OpenClaw阿里云永久免费模型接入指南

以 Qwen2.5-7B-Instruct 模型为范例，完整演示从账号申请到模型调通的每个环节——包含账户准备、环境校验、配置操作以及避坑验证，并配有对应截图。如果你正在使用 OpenClaw 且需要一个完全免费、稳定的文本模型，这份实操手册可直接按步骤执行。

一、前置环境准备

1. 阿里云灵积账号与 API 密钥获取

1. 注册与实名认证：

   • 访问阿里云灵积 DashScope 平台，注册或登录已有账号。
   • 完成个人实名认证（推荐使用支付宝刷脸，1分钟即可完成，无需绑定银行卡）。这是获取永久免费模型的唯一前置条件。
     参考下图：

   

2. 开通模型服务：

   • 进入「模型广场」，搜索 qwen2.5-7b-instruct，点击模型卡片进入详情页，操作示例如下：

   

3. 生成 API Key：

   • 进入控制台左侧「API-KEY 管理」，点击「创建新的 API-KEY」，自定义名称后确认。
   • 立即复制并妥善保存 API Key（后续可随时复制）。
     操作截图如下：

   

4. 开启防扣费开关（务必执行）：

   • 回到 qwen2.5-7b-instruct 模型详情页，找到「免费额度用完即停」开关，切换为开启状态（紫色高亮）。额度耗尽后自动切换至永久免费通道，不会产生扣费。

5. 关于免费额度的重要说明：

   • 当前页面显示的 100 万 tokens 免费额度，属于平台为多模态模型提供的新用户限时体验额度，仅适用于 Qwen2.5-VL-32B-Instruct 模型，90 天后过期，未用完部分清零。与永久免费文本模型的额度相互独立，不互通。
   • 如果你的核心场景是网页抓取、长文档汇总、竞品调研等，纯文本模型 qwen2.5-7b-instruct（永久免费）已完全够用，无额度与时间限制；只有需要图片理解、图文解析时，才需使用 VL 系列多模态模型，该系列无永久免费权益。

2. OpenClaw 环境与权限预处理

1. 确认 OpenClaw 已正确安装并能正常启动基础服务。
2. 修复潜在的权限问题（避免浏览器访问或文件读写时报错）：

# 停止当前 OpenClaw 服务
openclaw stop
# 递归修正配置目录所有者为当前用户（将 tht 替换为你的实际用户名）
sudo chown -R tht:tht /home/tht/.openclaw
# 修正目录读写权限
chmod -R 755 /home/tht/.openclaw

二、配置方式（三种方案可选）

方案一：Web UI 可视化配置

全程鼠标操作，工具自动处理格式，基本不会出错。

1. 启动 OpenClaw 并访问 Web UI：

openclaw gateway start

浏览器打开 http://127.0.0.1:18789 或 http://localhost:18789。

2. 进入配置页面：点击左侧菜单「配置」或「Settings」，选择「Models」（模型）标签页。
3. 添加模型提供商：
   • 点击「Add Provider」（添加提供商），选择 OpenAI Compatible（OpenAI 兼容模式）。
   • 按照下表严格填写参数：

4. 添加模型：在刚添加的提供商下，点击「Add Model」（添加模型），按以下表格填写：

5. 保存并应用配置：点击「Sa ve」（保存），再点击「Apply」（应用），配置即时生效。
6. （可选）设为默认模型：进入「Agents」（智能体）设置，在「Default Model」（默认模型）下拉菜单中选择刚添加的 qwen2.5-7b-instruct，保存即可。

方案二：命令行向导配置（openclaw configure）

适合偏好命令行的用户，工具自动完成配置合并。

1. 备份配置文件（避免误操作）：

cp ~/.openclaw/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json.backup

2. 运行配置向导：

openclaw configure

3. 按向导提示逐步操作：
   • 选择 Model (Pick provider + credentials)，按回车。
   • 选择 Add a new model provider。
   • 提供商类型选择 OpenAI-compatible。
   • 按以下内容填写关键参数（其他步骤按需填写）：

4. 保存并退出向导，重启 OpenClaw 使配置生效：

openclaw stop && openclaw start

方案三：手动编辑 JSON 配置文件

仅当前两种方案不可用时使用，必须严格注意 JSON 语法。

1. 备份配置文件：

cp ~/.openclaw/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json.backup

2. 用编辑器打开配置文件：

nano ~/.openclaw/openclaw.json

3. 按以下结构修改/添加配置（仅展示核心部分，保留原有的 Kimi 等配置）：

{
  "auth": {
    "profiles": {
      "aliyun:default": {
        "provider": "openai",
        "mode": "api_key"
      }
    }
  },
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "aliyun": {
        "baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
        "api": "openai-chat",
        "models": [
          {
            "id": "qwen2.5-7b-instruct",
            "name": "Qwen2.5-7B-Instruct",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            },
            "contextWindow": 32768,
            "maxTokens": 8192
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "aliyun/qwen2.5-7b-instruct"
      },
      "models": {
        "aliyun/qwen2.5-7b-instruct": {
          "alias": "Qwen"
        }
      }
    }
  }
}

4. 保存并退出：按 Ctrl+O 保存，按 Ctrl+X 退出。
   参照下图：

5. 校验 JSON 语法（必须执行，避免 invalid config 报错）：

jq . ~/.openclaw/openclaw.json

输出完整 JSON 内容且无报错，说明语法正确。

6. 通过命令行单独设置 API Key（不要写入 JSON 文件，存在安全风险）：

openclaw config set auth.profiles.aliyun:default.apiKey "你的阿里云API-KEY"

7. 重启 OpenClaw 使配置生效：

openclaw gateway restart

三、核心避坑指南（务必阅读，避免常见错误）

1. 接口地址红线：必须使用 OpenAI 兼容地址 https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1。切勿使用灵积原生 API 域名，否则 OpenClaw 无法识别。

2. 上下文窗口红线：contextWindow 必须 ≥ 16000，推荐直接填写 32768（Qwen2.5-7B 原生最大值），否则会触发 Model context window too small 错误。

3. JSON 语法红线：所有标点必须使用英文半角字符，严禁混入中文逗号或中文引号。手动编辑后必须用 jq 或在线 JSON 校验工具检查语法合法性。

4. 权限问题：若之前使用 sudo/root 运行过 OpenClaw，务必按前置准备中的步骤修复目录权限，否则会弹出 EACCES: permission denied 错误。

5. API Key 安全：优先通过 Web UI 或 openclaw config set 命令配置 API Key，不要直接写入 JSON 文件。

四、验证配置是否成功

1. 重启 OpenClaw 服务：

openclaw gateway restart

2. 切换模型并测试：
   • 打开 Web UI 对话界面，输入 /model Qwen（或你自定义的模型别名）切换到 Qwen 模型。
   • 发送测试消息，例如“你好，请介绍一下自己”，确认能收到正常响应。
   • （可选）发送一个长文本或网页抓取任务，确认不再出现上下文窗口相关的报错。
     参考下图：

在千问中消耗的 tokens 如下图所示：

有趣的是，在 Kimi Claw 中该模型同样可用，但底层使用的是 Qwen 模型，效果如下图所示：

五、常见问题快速排查

六、接入模型后，控制权变得灵活

你可以在 chat 窗口中直接告诉它你要配置的模型信息，让其自动完成配置——只需自然语言描述，它就能执行相应操作。
参考下图：

同样可以在 Kimi Claw 中尝试，效果如下：

同时可以查看配置文件：

总结

来源：互联网