
- 完全免费
- 性能不错
- 支持多种场景
缺点：
- 中文能力一般
- 国内访问可能不稳定
- API接口文档不够完善
- 智谱GLM（推荐）
清华出的，免费额度比较大。
优点：
- 中文能力强
- 免费额度大（每天10万字左右）
- 国内访问快
缺点：
- 有时候会卡顿
- 需要申请API key
推荐配置方案
综合下来，我推荐这几个配置方案：
方案一：主力+备用（最稳定）
- 主力：通义千问
- 备用：智谱GLM
这样配置的好处是，主力模型出问题的时候，可以自动切换到备用，不会中断工作。
OpenClaw支持配置多个API key，按顺序使用。我把通义千问设为第一个，智谱GLM设为第二个。
方案二：单模型方案（最简单）
- 通义千问
这个方案最简单，就接一个模型。适合使用量不大的朋友。
我之前的配置就是这个，每天用个几次，免费额度完全够用。
方案三：多模型方案（最灵活）
- 通义千问（日常对话）
- DeepSeek（代码生成）
- 智谱GLM（文档写作）
这个方案针对不同任务用不同模型，效果更好。但是配置会复杂一些。
详细配置步骤
以通义千问为例，讲一下怎么接入：
第一步：注册账号
去通义千问官网注册一个账号，用手机号或者邮箱都行。注册过程很简单，几分钟就搞定了。
第二步：申请API key
登录之后，进入控制台，找到”API管理”页面，点击”创建API key”。
会给你一个API key，这个一定要保存好，只显示一次，丢了就找不回来了。
第三步：在OpenClaw里配置
打开OpenClaw的配置文件，找到大模型配置部分。填上你的API key，配置成这样：
models:
- name: qwen
provider: qwen
apiKey: 你的API Key
baseUrl: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1保存配置文件，重启OpenClaw。
第四步：测试
在OpenClaw的Web界面里，输入一个测试命令，比如”你好”。
如果OpenClaw正常回复，说明配置成功了。如果报错，检查一下API key是不是填对了。
其他模型的配置方法大同小异，就是API key和baseUrl不一样。
多个API key的配置方法
如果你像我一样，想配置多个API key，可以这样：
models:
- name: qwen-primary
provider: qwen
apiKey: 第一个API Key
baseUrl: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
- name: qwen-secondary
provider: qwen
apiKey: 第二个API Key
baseUrl: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
- name: glm
provider: zhipu
apiKey: 智谱的API Key
baseUrl: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4OpenClaw会按顺序尝试每个API key，第一个用完了自动用第二个。
免费额度的使用技巧
这些免费大模型都有额度限制，怎么才能最大化利用呢？分享几个技巧：
- 善用缓存
OpenClaw有缓存功能，相同的提问不会重复调用API。
可以在配置文件里开启缓存：
cache:
enabled: true
ttl: 3600- 精简提示词
提示词越短，消耗的token就越少。
我一般会把提示词精简成这样：
- 不要：请你帮我写一篇关于OpenClaw的文章，要详细介绍OpenClaw的功能、特点和使用方法，字数在1000字左右。
- 要：写一篇1000字的OpenClaw介绍文章。
效果是一样的，但token少了很多。
- 选择合适的模型
不同任务用不同模型，不要都用最强的模型。
简单的对话用轻量模型，复杂的任务用强力模型。这样可以节省额度。
- 合理设置参数
在配置文件里，可以设置一些参数来控制API调用：
maxTokens: 2000
temperature: 0.7maxTokens限制每次生成的token数量，避免浪费。temperature控制生成的随机性，调低一点会更省token。
常见问题解决
配置过程中可能会遇到一些问题，我总结一下：
- API key不生效
检查一下API key是不是复制全了，有没有多余的空格。通义千问的API key很长的，少一个字符都不行。
- 提示额度不足
免费额度用完了怎么办？
- 等到第二天零点，额度会自动恢复
- 申请新的API key
- 换别的免费大模型
- 响应太慢
这个问题通常是网络原因。可以试试：
- 检查网络连接
- 换个时间段再试
- 考虑用国内部署的模型
- 生成质量不好
如果生成的质量不好，可以试试：
- 调整提示词，写得更明确一些
- 换个更强大的模型
- 增加maxTokens参数，给模型更多发挥空间
写在最后
免费大模型虽然有限制，但是对于大多数日常任务来说，已经完全够用了。我用了大半年，很少遇到额度不够的情况。
如果你也想省下订阅费，就按照我说的方法试试吧。免费的东西，能省一点是一点。
下一篇文章，我会分享一下OpenClaw小龙虾的一键安装方法，感兴趣的可以关注一下。
