龙虾（OpenClaw）搭配本地千问模型（零token成本）实现电脑AI助理

OpenClaw 主流
AI
模型接入方式详解
OpenClaw 作为一款开源
AI 智能助手框架，支持多种主流
AI
模型的接入方式。其核心设计兼容 Open
AI API 协议，并通过灵活的配置机制扩展了对国内外主流大语言
模型（LLM）的支持 [ref_1]。以下通过具体配置示例和对比表格详细说明各类接入方式： 一、基础接入方式 1. 标准 Open
AI 协议兼容接入 “`yaml # config.yaml 配置示例 providers: open
ai: api_key: “sk-xxxxxxxxxxxx” base_url: “https://api.open
ai.com/v1″ default_model: “gpt-4” “` 这种方式适用于所有遵循 Open
AI API 格式的
模型服务，包括原生 Open
AI 系列、Azure Open
AI 等 [ref_1]。 2. 自定义 API 中转网关接入 “`yaml # 配置第三方 API 服务 providers: claude: api_key: “your_claude_api_key” base_url: “https://api.maynorapi.com/v1” default_model: “claude-3-sonnet” “` 通过修改 `base_url` 字段，可将 Claude、Gemini、Grok 等
模型的官方 API 或第三方中转服务接入
OpenClaw [ref_2]。关键配置要点包括确保端点格式规范（如 `/v1/chat/completions`）和 API Key 正确性。 二、国产大
模型专项接入 下表详细列出了主流国产
模型的配置参数： |
模型厂商 | API Key 获取来源 | BaseUrl 配置 | 推荐
模型 | 特殊参数 | |———|—————–|————-|———-|———-| | MiniMax | 官方开放平台 | `https://api.minimax.chat/v1` | `qwen3-max` | 需设置 organization_id | | GLM（智谱） | 开放平台 | `https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4` openclaw 龙虾 | `GLM-4.8` | 上下文长度 128K | | Kimi（月之暗面） | 开发者中心 | `https://api.moonshot.cn/v1` | `kimi-k2.5` | 支持 200K 长文本 | | Doubao（豆包） | VolcEngine 控制台 | `https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3` | `doubao-latest` | 需配置 region | | Qwen（通义
千
问） | 阿里云百炼 | `https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` | `qwen-max` | 兼容模式必选 | 配置示例（以 DeepSeek 为例）： “`yaml providers: deepseek: api_key: “sk-xxxxxxxxxxxx” base_url: “https://api.deepseek.com/v1” default_model: “deepseek-reasoner” context_length: max_
tokens: 4096 “` 国产
模型接入需特别注意 API 端点的地域限制和网络连通性，建议通过配置验证工具测试连接状态 [ref_6]。 三、
本地
模型集成方案 1. Ollama
本地部署接入 “`bash # 启动 Ollama 服务 ollama serve # 拉取
模型 ollama pull llama3:8b “` “`yaml #
OpenClaw 配置 providers: ollama: api_key: “ollama” base_url: “http://localhost:11434/v1” default_model: “llama3:8b” “` 此方案支持完全离线运行，数据隐私性极高，适合对安全性要求严格的企业环境 [ref_3]。 2. 自定义
模型端点接入 对于美团 LongCat 等非标准
模型服务： “`json { “providers”: { “longcat”: { “api_key”: “lc_xxxxxxxx”, “base_url”: “wss://your-longcat-endpoint”, “default_model”: “longcat-pro”, “max_
tokens”: 8192, “context_length”: 32000 } } } “` 此类接入需要确认
模型的 WebSocket 支持情况和特定的上下文参数格式 [ref_4]。 四、多
模型切换与路由机制
OpenClaw 支持在同一实例中配置多个
模型提供商，并通过路由规则
实现智能调度： “`yaml # 多提供商配置 providers: open
ai: api_key: “${OPEN
AI_API_KEY}” base_url: “https://api.open
ai.com/v1″ default_model: “gpt-4” claude: api_key: “${CLAUDE_API_KEY}” base_url: “https://api.anthropic.com/v1” default_model: “claude-3-opus” deepseek: api_key: “${DEEPSEEK_API_KEY}” base_url: “https://api.deepseek.com/v1” default_model: “deepseek-chat” # 路由规则 routing: default: “open
ai” high_context: “claude” chinese_optimized: “deepseek” “` 五、企业级集成扩展 飞书机器人集成示例： “`yaml channels: feishu: app_id: “cli_xxxxxxxx” app_secret: “xxxxxxxx” encrypt_key: “xxxxxxxx” verification_
token: “xxxxxxxx” hooks_memory: “redis://localhost:6379” “` 通过 Channel 配置，
OpenClaw 可将
AI 能力无缝嵌入飞书、微信等办公协作平台，
实现企业级
AI 助手部署 [ref_5]。 六、配置验证与故障排查 所有接入配置完成后，应通过以下命令验证服务状态： “`bash # 检查 Gateway 服务
openclaw gateway status # 测试
模型连接
openclaw test –provider deepseek –model deepseek-chat “` 常见
问题解决方案： – API 连接失败：检查 baseUrl 格式是否正确，确认网络代理设置 – 鉴权错误：验证 apiKey 有效性，确认配额充足 –
模型切换失效：检查 default_model 拼写，确认
模型在提供商列表中可用 [ref_6]
OpenClaw 的
模型接入架构展现了高度的灵活性和扩展性，从云端 API 服务到
本地化部署，从国际主流
模型到国产专项优化，为企业构建私有化
AI
助理提供了完整的技术栈支持。其配置驱动的设计理念使得
模型切换和功能扩展无需代码修改，显著降低了
AI 应用的技术门槛 [ref_1]。