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Open claw太烧token怎么办?英伟达加入用 Kimi K2.5 开放免费调用

Open claw太烧token怎么办?英伟达加入用 Kimi K2.5 开放免费调用 苏哲管理咨询
2026-02-09
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导读:open claw太烧token怎么办?英伟达把 Kimi K2.5 开放免费调用了而且这个模型已经冲到 OpenClaw 调用量榜首,超过 Gemini 3 Flash 和 Claude Sonne

英伟达也加入了Openclaw服务商队列。open claw太烧token怎么办?英伟达把 Kimi K2.5 开放免费调用了

而且这个模型已经冲到 OpenClaw 调用量榜首,超过 Gemini 3 Flash 和 Claude Sonnet 4.5。

如果你正在折腾 OpenClaw,这篇教程能帮你 10 分钟内把免费的 Kimi K2.5 跑起来

为什么是 Kimi K2.5 + OpenClaw

先说数据:2月4日至今,Kimi K2.5 一直位居 OpenClaw 模型调用量第一

这不是偶然,因为:

- Kimi K2.5 是万亿参数的多模态 MoE 模型,支持图片+视频+文本

- 原生支持 Agent Swarm(能并行跑100个子智能体,OpenClaw 正好需要这个)

- 256K 上下文窗口,处理长对话和复杂任务不掉链子

- 最关键:英伟达现在免费开放,没有明确的速率限制

对独立开发者来说,这个组合是目前成本最低、能力最强的 AI 智能体方案

第一步:获取 NVIDIA API Key

访问 build.nvidia.com/explore/discov…

右上角点击头像 → Login → 用邮箱注册(会收到验证邮件,去邮箱点确认)

注册完后,进入 build.nvidia.com/settings/api-k…

点击 Generate API Key,复制保存(只显示一次,丢了就得重新生成)

第二步:配置 OpenClaw

方法一:直接编辑配置文件

如果你已经装好 OpenClaw,想手动添加 NVIDIA 作为新的 provider:

打开配置文件:`~/.openclaw/openclaw.json`(Windows 在用户目录下)

找到 `providers` 部分,添加这段:

```json

{

  "providers": {

    "nvidia": {

      "baseUrl": "integrate.api.nvidia.com/v1",

      "apiKey": "你的_NVIDIA_API_KEY",

      "api": "openai-completions",

      "models": [

        {

          "id": "moonshotai/kimi-k2.5",

          "name": "kimi-k2.5",

          "reasoning": true,

          "input": ["text", "image", "video"],

          "cost": {

            "input": 0,

            "output": 0

          },

          "contextWindow": 256000,

          "maxTokens": 8192

        }

      ]

    }

  }

}

```

保存后重启 OpenClaw

第三步:验证是否配置成功

启动 OpenClaw:

pnpm openclaw gateway --verbose

看到类似输出说明成功:

✓ Gateway connected | idle

✓ Agent main | session main

✓ Model: nvidia/moonshotai/kimi-k2.5 | tokens 0/256k

随便发个消息测试:

帮我分析一下这段代码的性能问题

如果有正常回复,说明接入成功了

避坑指南

坑 1:提示 "Unknown model" 或 404 错误

原因:OpenClaw 2026.2.1 之前的版本对 NVIDIA 的模型名称识别有 bug

解决:

- 确保 OpenClaw 版本 ≥ 2026.2.1

- 模型名称必须写成 `moonshotai/kimi-k2.5`(不是 `nvidia/moonshotai-kimi-k2.5`)

- 如果还是不行,让ai来给你搞

坑 2:请求一直排队,响应很慢

原因:NVIDIA 免费 tier 虽然没明确限制,但高峰期会有排队(有人测试遇到 150+ 请求在排队)

解决:

-把deepseek 模型也加上用,解决高峰期拥堵的问题


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