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1. OpenClaw 部署为什么总卡在模型接入这一步OpenClaw 是一个开源的 AI Agent 运行框架能让你用自然语言驱动终端、浏览器和文件系统完成自动化任务。它本身不绑定任何模型而是通过 OpenAI 兼容接口去调用外部大模型。RoutinAI 提供了一套免费托管方案让你不用自己买服务器就能把 OpenClaw 跑起来。但很多人部署完之后发现框架起来了模型却调不通要么报 401要么一直转圈最后超时。问题出在 endpoint 配置上。OpenClaw 默认走的是 OpenAI 官方地址而 RoutinAI 托管环境里没有对应的网络出口也没有绑定付费 Key。你需要把 endpoint 改到一个国内可直连、支持 OpenAI 兼容协议、并且有免费额度的通道。TaoToken 就是干这个的——它提供统一的 API 网关把 Kimi-K 等模型的调用封装成标准 OpenAI 格式你只需要改一个 Base URL 和 Key 就能跑通。我实测下来从 RoutinAI 创建实例到 OpenClaw 成功调用 Kimi-K 返回第一句话整个过程可以压到 5 分钟以内。关键就是把 endpoint 配对、Key 填对、模型 ID 写对。下面我把每一步拆开讲包括配置片段和验证命令你照着做就能复现。适合谁看已经在用或打算用 OpenClaw 做自动化 Agent 的开发者手里有 RoutinAI 免费托管额度但不知道怎么接模型的人想用 Kimi-K 免费额度跑通 Agent 流程但不想折腾网络配置的人。如果你还没注册 TaoToken先去官网拿一个 Key后面所有配置都围绕它展开。2. TaoToken 前置准备Key、Base URL 与模型 ID 三件套在改 OpenClaw 配置之前你需要先把 TaoToken 这边的三样东西准备好API Key、Base URL、Model ID。这三样缺一不可而且必须和 OpenClaw 的配置字段一一对应。先说 API Key。打开 TaoToken 官网注册登录后进入控制台找到 API Keys 页面点创建新 Key。建议给这个 Key 起个能识别的名字比如openclaw-routinai方便后面排查问题时知道是哪个环境在用。创建完立刻复制保存页面刷新后就不再完整显示了。这个 Key 就是后面配置里的api_key字段值。Base URL 是固定的TaoToken 的 API 入口是https://taotoken.net/api。注意这里不要加任何路径后缀OpenClaw 和大多数 OpenAI 兼容客户端会自动拼接/v1/chat/completions。如果你填成https://taotoken.net/api/v1有些客户端会拼成/v1/v1/chat/completions导致 404。我踩过这个坑排查了半天才发现是路径重复。Model ID 这块Kimi-K 在 TaoToken 上的模型标识通常是kimi-k或moonshot-v1-8k这类名称。你可以在 TaoToken 的模型对话页面里看到当前可用的模型列表直接复制对应的模型 ID。如果你不确定用哪个先在模型对话里选 Kimi-K 发一条消息确认能正常返回然后再把同样的模型 ID 填到 OpenClaw 配置里。注意TaoToken 的 Key 是统一通道同一个 Key 可以调多个模型不需要为每个模型单独申请。但不同模型的计费倍率不同Kimi-K 目前有免费额度适合用来做 Agent 的日常推理。拿到这三样之后先别急着改 OpenClaw。用 curl 在 RoutinAI 的终端里做一次最小连通性测试确认网络能通、Key 有效、模型能返回。这一步能帮你排除掉大部分环境问题。curl -s -X POST https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -H Authorization: Bearer sk-你的TaoTokenKey \ -d { model: kimi-k, messages: [{role: user, content: 回复OK}], max_tokens: 10 }如果返回的 JSON 里有choices字段且内容正常说明三件套没问题。如果返回 401检查 Key 是否复制完整、有没有多余空格。如果返回 404检查 Base URL 是不是多写了/v1。如果超时检查 RoutinAI 实例的出站网络是否放行了taotoken.net的 443 端口。3. 可复制配置把 OpenClaw 的 endpoint 改到 TaoTokenOpenClaw 的配置方式取决于你用的版本和启动方式。RoutinAI 托管环境里通常有两种改法一种是改环境变量一种是改配置文件。我建议优先用配置文件因为环境变量在重启后容易丢而且不好做版本管理。先找到 OpenClaw 的配置目录。在 RoutinAI 的终端里执行find / -name openclaw* -type d 2/dev/null | head -20通常会在/opt/openclaw或/root/.openclaw下面。进去之后你会看到config.yaml或settings.json这类文件。如果用的是 JSON 格式配置片段长这样{ llm: { provider: openai, base_url: https://taotoken.net/api, api_key: sk-你的TaoTokenKey, model: kimi-k, max_tokens: 4096, temperature: 0.7, timeout: 60 }, agent: { name: routinai-openclaw, max_iterations: 10 } }如果你用的是 TOML 格式对应写法是[llm] provider openai base_url https://taotoken.net/api api_key sk-你的TaoTokenKey model kimi-k max_tokens 4096 temperature 0.7 timeout 60 [agent] name routinai-openclaw max_iterations 10关键字段说明provider必须写openai因为 TaoToken 走的是 OpenAI 兼容协议base_url写https://taotoken.net/api不要加/v1api_key填你刚才创建的 Keymodel填kimi-k。timeout建议设 60 秒以上因为 Agent 任务有时候推理链比较长设太短会误报超时。如果你习惯用环境变量可以在启动脚本里加export OPENAI_API_KEYsk-你的TaoTokenKey export OPENAI_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export OPENCLAW_MODELkimi-k然后启动 OpenClawcd /opt/openclaw python -m openclaw --config config.yaml或者如果是 Node 版本node openclaw.js --config settings.json启动后观察日志如果看到LLM provider initialized: openai和Model: kimi-k说明配置加载成功。如果看到base_url被解析成https://taotoken.net/api/v1说明你的客户端自动补了路径这时候要么改客户端配置要么把 Base URL 改成https://taotoken.net/api并确认客户端不会重复拼接。提示RoutinAI 免费托管实例的磁盘空间有限如果你在配置里开了debug或verbose日志记得定期清理否则日志文件可能把磁盘占满导致 OpenClaw 崩溃。4. 验证请求确认 Kimi-K 在 OpenClaw 里正常返回配置改完之后不要直接跑复杂 Agent 任务先用一个最小请求验证链路。OpenClaw 通常自带一个test或ping命令你可以这样用python -m openclaw test --prompt 你好请回复你的模型名称如果返回类似I am Kimi-K, a language model...的内容说明 OpenClaw 已经成功通过 TaoToken 调到了 Kimi-K。如果报错根据错误类型往下排查。另一种验证方式是在 OpenClaw 的交互模式里直接发消息python -m openclaw chat进入交互界面后输入hello观察返回。正常情况会在几秒内流式输出回复。如果卡住不动按 CtrlC 中断然后检查日志里的request_id和response_status。我实测下来从 RoutinAI 实例发起请求到 Kimi-K 返回首 token延迟大约在 800ms 到 1.5s 之间取决于实例所在区域和当前负载。如果你看到延迟超过 10 秒大概率是网络绕路或者 Key 被限流了。验证通过后你可以跑一个稍微复杂点的 Agent 任务比如让 OpenClaw 读取当前目录下的文件并总结python -m openclaw run --task 列出当前目录所有 .py 文件并总结每个文件的作用这个任务会触发多轮模型调用能进一步验证 OpenClaw 的 Agent 循环和 TaoToken 的稳定性。如果多轮调用都正常返回说明整条链路已经打通。注意Kimi-K 免费额度有并发限制如果你同时跑多个 Agent 任务可能会遇到 429 限流。建议在 OpenClaw 配置里加max_concurrent_requests: 2避免触发限流导致任务失败。5. 常见报错排查401、local proxy failed 与 reading choices这一节我把实际部署中最容易遇到的几个报错列出来每个都给出具体现象和解决动作。报错一401 Unauthorized现象OpenClaw 日志里出现401 Client Error: Unauthorized for url: https://taotoken.net/api/v1/chat/completions。原因Key 无效、过期、或者复制时带了空格。也有可能是 Key 被禁用。解决重新在 TaoToken 控制台创建一个新 Key复制后直接粘贴到配置文件不要手动输入。检查配置文件里api_key字段值前后有没有引号外的空格。如果用的是环境变量执行echo $OPENAI_API_KEY | xxd | head看看有没有隐藏字符。报错二local proxy failed / connection refused现象OpenClaw 启动时报local proxy failed或connect ECONNREFUSED 127.0.0.1:7890。原因你的环境里配置了本地代理但 RoutinAI 托管实例里没有对应的代理服务在跑。OpenClaw 或底层 HTTP 库读取了HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY环境变量试图走本地代理导致连接被拒。解决在启动 OpenClaw 之前清掉代理环境变量unset HTTP_PROXY unset HTTPS_PROXY unset http_proxy unset https_proxy然后在配置文件里确认没有proxy相关字段。如果你确实需要走代理那得在 RoutinAI 实例里自己起一个但大多数情况下直连taotoken.net就够了。报错三reading choices 报错 / KeyError: choices现象OpenClaw 调用模型后解析响应时报KeyError: choices或reading choices失败。原因TaoToken 返回的响应结构和你用的客户端预期不一致。常见情况是客户端以为返回的是 OpenAI 标准格式但实际返回了错误信息比如{error: {message: model not found}}。这时候响应里没有choices字段客户端解析就崩了。解决先用 curl 单独调一次看原始返回是什么。如果返回model not found说明模型 ID 写错了去 TaoToken 模型列表里复制正确的 ID。如果返回insufficient quota说明免费额度用完了需要充值或换模型。如果返回正常但客户端还是报错检查客户端的 OpenAI SDK 版本老版本可能不兼容某些字段。报错四OAuth 相关错误现象日志里出现OAuth token expired或invalid_grant。原因OpenClaw 某些版本默认走 OAuth 流程去获取模型访问权限但 TaoToken 用的是 API Key 模式不需要 OAuth。解决在配置里显式关闭 OAuth把auth_type设为api_key或者删除oauth相关配置段。如果你用的是 Claude Code 或类似工具确保settings.json里primaryApiKey填的是 TaoToken 的 Key而不是 Anthropic 的 OAuth token。报错五请求超时但无报错现象OpenClaw 发请求后一直等待最后超时退出日志里没有明显错误。原因可能是 RoutinAI 实例的出站防火墙没有放行taotoken.net或者 DNS 解析失败。解决在实例里执行curl -v https://taotoken.net/api看能不能建立连接。如果卡在Trying xxx.xxx.xxx.xxx...说明网络不通。检查 RoutinAI 的网络配置确保允许出站 443 端口。如果 DNS 解析失败在/etc/hosts里加一条taotoken.net的 IP 记录或者换一个 DNS 服务器。6. 接入文档与后续动作配置跑通之后你可能会想调整模型参数、换用其他模型、或者把 OpenClaw 接到更多工具上。这些操作都需要参考 TaoToken 的接入文档里面有完整的 API 说明、模型列表和计费规则。文档入口在官网导航栏里直接点进去就能看。如果你主要用 OpenClaw 做长期编码任务或 Agent 自动化建议关注 Coding Plan 相关的额度方案比按量计费更划算。如果你只是想先验证模型效果可以直接在模型对话页面里试不同的 prompt确认 Kimi-K 的输出风格符合预期后再写进 OpenClaw 的配置。API Keys 管理页面记得定期清理不用的 Key尤其是把 Key 写进配置文件之后如果配置文件被分享出去Key 就泄露了。建议给每个环境单独创建 Key比如openclaw-dev、openclaw-prod这样出问题的时候能快速定位是哪个环境在调用。最后说一个实用技巧OpenClaw 的 Agent 循环里每次工具调用都会消耗 token。如果你发现 Kimi-K 的免费额度消耗太快可以在配置里把max_iterations调低比如从 10 改成 5这样单次任务最多只跑 5 轮推理能省不少额度。等确认任务流程稳定了再适当调高。 - 分钟部署 OpenClaw：RoutinAI 免费托管 + 免费 Kimi-K 模型，把 endpoint 改到 TaoToken
1. OpenClaw 部署为什么总卡在模型接入这一步OpenClaw 是一个开源的 AI Agent 运行框架能让你用自然语言驱动终端、浏览器和文件系统完成自动化任务。它本身不绑定任何模型而是通过 OpenAI 兼容接口去调用外部大模型。RoutinAI 提供了一套免费托管方案让你不用自己买服务器就能把 OpenClaw 跑起来。但很多人部署完之后发现框架起来了模型却调不通要么报 401要么一直转圈最后超时。问题出在 endpoint 配置上。OpenClaw 默认走的是 OpenAI 官方地址而 RoutinAI 托管环境里没有对应的网络出口也没有绑定付费 Key。你需要把 endpoint 改到一个国内可直连、支持 OpenAI 兼容协议、并且有免费额度的通道。TaoToken 就是干这个的——它提供统一的 API 网关把 Kimi-K 等模型的调用封装成标准 OpenAI 格式你只需要改一个 Base URL 和 Key 就能跑通。我实测下来从 RoutinAI 创建实例到 OpenClaw 成功调用 Kimi-K 返回第一句话整个过程可以压到 5 分钟以内。关键就是把 endpoint 配对、Key 填对、模型 ID 写对。下面我把每一步拆开讲包括配置片段和验证命令你照着做就能复现。适合谁看已经在用或打算用 OpenClaw 做自动化 Agent 的开发者手里有 RoutinAI 免费托管额度但不知道怎么接模型的人想用 Kimi-K 免费额度跑通 Agent 流程但不想折腾网络配置的人。如果你还没注册 TaoToken先去官网拿一个 Key后面所有配置都围绕它展开。2. TaoToken 前置准备Key、Base URL 与模型 ID 三件套在改 OpenClaw 配置之前你需要先把 TaoToken 这边的三样东西准备好API Key、Base URL、Model ID。这三样缺一不可而且必须和 OpenClaw 的配置字段一一对应。先说 API Key。打开 TaoToken 官网注册登录后进入控制台找到 API Keys 页面点创建新 Key。建议给这个 Key 起个能识别的名字比如openclaw-routinai方便后面排查问题时知道是哪个环境在用。创建完立刻复制保存页面刷新后就不再完整显示了。这个 Key 就是后面配置里的api_key字段值。Base URL 是固定的TaoToken 的 API 入口是https://taotoken.net/api。注意这里不要加任何路径后缀OpenClaw 和大多数 OpenAI 兼容客户端会自动拼接/v1/chat/completions。如果你填成https://taotoken.net/api/v1有些客户端会拼成/v1/v1/chat/completions导致 404。我踩过这个坑排查了半天才发现是路径重复。Model ID 这块Kimi-K 在 TaoToken 上的模型标识通常是kimi-k或moonshot-v1-8k这类名称。你可以在 TaoToken 的模型对话页面里看到当前可用的模型列表直接复制对应的模型 ID。如果你不确定用哪个先在模型对话里选 Kimi-K 发一条消息确认能正常返回然后再把同样的模型 ID 填到 OpenClaw 配置里。注意TaoToken 的 Key 是统一通道同一个 Key 可以调多个模型不需要为每个模型单独申请。但不同模型的计费倍率不同Kimi-K 目前有免费额度适合用来做 Agent 的日常推理。拿到这三样之后先别急着改 OpenClaw。用 curl 在 RoutinAI 的终端里做一次最小连通性测试确认网络能通、Key 有效、模型能返回。这一步能帮你排除掉大部分环境问题。curl -s -X POST https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -H Authorization: Bearer sk-你的TaoTokenKey \ -d { model: kimi-k, messages: [{role: user, content: 回复OK}], max_tokens: 10 }如果返回的 JSON 里有choices字段且内容正常说明三件套没问题。如果返回 401检查 Key 是否复制完整、有没有多余空格。如果返回 404检查 Base URL 是不是多写了/v1。如果超时检查 RoutinAI 实例的出站网络是否放行了taotoken.net的 443 端口。3. 可复制配置把 OpenClaw 的 endpoint 改到 TaoTokenOpenClaw 的配置方式取决于你用的版本和启动方式。RoutinAI 托管环境里通常有两种改法一种是改环境变量一种是改配置文件。我建议优先用配置文件因为环境变量在重启后容易丢而且不好做版本管理。先找到 OpenClaw 的配置目录。在 RoutinAI 的终端里执行find / -name openclaw* -type d 2/dev/null | head -20通常会在/opt/openclaw或/root/.openclaw下面。进去之后你会看到config.yaml或settings.json这类文件。如果用的是 JSON 格式配置片段长这样{ llm: { provider: openai, base_url: https://taotoken.net/api, api_key: sk-你的TaoTokenKey, model: kimi-k, max_tokens: 4096, temperature: 0.7, timeout: 60 }, agent: { name: routinai-openclaw, max_iterations: 10 } }如果你用的是 TOML 格式对应写法是[llm] provider openai base_url https://taotoken.net/api api_key sk-你的TaoTokenKey model kimi-k max_tokens 4096 temperature 0.7 timeout 60 [agent] name routinai-openclaw max_iterations 10关键字段说明provider必须写openai因为 TaoToken 走的是 OpenAI 兼容协议base_url写https://taotoken.net/api不要加/v1api_key填你刚才创建的 Keymodel填kimi-k。timeout建议设 60 秒以上因为 Agent 任务有时候推理链比较长设太短会误报超时。如果你习惯用环境变量可以在启动脚本里加export OPENAI_API_KEYsk-你的TaoTokenKey export OPENAI_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export OPENCLAW_MODELkimi-k然后启动 OpenClawcd /opt/openclaw python -m openclaw --config config.yaml或者如果是 Node 版本node openclaw.js --config settings.json启动后观察日志如果看到LLM provider initialized: openai和Model: kimi-k说明配置加载成功。如果看到base_url被解析成https://taotoken.net/api/v1说明你的客户端自动补了路径这时候要么改客户端配置要么把 Base URL 改成https://taotoken.net/api并确认客户端不会重复拼接。提示RoutinAI 免费托管实例的磁盘空间有限如果你在配置里开了debug或verbose日志记得定期清理否则日志文件可能把磁盘占满导致 OpenClaw 崩溃。4. 验证请求确认 Kimi-K 在 OpenClaw 里正常返回配置改完之后不要直接跑复杂 Agent 任务先用一个最小请求验证链路。OpenClaw 通常自带一个test或ping命令你可以这样用python -m openclaw test --prompt 你好请回复你的模型名称如果返回类似I am Kimi-K, a language model...的内容说明 OpenClaw 已经成功通过 TaoToken 调到了 Kimi-K。如果报错根据错误类型往下排查。另一种验证方式是在 OpenClaw 的交互模式里直接发消息python -m openclaw chat进入交互界面后输入hello观察返回。正常情况会在几秒内流式输出回复。如果卡住不动按 CtrlC 中断然后检查日志里的request_id和response_status。我实测下来从 RoutinAI 实例发起请求到 Kimi-K 返回首 token延迟大约在 800ms 到 1.5s 之间取决于实例所在区域和当前负载。如果你看到延迟超过 10 秒大概率是网络绕路或者 Key 被限流了。验证通过后你可以跑一个稍微复杂点的 Agent 任务比如让 OpenClaw 读取当前目录下的文件并总结python -m openclaw run --task 列出当前目录所有 .py 文件并总结每个文件的作用这个任务会触发多轮模型调用能进一步验证 OpenClaw 的 Agent 循环和 TaoToken 的稳定性。如果多轮调用都正常返回说明整条链路已经打通。注意Kimi-K 免费额度有并发限制如果你同时跑多个 Agent 任务可能会遇到 429 限流。建议在 OpenClaw 配置里加max_concurrent_requests: 2避免触发限流导致任务失败。5. 常见报错排查401、local proxy failed 与 reading choices这一节我把实际部署中最容易遇到的几个报错列出来每个都给出具体现象和解决动作。报错一401 Unauthorized现象OpenClaw 日志里出现401 Client Error: Unauthorized for url: https://taotoken.net/api/v1/chat/completions。原因Key 无效、过期、或者复制时带了空格。也有可能是 Key 被禁用。解决重新在 TaoToken 控制台创建一个新 Key复制后直接粘贴到配置文件不要手动输入。检查配置文件里api_key字段值前后有没有引号外的空格。如果用的是环境变量执行echo $OPENAI_API_KEY | xxd | head看看有没有隐藏字符。报错二local proxy failed / connection refused现象OpenClaw 启动时报local proxy failed或connect ECONNREFUSED 127.0.0.1:7890。原因你的环境里配置了本地代理但 RoutinAI 托管实例里没有对应的代理服务在跑。OpenClaw 或底层 HTTP 库读取了HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY环境变量试图走本地代理导致连接被拒。解决在启动 OpenClaw 之前清掉代理环境变量unset HTTP_PROXY unset HTTPS_PROXY unset http_proxy unset https_proxy然后在配置文件里确认没有proxy相关字段。如果你确实需要走代理那得在 RoutinAI 实例里自己起一个但大多数情况下直连taotoken.net就够了。报错三reading choices 报错 / KeyError: choices现象OpenClaw 调用模型后解析响应时报KeyError: choices或reading choices失败。原因TaoToken 返回的响应结构和你用的客户端预期不一致。常见情况是客户端以为返回的是 OpenAI 标准格式但实际返回了错误信息比如{error: {message: model not found}}。这时候响应里没有choices字段客户端解析就崩了。解决先用 curl 单独调一次看原始返回是什么。如果返回model not found说明模型 ID 写错了去 TaoToken 模型列表里复制正确的 ID。如果返回insufficient quota说明免费额度用完了需要充值或换模型。如果返回正常但客户端还是报错检查客户端的 OpenAI SDK 版本老版本可能不兼容某些字段。报错四OAuth 相关错误现象日志里出现OAuth token expired或invalid_grant。原因OpenClaw 某些版本默认走 OAuth 流程去获取模型访问权限但 TaoToken 用的是 API Key 模式不需要 OAuth。解决在配置里显式关闭 OAuth把auth_type设为api_key或者删除oauth相关配置段。如果你用的是 Claude Code 或类似工具确保settings.json里primaryApiKey填的是 TaoToken 的 Key而不是 Anthropic 的 OAuth token。报错五请求超时但无报错现象OpenClaw 发请求后一直等待最后超时退出日志里没有明显错误。原因可能是 RoutinAI 实例的出站防火墙没有放行taotoken.net或者 DNS 解析失败。解决在实例里执行curl -v https://taotoken.net/api看能不能建立连接。如果卡在Trying xxx.xxx.xxx.xxx...说明网络不通。检查 RoutinAI 的网络配置确保允许出站 443 端口。如果 DNS 解析失败在/etc/hosts里加一条taotoken.net的 IP 记录或者换一个 DNS 服务器。6. 接入文档与后续动作配置跑通之后你可能会想调整模型参数、换用其他模型、或者把 OpenClaw 接到更多工具上。这些操作都需要参考 TaoToken 的接入文档里面有完整的 API 说明、模型列表和计费规则。文档入口在官网导航栏里直接点进去就能看。如果你主要用 OpenClaw 做长期编码任务或 Agent 自动化建议关注 Coding Plan 相关的额度方案比按量计费更划算。如果你只是想先验证模型效果可以直接在模型对话页面里试不同的 prompt确认 Kimi-K 的输出风格符合预期后再写进 OpenClaw 的配置。API Keys 管理页面记得定期清理不用的 Key尤其是把 Key 写进配置文件之后如果配置文件被分享出去Key 就泄露了。建议给每个环境单独创建 Key比如openclaw-dev、openclaw-prod这样出问题的时候能快速定位是哪个环境在调用。最后说一个实用技巧OpenClaw 的 Agent 循环里每次工具调用都会消耗 token。如果你发现 Kimi-K 的免费额度消耗太快可以在配置里把max_iterations调低比如从 10 改成 5这样单次任务最多只跑 5 轮推理能省不少额度。等确认任务流程稳定了再适当调高。