2026年，OpenClaw（原Clawdbot）凭借强大的自动化能力与丰富的技能生态，成为AI领域的现象级工具。但用户普遍面临一个痛点：OpenClaw依赖长上下文调用大模型，Token消耗巨大，免费模型功能有限，付费模型成本高昂。

其实，通过NVIDIA NIM平台，无需额外付费就能调用MiniMax M2.1、智谱GLM-4.7、DeepSeek V3等顶级大模型。本文整合2026年最新官方教程、阿里云部署实战与大模型配置指南，详细拆解阿里云与本地超简单部署流程，深度解析免费调用顶级大模型的完整步骤，包含可直接复制的代码命令与避坑技巧，干货让你零成本玩转OpenClaw的全部潜力。
阿里云上OpenClaw一键极速部署最简单，步骤详情访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面 了解。

一、核心认知：免费大模型的底层逻辑与优势

（一）为什么选择NVIDIA NIM平台？

NVIDIA NIM（build.nvidia.com）是2026年最热门的免费大模型调用平台，核心优势在于：

模型阵容顶级：汇聚MiniMax M2.1、智谱GLM-4.7、DeepSeek V3.2、Kimi等国内外顶尖模型，覆盖编码、推理、多模态等全场景；
完全免费无隐藏成本：无Token收费、无调用次数限制（仅单账号40rpm速率限制），适合长期高频使用；
兼容OpenAI协议：可直接通过OpenAI兼容接口接入OpenClaw，无需额外开发适配插件；
部署灵活：支持云端调用与本地部署，满足不同场景需求。

（二）免费大模型适用场景与性能对比

模型名称	核心优势	适用场景	性能亮点
MiniMax M2.1	多语言编码、办公自动化	应用开发、文档处理、代理集成	200B参数，稀疏MoE架构，响应延迟<1s
智谱GLM-4.7	推理能力强、工具使用熟练	复杂逻辑任务、数据分析、API调用	多语言支持，长上下文处理，工具调用准确率95%+
DeepSeek V3.2	长上下文、代码生成优秀	代码开发、长篇文档总结、技术调研	685B参数，稀疏注意力机制，支持2512Token上下文
Kimi	多模态处理、文档理解	图片分析、PDF解析、视频字幕生成	多格式文件支持，内容提取准确率高

（三）部署模式选择指南

部署模式	核心优势	适用场景	大模型调用优势
阿里云部署	7×24小时稳定运行、公网访问、多用户共享	团队协作、长期自动化任务、生产环境	网络稳定，大模型调用无卡顿，支持高并发
本地部署	数据私有化、零服务器成本、低延迟	个人办公、敏感数据处理、开发调试	无需公网，调用延迟更低，适合高频次使用

二、2026年阿里云OpenClaw超简单部署步骤（15分钟上手）

阿里云部署采用Docker容器化方式，预装所有依赖，配合NVIDIA NIM大模型，稳定性与性价比拉满。

阿里云用户零基础部署OpenClaw步骤喂饭级步骤流程

第一步：访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面，找到并点击【一键购买并部署】。
阿里云OpenClaw一键部署专题页面：https://www.aliyun.com/activity/ecs/clawdbot

第二步：选购阿里云轻量应用服务器，配置参考如下：

镜像：OpenClaw(Moltbot)镜像（已经购买服务器的用户可以重置系统重新选择镜像）
实例：内存必须2GiB及以上。
地域：默认美国（弗吉尼亚），目前中国内地域（除香港）的轻量应用服务器，联网搜索功能受限。
时长：根据自己的需求及预算选择。

第三步：访问阿里云百炼大模型控制台，找到密钥管理，单击创建API-Key。

前往轻量应用服务器控制台，找到安装好OpenClaw的实例，进入「应用详情」放行18789端口、配置百炼API-Key、执行命令，生成访问OpenClaw的Token。
端口放通：需要放通对应端口的防火墙，单击一键放通即可。
配置百炼API-Key，单击一键配置，输入百炼的API-Key。单击执行命令，写入API-Key。
配置OpenClaw：单击执行命令，生成访问OpenClaw的Token。
访问控制页面：单击打开网站页面可进入OpenClaw对话页面。

步骤1：选购阿里云轻量应用服务器

注册并登录阿里云账号，完成个人实名认证（支付宝刷脸即时生效）；
访问阿里云轻量应用服务器控制台，点击【创建实例】；
核心参数配置：
- 地域：选择中国香港/新加坡（无需ICP备案，支持全球网络访问，大模型调用更稳定）；
- 实例规格：推荐2核4G内存（最低2核2G，避免大模型调用时内存不足）；
- 系统镜像：Alibaba Cloud Linux 3.2（兼容性最佳，支持Docker一键安装）；
- 存储：40GB ESSD（满足日志、数据存储与容器运行需求）；
- 购买时长：月付（56元/月起）或年付（68元/年起，新人专享优惠）；
支付订单，等待实例创建完成（约3分钟），记录服务器公网IP（如120.xxx.xxx.xxx）。

步骤2：基础环境配置与端口放行

使用SSH工具登录服务器（替换为实际公网IP）：
```
ssh root@120.xxx.xxx.xxx
```
安装Docker与核心依赖：
```bash
更新系统依赖
yum update -y

安装Docker

curl -fsSL https://get.docker.com | bash

启动Docker并设置开机自启

systemctl start docker
systemctl enable docker

安装Git、Python等工具

yum install -y git python3 python3-pip jq

3. 放行核心端口（22=SSH管理，18789=OpenClaw服务，8080=可选Web控制台）：
```bash
# 关闭防火墙，简化配置（生产环境可按需配置安全组）
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
setenforce 0

步骤3：拉取OpenClaw镜像并启动容器

创建数据存储目录（确保持久化，避免容器重启后配置丢失）：

mkdir -p /opt/openclaw/config
mkdir -p /opt/openclaw/data
mkdir -p /opt/openclaw/logs

拉取2026最新官方镜像并启动容器：
```bash
拉取镜像（国内镜像源，加速下载）
docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/openclaw/offical:2026-latest

启动容器（映射端口、挂载目录、设置时区）

docker run -d \
--name openclaw \
--restart always \
-p 18789:18789 \
-v /opt/openclaw/config:/app/config \
-v /opt/openclaw/data:/app/data \
-v /opt/openclaw/logs:/app/logs \
-e TZ=Asia/Shanghai \
registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/openclaw/offical:2026-latest

3. 验证容器启动成功（输出容器ID即为成功）：
```bash
docker ps | grep openclaw

步骤4：初始化OpenClaw配置

进入容器内部：
```
docker exec -it openclaw bash
```
生成管理员Token（用于后续配置与访问）：
```
openclaw token generate --admin
```
记录生成的Token（格式为claw_xxxxxx），后续配置需要使用。
退出容器：
```
exit
```

三、2026年本地部署OpenClaw超简单流程

本地部署适合个人用户，零服务器成本，支持Windows、macOS、Linux全系统，操作同样简单。

（一）前期环境准备

核心依赖安装：
- Node.js：需v22+版本，下载地址：https://nodejs.org/zh-cn/download/current/；
- Docker：用于容器化部署（推荐，可选）；
- Git：用于拉取项目（可选）。
环境验证：
```bash
检查Node.js版本（需输出v22.x.x）
node --version

检查Docker版本（可选，输出版本号即为成功）

docker --version


### （二）核心部署步骤（Docker方式，推荐）
1. 拉取官方镜像：
```bash
docker pull openclaw/openclaw:2026-latest

创建本地数据目录并启动容器：
```bash
Windows（PowerShell）
mkdir -p $HOME/.openclaw/config
mkdir -p $HOME/.openclaw/data
mkdir -p $HOME/.openclaw/logs

docker run -d \
--name openclaw \
--restart always \
-p 18789:18789 \
-v $HOME/.openclaw/config:/app/config \
-v $HOME/.openclaw/data:/app/data \
-v $HOME/.openclaw/logs:/app/logs \
-e TZ=Asia/Shanghai \
openclaw/openclaw:2026-latest

macOS/Linux

mkdir -p ~/.openclaw/config
mkdir -p ~/.openclaw/data
mkdir -p ~/.openclaw/logs

docker run -d \
--name openclaw \
--restart always \
-p 18789:18789 \
-v ~/.openclaw/config:/app/config \
-v ~/.openclaw/data:/app/data \
-v ~/.openclaw/logs:/app/logs \
-e TZ=Asia/Shanghai \
openclaw/openclaw:2026-latest

3. 生成管理员Token：
```bash
docker exec -it openclaw bash
openclaw token generate --admin
exit

记录生成的Token，后续配置使用。

（三）非Docker方式（无Docker环境用户）

一键安装脚本：
```bash
macOS/Linux/WSL2
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

Windows PowerShell（管理员模式）

iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

2. 初始化配置：
```bash
openclaw onboard

按提示完成工作区选择、管理员账号创建等步骤，最后启动服务：

openclaw gateway start

四、免费调用顶级大模型：NVIDIA NIM配置全步骤

步骤1：获取NVIDIA NIM API Key

访问NVIDIA NIM平台：https://build.nvidia.com/；
注册/登录账号（支持Google、GitHub账号快捷登录）；
生成API Key：
- 登录后，点击右上角账户名，选择【API Keys】；
- 点击【Generate API Key】，输入密钥名称（如“OpenClaw调用”），点击生成；
- 复制生成的API Key（格式为nvapi-xxxxxx），务必妥善保存（仅显示一次）。

步骤2：配置OpenClaw连接NVIDIA NIM

核心需修改OpenClaw的配置文件openclaw.json，共三处关键配置，以下分部署模式详细说明。

（一）阿里云部署配置方式

进入容器内部，编辑配置文件：

docker exec -it openclaw bash
vim /app/config/openclaw.json

三处关键配置修改：

第一处：添加NVIDIA NIM作为模型供应商
在"models"→"providers"节点下添加：

"nvidia": {
       
"baseUrl": "https://integrate.api.nvidia.com/v1",
"apiKey": "你的NVIDIA API Key",
"api": "openai-completions",
"models": [
{
       
 "id": "minimaxai/minimax-m2.1",
 "name": "MiniMax M2.1",
 "reasoning": false,
 "input": ["text"],
 "cost": {
       
   "input": 0,
   "output": 0,
   "cacheRead": 0,
   "cacheWrite": 0
 }
},
{
       
 "id": "z-ai/glm4.7",
 "name": "智谱GLM-4.7",
 "reasoning": true,
 "input": ["text"],
 "cost": {
       
   "input": 0,
   "output": 0,
   "cacheRead": 0,
   "cacheWrite": 0
 }
}
]
}

第二处：设置默认使用的主模型
在"agents"→"defaults"→"model"节点下修改：

"model": {
       
"primary": "nvidia/minimaxai/minimax-m2.1",
"fallbacks": [
"nvidia/z-ai/glm4.7",
"ollama/qwen3:0.6b"
]
}

第三处：在模型列表中注册
在"models"节点下添加：

"nvidia/minimaxai/minimax-m2.1": {
       },
"nvidia/z-ai/glm4.7": {
       }

保存文件并退出编辑（vim中输入:wq）。

（二）本地部署配置方式

找到配置文件位置：
- Windows：C:\Users\你的用户名\.openclaw\openclaw.json；
- macOS/Linux：~/.openclaw/openclaw.json。
用文本编辑器打开文件，按上述阿里云部署的三处配置进行修改，替换为你的NVIDIA API Key。

步骤3：重启服务使配置生效

阿里云部署：

# 容器内执行
openclaw gateway stop
openclaw gateway start
# 退出容器
exit

本地部署（Docker方式）：
```
docker restart openclaw
```

本地部署（非Docker方式）：

openclaw gateway stop
openclaw gateway start

步骤4：验证大模型配置成功

访问OpenClaw Web控制台：
- 阿里云部署：http://服务器公网IP:18789/?token=生成的管理员Token；
- 本地部署：http://127.0.0.1:18789/?token=生成的管理员Token。

在控制台输入测试指令：

我为你配置了新的大模型，告诉我你当前使用的是哪个模型？

若回复“我当前使用的大模型是nvidia/minimaxai/minimax-m2.1”，说明配置成功。

步骤5：切换不同大模型（可选）

若需切换使用智谱GLM-4.7等其他模型，只需修改默认模型配置：

# 阿里云部署（容器内）
vim /app/config/openclaw.json
# 将"primary"值改为"nvidia/z-ai/glm4.7"
openclaw gateway restart

# 本地部署
# 直接编辑openclaw.json文件，修改primary模型ID，重启服务即可

五、必备技能安装与大模型优化使用

（一）3个核心必备技能（确保大模型正常发挥作用）

tool-caller：工具调用技能，支持大模型调用外部API、执行命令；
context-manager：上下文管理技能，优化长对话记忆，减少Token浪费；
cache-manager：缓存管理技能，缓存重复请求结果，提升响应速度。

安装命令：

# 阿里云部署（容器内）
openclaw skills install tool-caller
openclaw skills install context-manager
openclaw skills install cache-manager

# 本地部署
docker exec -it openclaw openclaw skills install tool-caller
docker exec -it openclaw openclaw skills install context-manager
docker exec -it openclaw openclaw skills install cache-manager

# 非Docker本地部署
openclaw skills install tool-caller
openclaw skills install context-manager
openclaw skills install cache-manager

（二）大模型使用优化技巧

根据场景选择模型：
- 编码、办公自动化：选择MiniMax M2.1；
- 复杂推理、数据分析：选择智谱GLM-4.7；
- 代码开发、长篇总结：选择DeepSeek V3.2。

优化上下文长度：

在配置文件中设置合理的上下文长度，避免过度消耗资源：

"agents": {
       
"defaults": {
       
"context": {
       
 "maxLength": 1024,
 "truncate": true
}
}
}

开启缓存功能：
- 确保cache-manager技能启用，减少重复请求的大模型调用：
```
openclaw config set skills.cache-manager.enabled true
```
控制调用速率：
- NVIDIA NIM单账号限制40rpm（每分钟40次调用），避免短时间内高频调用导致限流：
```
# 配置请求限流
openclaw config set models.providers.nvidia.rateLimit 35
```

六、常见问题排查

（一）大模型调用失败

API Key无效：
- 解决方案：重新登录NVIDIA NIM平台，生成新的API Key，替换配置文件中的密钥；
网络连接问题（阿里云）：
- 解决方案：检查服务器是否能访问外网，可执行curl https://integrate.api.nvidia.com/v1/models测试，若无法访问，需配置服务器网络代理；
配置文件格式错误：
- 解决方案：使用JSON校验工具（如https://json.cn/）检查配置文件格式，确保逗号、括号等符号正确。

（二）服务启动失败

端口占用：
- 解决方案：更换端口启动，如阿里云部署修改容器启动命令的端口映射-p 18790:18789；
内存不足：
- 解决方案：升级服务器配置（至少2核4G），或关闭不必要的技能减少内存占用；

配置文件错误：

解决方案：恢复默认配置文件，重新进行修改：

# 阿里云部署
docker exec -it openclaw bash
cp /app/config/openclaw.json.bak /app/config/openclaw.json

（三）响应速度慢

模型选择不当：
- 解决方案：复杂场景使用GLM-4.7，简单场景切换为MiniMax M2.1或轻量模型；
网络延迟（本地部署）：
- 解决方案：检查网络连接，确保稳定访问NVIDIA NIM平台；
缓存未启用：
- 解决方案：启用cache-manager技能，执行openclaw config set skills.cache-manager.enabled true。

七、总结

2026年的OpenClaw通过NVIDIA NIM平台，彻底打破了“免费模型不好用，付费模型用不起”的困境。无论是阿里云部署还是本地部署，都能通过简单配置实现顶级大模型的免费调用，配合核心技能安装与优化设置，既能发挥OpenClaw的自动化优势，又能零成本享受大模型的强大能力。

核心建议：新手从本地部署开始，快速熟悉配置流程；团队用户选择阿里云部署，保障稳定运行与多用户协作；使用时根据场景选择合适的大模型，开启缓存功能减少无效调用，避免限流。

随着OpenClaw生态与NVIDIA NIM平台的持续完善，免费可用的顶级大模型会越来越多。掌握这套部署与配置方案，能让你在AI自动化浪潮中抢占先机，零成本解锁更多生产力场景。

探索云世界

热门

云计算

大数据

云原生

人工智能

数据库

开发与运维

活动广场

任务中心

训练营

直播

乘风者计划

下载

镜像站

技术资料

2026年OpenClaw省钱教程：通过NVIDIA NIM 免费调用MiniMax M2.1、智谱GLM-4.7、DeepSeek V，零Token费玩转AI Agent（附阿里云百炼API-Key配置）