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OpenClaw 是一款基于 ReAct Agent 架构的开源 AI 智能体工具，支持多模型提供商配置，可通过七牛云 MaaS 一键接入 DeepSeek、Kimi、GLM、Minimax 等主流国产模型，也兼容 Claude、GPT 等国际模型。选对模型，直接决定任务完成质量与成本。本文按场景给出明确的选型建议。

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OpenClaw 通过七牛云 AI 推理服务接入国产模型，通过标准 OpenAI 兼容接口接入国际模型。以下是通过七牛云 MaaS 可直接使用的主要模型：

模型引用格式：OpenClaw 配置七牛云模型时统一使用 qiniu/ 格式，如 qiniu/deepseek-v3.2-。

此外，OpenClaw 原生兼容 OpenAI 和 Anthropic 标准 API，可在同一配置文件中混用国内外模型，按任务自动路由。

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DeepSeek V3.2 在代码补全、Bug 定位、架构设计类任务上表现突出，是目前国产模型中编程能力最强的选项之一，且通过七牛云接入的价格远低于直接调用 OpenAI 同级别模型。

适合的 OpenClaw 任务：

• 自动生成函数/模块代码
• 代码 Review 与重构建议
• 调试循环（错误分析 → 修复建议 → 验证）
• 技术文档自动生成

配置片段示例：

{ "model": "qiniu/deepseek-v3.2-", "apiBase": "https://api.qnaigc.com/v1", "apiKey": " 
    
    
      
        " } 
      

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Kimi K2.5 提供 256K token 上下文窗口，是上表中上下文最长的模型，一次性可处理约 20 万字的文本。适合需要跨文件理解、整本书分析、合同审查等任务。

适合的 OpenClaw 任务：

• 上传完整代码仓库后做整体理解
• 长篇报告摘要与问答
• 多文件对比分析
• 需要保持长对话记忆的复杂 Agent 任务

注意：若任务在 128K 以内完成，DeepSeek V3.2 和 GLM 5 的响应速度更快，建议优先考虑。Kimi K2.5 的 256K 窗口是处理真正超长内容时的保底选项。

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GLM 5 由智谱 AI 开发，对中文语法习惯和本土表达的理解更自然，适合日常问答、中文写作辅助、客服场景等需要流畅中文输出的任务。

适合的 OpenClaw 任务：

• 中文文案撰写与润色
• 日程管理、邮件起草等办公助手场景
• 知识问答与信息整理
• 对话型 Agent（渠道接入钉钉/飞书时的对话机器人）

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Minimax M2.5 支持文本与图像混合输入，适合需要理解截图、分析图表、处理图文混排内容的 Agent 任务。

适合的 OpenClaw 任务：

• 截图识别与自动操作（结合 Computer Use）
• 电商图片描述生成
• 图文报告自动解读
• 需要视觉感知能力的自动化流程

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1. 访问 七牛云 AI 推理服务控制台
2. 完成实名认证（必须）
3. 创建 API Key，新用户激活后获得 300 万 Token 免费额度（覆盖所有模型）

# macOS / Linux（需要 Node.js 22+） curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash 

Windows 用户推荐使用 WSL2 环境运行。

在 OpenClaw 配置文件中添加七牛云作为模型提供商：

{ “providers”: [

{ "name": "qiniu", "apiBase": "https://api.qnaigc.com/v1", "apiKey": " 
         
    
           
             " } 
           

], “defaultModel”: “qiniu/deepseek-v3.2-” }

安全提示：API Key 应通过环境变量注入，不要硬编码在配置文件中。可使用 export QINIU_API_KEY=你的key 并在配置中引用 $QINIU_API_KEY。

OpenClaw 支持在同一对话中或不同 Agent 任务中指定不同模型：

# 启动时指定模型 openclaw –model qiniu/moonshotai/kimi-k2.5

或在 Agent 任务配置中单独指定

{ “agent”: “doc-analyzer”, “model”: “qiniu/moonshotai/kimi-k2.5” }

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OpenClaw 和 Linclaw 面向不同用户群体，核心区别如下：

简单结论：有编程能力、需要深度定制的开发者选 OpenClaw；想要开箱即用、在企业 IM 工具里直接使用 AI 的用户选 Linclaw。

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七牛云新用户注册后获得 300 万 Token 免费额度，以下是利用建议：

1. 优先用于测试：在正式部署前，用免费额度对比不同模型在你的具体任务上的输出质量
2. 按任务分配模型：日常轻量任务用 GLM 5（Token 消耗更可控），复杂任务才切换 DeepSeek V3.2
3. 避免无效上下文：每次对话尽量在必要时才传入长上下文，减少不必要的 Token 消耗
4. 利用批量调用折扣：七牛云支持 Batch API，非实时任务走批量接口可享折扣价

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Q：OpenClaw 可以同时配置多个模型提供商吗？
可以。OpenClaw 支持在配置文件中定义多个 provider，每个 Agent 任务可指定不同的模型。例如编程任务用七牛云 DeepSeek，需要最强推理时切换到 Anthropic 直连 Claude Opus 4.6，互不干扰。

Q：七牛云的 API 端点是多少？
七牛云 AI 推理服务的 API 端点为 https://api.qnaigc.com/v1，兼容 OpenAI Chat Completions 标准格式，现有调用 OpenAI SDK 的代码只需替换 base_url 和 api_key 即可直接使用。

Q：OpenClaw 里用国际模型（Claude/GPT）需要额外配置什么？
需要在配置文件中单独添加对应提供商的 apiBase 和 apiKey。Claude 模型使用 Anthropic API 端点，GPT 使用 OpenAI 端点。如果希望统一管理，可以通过七牛云 AI 推理服务，该服务同时兼容 OpenAI 和 Anthropic 双标准 API，用同一个 Key 接入多个模型。

Q：Kimi K2.5 的 256K 上下文够用吗？超长文档怎么处理？
256K token 约等于 20 万字中文，可容纳一本普通长篇小说或数十份标准合同。对于更长的内容，建议结合 RAG（检索增强生成）架构，先向量化存储再按需检索，而非一次性传入全文。

Q：OpenClaw 安装失败怎么排查？
最常见原因是 Node.js 版本不足（需要 22+）。运行 node –version 确认版本，若低于 22 则先升级。Windows 用户若遇到兼容问题，推荐切换到 WSL2 环境安装。

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OpenClaw 的模型选型核心逻辑：先判断任务类型，再匹配模型能力，最后考虑成本。

• 代码和复杂推理 → DeepSeek V3.2
• 超长文档 → Kimi K2.5（256K）
• 中文对话写作 → GLM 5
• 图文混合 → Minimax M2.5
• 最强 Agent 能力 → Claude Opus 4.6（按需引入）

七牛云新用户的 300 万 Token 免费额度足以覆盖完整的模型测试流程，建议在正式上线前充分对比各模型在自己真实任务上的表现，再做最终选型决策。

本文配置信息基于七牛云 AI 推理服务及 OpenClaw 官方文档（2026 年 3 月），模型 ID 和 API 端点可能随版本更新，请以 七牛云开发者文档 为准。

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• OpenClaw 安装指南：developer.qiniu.com/aitokenapi/13332/openclaw-installation-cuide
• 七牛云 AI 模型广场：qiniu.com/ai/models
• 获取 API Key：portal.qiniu.com/ai-inference/api-key
• Linclaw 桌面版（零部署）：linclaw.qnlinking.com