免费零成本用顶级模型GLM-5/Kimi K2.5/MiniMax M2.5！OpenClaw(Clawdbot)云上及本地部署喂饭级教程-阿里云开发者社区

OpenClaw（前身为Clawdbot）作为开源AI自动化执行系统，其核心使用成本集中在大模型API调用上，而2026年多款国产顶级大模型（GLM-5、Kimi K2.5、MiniMax M2.5）迎来免费额度福利期，各大平台为争夺用户推出多样的免费调用政策，从高额度补贴到不限Token长文本处理，覆盖轻量办公、代码开发、深度分析等全场景。本文将详细拆解2026年OpenClaw的阿里云部署与汉化版本地部署全流程，同步讲解免费大模型额度的获取、对接及多平台额度整合技巧，所有代码命令可直接复制执行，实现零成本解锁OpenClaw的全量自动化能力。阿里云上OpenClaw极速一键部署最简单，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：OpenClaw部署与免费大模型额度适配要点

（一）部署方案核心差异与模型适配方向

部署方式	核心优势	免费模型额度适配重点	适用场景
阿里云部署	7×24小时稳定运行、远程可访问、算力弹性扩展	对接阿里iflow-cli、魔搭ModelScope等阿里系免费额度，整合NVIDIA NIM低延迟接口	长期自动化任务、多设备协同、代码开发类高并发场景
汉化本地部署	中文界面适配、数据隐私可控、文件交互便捷	对接白山云、Modal、讯飞星辰等国内直连平台，搭配Ollama Cloud实现本地云端混用	个人日常使用、长文档处理、敏感数据本地化操作

（二）2026免费大模型额度核心平台分类（亲测有效）

高额度补贴类：白山云（实名送150额度，每日补300，邀请送200）、AIHubMix（每日1M Token保底），适合全场景日常使用；
开发专用类：NVIDIA NIM（40RPM低延迟，OpenAI标准格式）、Kilo Code（GLM-5限免，代码纠错精准），适配编程自动化场景；
长文本不限量类：Modal（2026.4月底前GLM-5不限Token）、阿里iflow-cli（命令行专属，长期免费无限量），适合大文档处理、数据挖掘；
稳定易用上：讯飞星辰（国内直连免翻墙）、阿里魔搭（每日200次调用）、字节Trae IDE/Ollama Cloud（生态专属，无缝衔接），适合新手入门。

（三）核心优化技巧

通过One-API或LiteLLM整合多平台免费额度，实现前端统一调用、后台自动切渠，避免单平台额度耗尽或政策变动导致的任务中断，同时兼顾不同场景的模型性能需求。

二、2026年阿里云部署OpenClaw流程（适配阿里系免费额度）

（一）部署前准备

阿里云账号：注册阿里云账号，完成实名认证，确保账号无欠费，提前获取阿里iflow-cli、魔搭ModelScope的免费调用凭证；
服务器配置：推荐轻量应用服务器，基础配置2vCPU+4GiB内存+40GiB ESSD云盘，系统选择Ubuntu 22.04 LTS；
工具准备：SSH工具（FinalShell/Xshell）、Chrome/Edge浏览器，记录服务器公网IP；
核心凭证：阿里iflow-cli CLIProxyAPI配置信息、魔搭ModelScope API-Key，提前完成平台实名认证获取免费额度。

新手零基础阿里云上部署OpenClaw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。

（二）分步部署与免费额度对接流程

步骤1：服务器环境初始化与基础配置

# 1. 远程连接阿里云服务器（替换为实际公网IP）
ssh root@你的服务器公网IP

# 2. 更新系统依赖并安装核心工具
sudo apt update -y && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y git curl docker.io
systemctl start docker
systemctl enable docker

# 3. 放行核心端口（22-SSH、18789-OpenClaw、3000-One-API）
sudo ufw enable
sudo ufw allow 22/tcp
sudo ufw allow 18789/tcp
sudo ufw allow 3000/tcp
sudo ufw reload

# 4. 验证环境安装成功
docker --version
git --version

步骤2：拉取OpenClaw镜像并启动容器

# 1. 拉取2026年OpenClaw官方最新镜像
docker pull openclaw/openclaw:2026-latest

# 2. 创建数据持久化目录，设置权限
mkdir -p /opt/openclaw/{
   config,logs,data}
sudo chmod 755 /opt/openclaw/*

# 3. 启动OpenClaw容器，开启自动重启
docker run -d \
 --name openclaw \
 --restart always \
 -p 18789:18789 \
 -v /opt/openclaw/config:/app/config \
 -v /opt/openclaw/logs:/app/logs \
 -v /opt/openclaw/data:/app/data \
 -e TZ=Asia/Shanghai \
 openclaw/openclaw:2026-latest

# 4. 验证容器启动状态
docker ps | grep openclaw

步骤3：部署One-API整合多平台免费额度

# 1. 启动One-API容器，用于整合所有免费模型额度
docker run -d \
 --name one-api \
 --restart always \
 -p 3000:3000 \
 -v /opt/one-api:/data \
 -e TZ=Asia/Shanghai \
 justsong/one-api

# 2. 访问One-API管理界面（http://服务器公网IP:3000），完成初始化配置
# 注：默认账号密码admin/123456，首次登录需修改

# 3. 进入OpenClaw容器，配置One-API为统一模型入口
docker exec -it openclaw bash
openclaw config set model.provider one-api
openclaw config set model.one-api.base_url "http://服务器内网IP:3000/v1"
openclaw config set model.one-api.api_key "你的One-API访问密钥"

# 4. 重启OpenClaw服务使配置生效
openclaw restart
exit

步骤4：对接阿里系免费额度（iflow-cli/魔搭）

# 1. 安装阿里iflow-cli工具，配置免费GLM-5调用
curl -fsSL https://platform.iflow.cn/cli/install.sh | bash
iflow-cli configure  # 按提示完成认证，获取免费调用权限

# 2. 在One-API管理界面添加渠道：
#    - 渠道类型：自定义OpenAI
#    - 接口地址：iflow-cli代理地址（http://127.0.0.1:8080/v1）
#    - 密钥：iflow-cli生成的凭证
#    - 模型映射：glm-5 -> glm-5

# 3. 添加魔搭ModelScope免费渠道（每日200次）
#    - 渠道类型：智谱AI
#    - 接口地址：https://open.modelscope.cn/api/v1
#    - 密钥：你的魔搭ModelScope API-Key
#    - 模型映射：glm-5 -> ZhipuAI/GLM-5

# 4. 验证免费额度调用
docker exec -it openclaw bash
openclaw model test glm-5 --prompt "输出'OpenClaw阿里云部署+免费GLM-5调用成功'"

三、2026年汉化版本地部署OpenClaw流程（适配多平台免费额度）

（一）部署前准备

硬件要求：CPU≥Intel i5/Ryzen 5，内存≥8GB，磁盘预留≥20GB SSD，建议使用闲置设备；
软件要求：Node.js ≥22.0.0、pnpm、Git，Windows需以管理员身份运行PowerShell，macOS/Linux开启终端；
核心资源：OpenClaw汉化版Gitee仓库、白山云/Modal/讯飞星辰等平台的免费调用凭证；
前置操作：完成各免费平台实名认证，获取API-Key/调用地址，提前安装LiteLLM（用于本地额度整合）。

（二）分步部署与免费额度对接流程

步骤1：基础依赖安装与LiteLLM配置

# 全系统通用：安装Node.js、pnpm、Git
# Windows（管理员PowerShell）
npm install -g pnpm git
pnpm config set registry https://registry.npmmirror.com/
# macOS/Linux（终端）
brew install node@22 git || sudo apt install -y nodejs git
npm install -g pnpm
pnpm config set registry https://registry.npmmirror.com/

# 安装LiteLLM，用于本地整合多平台免费额度
pip install litellm

# 启动LiteLLM本地服务，配置多平台模型映射（后台运行）
# 新建配置文件litellm_config.yaml，写入多平台免费额度信息
echo '
models:
  - model_name: glm-5
    api_base: https://ai.baishan.com/v1
    api_key: 你的白山云API-Key
  - model_name: kimi-2.5
    api_base: https://xinghuo.xfyun.cn/v1
    api_key: 你的讯飞星辰API-Key
  - model_name: minimax-m2.5
    api_base: https://modal.com/glm-5-endpoint
    api_key: 你的ModalAPI-Key
' > ~/litellm_config.yaml

# 启动LiteLLM服务，监听本地8000端口
nohup litellm --config ~/litellm_config.yaml --port 8000 > litellm.log 2>&1 &

步骤2：下载汉化版OpenClaw并构建

# 1. 克隆国内Gitee汉化版仓库，避免海外网络问题
git clone https://gitee.com/openclaw-cn/openclaw-cn.git
cd openclaw-cn

# 2. 切换到2026稳定汉化分支
git checkout chinese-version-2026.2

# 3. 安装项目依赖，构建汉化版服务
pnpm install
pnpm ui:build:cn  # 构建中文界面
pnpm build        # 构建核心服务

# 4. 初始化汉化版配置向导（中文交互）
pnpm openclaw onboard:cn

步骤3：配置LiteLLM统一入口，对接免费额度

# 1. 配置OpenClaw使用LiteLLM作为模型统一入口
openclaw config set model.provider openai
openclaw config set model.openai.base_url "http://127.0.0.1:8000/v1"
openclaw config set model.openai.api_key "sk-123456"  # LiteLLM本地调用无需真实密钥，任意填写

# 2. 设置默认模型为GLM-5（白山云免费额度），支持动态切换
openclaw config set models.default "glm-5"
openclaw config set model.switch.enable true --json  # 开启自动切渠

# 3. 启动汉化版OpenClaw服务，指定中文语言
node openclaw.mjs gateway --port 18789 --verbose --lang zh-CN

# 4. 生成本地访问Token
openclaw token generate --admin --allow-ip 127.0.0.1

步骤4：本地验证与多模型免费额度切换

浏览器输入http://127.0.0.1:18789，粘贴Token登录中文管理界面；

验证不同免费模型调用：

# 调用GLM-5（白山云）
openclaw model test glm-5 --prompt "用Python写一个简单的文件遍历脚本"
# 调用Kimi 2.5（讯飞星辰）
openclaw model test kimi-2.5 --prompt "润色一篇技术博客，语言简洁专业"
# 调用MiniMax M2.5（Modal）
openclaw model test minimax-m2.5 --prompt "分析一份10万字的行业报告，提取核心观点"

四、免费额度整合与高效使用技巧（全部署方案适配）

（一）One-API/LiteLLM核心配置优化

# LiteLLM配置自动切渠，当一个平台额度耗尽时自动切换下一个
echo '
router:
  strategy: load_balancing
  models:
    - glm-5-baishan
    - glm-5-modal
    - glm-5-modelscope
' >> ~/litellm_config.yaml
# 重启LiteLLM服务
pkill litellm
nohup litellm --config ~/litellm_config.yaml --port 8000 > litellm.log 2>&1 &

# One-API设置渠道优先级，开发场景优先NVIDIA NIM，长文本优先Modal
# 管理界面操作：渠道列表→编辑→设置优先级（数字越小优先级越高）

（二）按场景分配免费额度，避免资源浪费

代码开发/自动化脚本：使用NVIDIA NIM（低延迟40RPM）、Kilo Code（GLM-5限免），兼顾速度与精准度；
日常办公/文案润色：使用AIHubMix（每日1M Token）、讯飞星辰（稳定直连），满足轻量需求；
长文档处理/数据挖掘：使用Modal（不限Token）、阿里iflow-cli（无限量），无需担心Token耗尽；
压测/多任务并行：使用白山云（高额度补贴），每日自动补额，适合大规模测试。

（三）OpenClaw任务配置，适配免费模型特性

# 配置长文本任务专属模型（Modal）
openclaw config set task-model-mapping '{"long-document":"minimax-m2.5","code":"glm-5-nvidia","office":"kimi-2.5"}' --json

# 限制单次调用Token数，避免免费额度被一次性消耗
openclaw config set models.default.max_tokens 8192 --json

# 开启任务拆分，超长任务自动切分为多个子任务，适配单平台并发限制
openclaw config set task.split.enable true --json
openclaw config set task.split.max_length 10000 --json

（四）避坑与维护要点

额度监控：定期查看各平台额度使用情况，避免因额度耗尽导致任务中断，可通过One-API/LiteLLM日志监控：
```
# 查看LiteLLM调用日志，统计各平台使用量
grep "model" ~/litellm.log | awk '{print $NF}' | sort | uniq -c
```
多平台备份：不依赖单一免费平台，按“高额度+稳定+专用”原则配置至少3个渠道，应对政策变动；
隐私注意：核心业务、敏感数据避免使用免费平台，优先选择官方付费版或本地私有化模型；
及时更新：关注各平台免费政策变动，及时在One-API/LiteLLM中添加/删除渠道，更新配置。

五、常见部署与额度对接问题排查

（一）阿里云部署：One-API无法调用阿里iflow-cli

解决方案：检查iflow-cli是否完成认证，代理地址是否正确，重启相关服务：
```
iflow-cli status  # 检查服务状态
docker restart one-api openclaw
```

（二）本地部署：LiteLLM启动失败，提示端口占用

解决方案：释放8000端口，重新启动LiteLLM：

# Windows
netstat -ano | findstr :8000 && taskkill /F /PID 占用PID
# macOS/Linux
lsof -i:8000 && kill -9 占用PID
# 重启LiteLLM
nohup litellm --config ~/litellm_config.yaml --port 8000 > litellm.log 2>&1 &

（三）全方案：模型调用报错，提示额度耗尽/权限不足

解决方案：在One-API/LiteLLM中切换至其他免费渠道，检查平台实名认证状态：

# OpenClaw临时切换默认模型
openclaw config set models.default "glm-5-baishan"
openclaw restart

（四）汉化版：中文界面调用模型无响应

解决方案：检查LiteLLM配置文件模型映射是否正确，重新构建汉化版：

pnpm clean && pnpm ui:build:cn && pnpm build
node openclaw.mjs gateway --port 18789 --lang zh-CN

六、总结

2026年OpenClaw的阿里云部署与汉化本地部署方案，结合各大平台的免费大模型额度福利，实现了零成本解锁AI自动化能力。阿里云部署依托One-API整合阿里系免费额度与开发专用低延迟接口，适合长期稳定的自动化任务；汉化本地部署通过LiteLLM对接国内直连的高额度、不限Token平台，兼顾操作便捷性与场景多样性。

核心使用逻辑在于“平台整合+场景适配”：通过One-API/LiteLLM打破各平台免费额度的壁垒，实现统一调用与自动切渠；根据不同任务类型分配对应的免费模型渠道，最大化利用各平台的特性与额度。同时，需注意免费政策的临时性，做好多平台备份，核心业务则优先选择官方付费方案保障数据安全。

从部署到额度对接，整个流程无需复杂的编程基础，按步骤执行即可快速落地，让普通用户也能零成本享受GLM-5、Kimi 2.5等顶级模型的能力，真正发挥OpenClaw作为AI自动化工具的核心价值。

免费零成本用顶级模型GLM-5/Kimi K2.5/MiniMax M2.5！OpenClaw(Clawdbot)云上及本地部署喂饭级教程

一、核心认知：OpenClaw部署与免费大模型额度适配要点

（一）部署方案核心差异与模型适配方向

（二）2026免费大模型额度核心平台分类（亲测有效）

（三）核心优化技巧

二、2026年阿里云部署OpenClaw流程（适配阿里系免费额度）

（一）部署前准备

新手零基础阿里云上部署OpenClaw喂饭级步骤流程

（二）分步部署与免费额度对接流程

步骤1：服务器环境初始化与基础配置

步骤2：拉取OpenClaw镜像并启动容器

步骤3：部署One-API整合多平台免费额度

步骤4：对接阿里系免费额度（iflow-cli/魔搭）

三、2026年汉化版本地部署OpenClaw流程（适配多平台免费额度）

（一）部署前准备

（二）分步部署与免费额度对接流程

步骤1：基础依赖安装与LiteLLM配置

步骤2：下载汉化版OpenClaw并构建

步骤3：配置LiteLLM统一入口，对接免费额度

步骤4：本地验证与多模型免费额度切换

四、免费额度整合与高效使用技巧（全部署方案适配）

（一）One-API/LiteLLM核心配置优化

（二）按场景分配免费额度，避免资源浪费

（三）OpenClaw任务配置，适配免费模型特性

（四）避坑与维护要点

五、常见部署与额度对接问题排查

（一）阿里云部署：One-API无法调用阿里iflow-cli

（二）本地部署：LiteLLM启动失败，提示端口占用

（三）全方案：模型调用报错，提示额度耗尽/权限不足

（四）汉化版：中文界面调用模型无响应

六、总结

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一、核心认知：OpenClaw部署与免费大模型额度适配要点

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（三）核心优化技巧

二、2026年阿里云部署OpenClaw流程（适配阿里系免费额度）

（一）部署前准备

新手零基础阿里云上部署OpenClaw喂饭级步骤流程

（二）分步部署与免费额度对接流程

步骤1：服务器环境初始化与基础配置

步骤2：拉取OpenClaw镜像并启动容器

步骤3：部署One-API整合多平台免费额度

步骤4：对接阿里系免费额度（iflow-cli/魔搭）

三、2026年汉化版本地部署OpenClaw流程（适配多平台免费额度）

（一）部署前准备

（二）分步部署与免费额度对接流程

步骤1：基础依赖安装与LiteLLM配置

步骤2：下载汉化版OpenClaw并构建

步骤3：配置LiteLLM统一入口，对接免费额度

步骤4：本地验证与多模型免费额度切换

四、免费额度整合与高效使用技巧（全部署方案适配）

（一）One-API/LiteLLM核心配置优化

（二）按场景分配免费额度，避免资源浪费

（三）OpenClaw任务配置，适配免费模型特性

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五、常见部署与额度对接问题排查

（一）阿里云部署：One-API无法调用阿里iflow-cli

（二）本地部署：LiteLLM启动失败，提示端口占用

（三）全方案：模型调用报错，提示额度耗尽/权限不足

（四）汉化版：中文界面调用模型无响应

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