openclaw怎么免费使用大模型的token

大家都知道openclaw使用token是哗哗的流啊，几千万的token都写不了几篇文章，那么怎么才能免费的使用大模型的token呢？

这里给大家介绍一下OpenRouter：

OpenRouter 是一个面向开发者的大语言模型（LLM）API 聚合网关平台。简单来说，它为你提供了一站式的模型调用服务。

为什么需要 OpenRouter？

如今AI领域模型种类繁多，各家的API接口、计费方式和认证体系互不兼容。OpenRouter正是为了解决这个问题而生的“中间层”：

统一接口：一个API、一把API密钥，集成超过450种主流模型。

简化开发：接入一个OpenRouter，就等于接入了所有主流模型库，大幅节省开发时间和维护成本。

打破地域限制：帮助无法直接访问特定模型的开发者或地区用户，通过统一代理调用所需API。

核心功能与工作原理

OpenRouter作为AI界的“万用遥控器”，其核心优势体现在：

统一API网关：OpenRouter将不同厂商的接口统一封装为兼容OpenAI API的格式，便于直接复用现有代码。

智能路由与容灾：OpenRouter会根据预设的策略（如成本优先、速度优先）将请求智能路由到最优的模型提供商。当一个模型不可用时，它还能自动进行故障转移，保证应用的高可用性。

支持“自带密钥”（BYOK）：你可以选择绑定自己已有的模型API密钥，平台仅作为流量通道，收取一定比例的费用。

性能与可观测性：OpenRouter通过全球边缘网络运行，增加的延迟通常仅有15-25毫秒。同时，平台提供统一的分析面板和排行榜，方便你监控调用成本、延迟和模型性能。

商业模式与定价

OpenRouter的商业模式清晰透明，主要有以下特点：

灵活的定价模式：平台提供“按量付费”和“自带密钥”（BYOK）两种模式。

免费模型支持：平台提供部分免费的开源模型（如 Llama 3, Gemma），供开发者测试使用。

透明的平台费用：对于商业付费模型，价格通常与模型官方保持一致。若使用平台提供的密钥，账单中会包含一个5%-10% 的平台附加费。

统一账单管理：一个账户、一个账单，简化财务管理流程。

优缺点分析

了解核心功能后，我们来看看它的具体优缺点。

✅ 优点

极大简化集成：单一接口接入海量模型，显著降低开发和维护成本。

灵活的实验环境：可以轻松切换和对比不同模型，快速找到最适合业务场景的模型。

应用更健壮：内置的智能路由和故障转移机制，避免了单点故障风险，提升应用稳定性。

友好的免费层：提供免费模型，方便开发者进行概念验证或构建个人项目。

❌ 缺点

额外的延迟开销：所有请求都需经过中间层，通常会引入15-40毫秒的额外延迟。

潜在的网络问题：对于国内开发者，连接海外服务器可能面临网络延迟或不稳定的情况，需要配合代理或国内网关使用。

数据隐私考量：所有请求都经由第三方平台，如果处理敏感数据，需要评估数据隐私风险。

对特定功能的支持：某些模型非常独特的参数或功能，在统一接口下可能无法支持。

快速上手

注册与获取密钥：访问 OpenRouter官网：https://openrouter.ai/，使用邮箱或GitHub等账户注册。在控制台的 “Keys” 页面创建一个新的API密钥。

选择模型与调用：使用任何支持HTTP请求的工具或编程语言，将请求发送到 https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions，并在请求头中带上你的API密钥。

OpenClaw使用OpenRouter步骤

注册 OpenRouter 并获取 API Key

访问 OpenRouter 官网，点击 “Sign Up” 注册账号。

登录后，进入控制台，点击 “API Keys” → “Create Key”，生成一个以 sk-or-v1- 开头的 API Key。

保存好这个 Key（复制到剪贴板）。

API Keys | Settings | OpenRouter

在 OpenClaw 中添加 OpenRouter 提供商

这一步我们通过命令完成，就像向导在问你问题一样。

在 Ubuntu 终端中，执行以下命令，启动 OpenClaw 的配置向导（它会引导你添加模型提供商）：

openclaw configure --section models

向导会问你：

“添加新的模型提供商？” → 输入 y 并回车。

“提供商名称？” → 输入 openrouter 并回车。

“API 基础 URL？” → 输入 https://openrouter.ai/api/v1 并回车。

“API Key？” → 粘贴你刚才复制的 API Key 并回车。

“API 类型？” → 输入 openai-completions 并回车。

“是否添加模型？” → 输入 y 并回车。

接下来，向导会依次让你添加几个免费模型。请按下面的信息输入：

每添加一个模型，向导会依次询问这些字段。如果不想添加这么多，至少添加 2-3 个。

添加完所有模型后，选择 “结束添加” 并保存配置。

设置模型回退链（fallbacks）

现在我们要把刚刚添加的模型配置成一个轮询队列。继续跟着向导走：

执行以下命令，编辑默认 Agent 的模型配置：

openclaw config edit agents.defaults.model

你会看到当前的主模型（可能是 openrouter/qwen/qwen3.6-plus-preview:free）。我们需要把它改成支持回退的形式。

请将内容修改为如下格式（你可以直接复制，替换掉原来的内容）：

{
  "primary": "openrouter/qwen/qwen3.6-plus-preview:free",
  "fallbacks": [
    "openrouter/google/gemini-2.5-flash:free",
    "openrouter/deepseek/deepseek-chat:free"
  ]
}

解释：当 primary 模型失败（如速率限制、超时等），OpenClaw 会依次尝试 fallbacks 列表中的模型。

保存文件并退出编辑器（Ctrl+O，回车，Ctrl+X）。

重启网关并测试

重启 OpenClaw 网关：

openclaw gateway restart

现在，在飞书或 QQ 里向你的机器人发一条消息。如果 primary 模型工作正常，它会用 Qwen 回答。如果 Qwen 的免费额度用完或出现错误，它会自动切换到 Gemini，再不行就换 DeepSeek。

想验证回退是否生效，可以故意触发速率限制（例如短时间内连续发多条消息），观察日志中是否有模型切换的记录：

openclaw logs --follow

你会看到类似 fallback to openrouter/google/gemini-2.5-flash:free 的提示。