怎麼用開源模型跑 OpenClaw
這篇教你把 OpenClaw 改接 OpenRouter 上的開源模型，完成 API key、模型切換、舊 Anthropic 設定清理與基本調校。
這篇教你把 OpenClaw 改接 OpenRouter 上的開源模型，完成 API key、模型切換、舊 Anthropic 設定清理與基本調校。
這篇給想把 Claude 型 OpenClaw 改成較便宜開源模型的開發者看。照著做完，你會得到一套可運作的 OpenClaw 設定，能透過 OpenRouter 連到 Kimi-K2.5 或相近模型，並把舊的 Anthropic 參照清掉。
你也會拿到一份可直接執行的基礎檢查清單，知道要怎麼處理成本、延遲與資料合規的取捨。
開始之前
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- 一個可用的 OpenClaw 專案或全新專案
- Node 20+ 與可用的終端機
- OpenRouter 帳號與 API key
- 可用模型，例如 Kimi-K2.5 或 GLM-5.1
- 可編輯 OpenClaw 設定的工具，例如 Claude Code
- 可移除的舊 Anthropic API key 或環境變數
Step 1: 建立 OpenRouter API key
這一步的產出是可供 OpenClaw 驗證的 API key。OpenRouter 是最直接的中介，因為它能讓你切換多個模型，不必先自己串每一家供應商。
登入 OpenRouter，打開 API key 頁面，為你的工作區建立新 key。把它先放進 shell 環境或密鑰管理工具，讓 OpenClaw 執行時能讀到。
export OPENROUTER_API_KEY="your-openrouter-key"
你應該看到終端機裡已經有這個變數，且 OpenRouter 控制台能接受你的測試請求。
Step 2: 指向 Kimi-K2.5 模型
這一步的產出是把 OpenClaw 的模型呼叫改到 Kimi-K2.5，而不是 Claude。只要 API key 已經就位，這通常只是設定檔的一小段變更。
更新 OpenClaw 的模型名稱，再讓 Claude Code 或你慣用的編輯器改寫相關設定。若你使用 OpenRouter，從目錄中選出 Kimi-K2.5 的模型識別字，並寫進 assistant 的 provider 設定。
你應該看到 OpenClaw 開始回傳正常回應，不再出現 Anthropic 的驗證錯誤。
Step 3: 清掉 Anthropic 舊參照
這一步的產出是乾淨的執行環境，不再殘留舊 Claude 設定。原始素材提到，就算主模型已切換，殘留的 Anthropic 參照仍可能引發 OAuth 問題。
搜尋你的環境變數、shell profile 與專案設定，找出 Anthropic 的 key、endpoint 或 provider 名稱。把舊值移除後，重啟 shell 或應用程式，確保只有新的環境生效。
unset ANTHROPIC_API_KEY
unset ANTHROPIC_BASE_URL
你應該看到 OpenClaw 可以正常啟動，不再嘗試向 Anthropic 服務驗證。
Step 4: 補上權限與任務技能
這一步的產出是能真的做事的 assistant，而不是卡在權限不足。素材建議把模型需要的權限與任務技能補齊，讓它能獨立完成工作。
先盤點 OpenClaw 需要存取的服務，再替每個整合加入對應 API key 與存取規則。如果你的流程依賴 repo、issue tracker 或外部 API，就把這些能力明確寫進 assistant 設定。
你應該看到模型更少反問、更多一次完成常規任務。
Step 5: 加入記憶與檢查排程
這一步的產出是會逐步變好的 assistant，而不是每次都忘記前文。原始素材建議用 cron job 回顧對話，並把有用的上下文回灌到 assistant。
排一個每日工作，把近期對話摘要、抽出可重用模式，並更新 OpenClaw 使用的記憶儲存。這個檢查要保持精簡，只收錄決策、重複失敗點與任務經驗，避免把雜訊也灌進去。
你應該看到隔天開始，assistant 能更有效重用前一天的上下文，尤其是在重複型工作上。
| 指標 | 基準／優化前 | 結果／優化後 |
|---|---|---|
| 每百萬 token 成本 | Claude Opus 4.6 約 $5 輸入 / $25 輸出 | Kimi-K2.5 約 $0.6 輸入 / $3 輸出 |
| 相對價格 | Claude 定價基準 | 約 1/10 成本 |
| 供應商彈性 | 單一路徑的 Anthropic 訂閱 | 可透過 OpenRouter 切換多模型 |
常見錯誤
- 環境裡還留著 Anthropic key。修法：移除所有
ANTHROPIC_*變數後重開 shell，再測一次。 - 只改模型名稱，沒改 provider 設定。修法：確認 assistant 同時指向新的 API endpoint 與模型識別字。
- 把受管制資料直接送到外部 hosted 模型。修法：避開敏感資料，或改成在自家環境自架開源模型。
接下來可以看什麼
當 OpenClaw 已經跑在開源模型上，下一步就該用你自己的任務做 benchmark，對比 Kimi-K2.5、GLM 與 MiniMax，判斷 hosted API 和自架模型哪個在成本、延遲與合規上最適合你。