生成模型：GPT-5.4 (openai/gpt-5.4) Token 消耗：输入 ~24,000 tokens，输出 ~5,200 tokens（本节）
如果说前两节讲的是通用方法，这一节就是专门写给中文用户，尤其是中国大陆用户的。因为很多人真到部署阶段才发现，模型能力不是第一问题，网络和支付才是。你以为最难的是写配置，结果真正拦路的是：Anthropic 访问不稳、OpenAI 付款麻烦、API 延迟高、服务器在海外和本地完全两种体验。
所以对中国用户来说，一个靠谱的 OpenClaw 模型方案，往往不是“国际最强模型单核通吃”，而是“国产模型做常驻主力，国际模型做补位或高质量兜底”。
这一节我们重点看五家：DeepSeek、Qwen（通义千问）、Moonshot（月之暗面/Kimi）、Zhipu（智谱）、Doubao（豆包/字节）。它们的共同点是：大多能在国内更顺畅地注册、充值和调用；缺点是接口风格、模型命名、价格体系都不完全一样。OpenClaw 的好处就在这儿：它尽量把这些差异收进 models.providers 里，外面看起来还是一套统一配置。
说明：价格和型号更新很快，下面按 2026 年初常见公开 API 档位和实际使用习惯整理。具体单价、免费额度和模型列表，请以各家控制台为准。
7.3.1 中国用户为什么尤其需要国产模型
原因不只是“便宜”。更现实的是下面几件事。
第一，网络更稳。很多国产模型服务在大陆直连的成功率、首 token 延迟和整体吞吐，通常都比国际 API 更友好。
第二，充值和开票简单。你不需要折腾国际信用卡，也更容易做团队采购。
第三，中文语料和中文表达更接地气。尤其在改写、摘要、客服话术、文档整理这类任务里，一些国产模型的中文自然度是有优势的。
第四，适合做 OpenClaw 的常驻底座。因为 OpenClaw 不是一次性问答工具，它是要持续跑、持续花钱的。单次只差一点点的价格，长期会被放大得很明显。
7.3.2 一个通用的国产模型接入套路
先别急着分别看五家。大部分国产模型平台接入 OpenClaw，都逃不过下面这套模板：
{
agents: {
defaults: {
model: {
primary: "provider/model-name",
fallbacks: ["anthropic/claude-sonnet-4-6"]
}
}
},
models: {
mode: "merge",
providers: {
provider: {
baseUrl: "https://api.example.com/compatible-endpoint",
apiKey: "$PROVIDER_API_KEY",
api: "openai-completions",
models: [
{
id: "model-name",
name: "Readable Name",
input: ["text"],
contextWindow: 128000,
maxTokens: 8192,
reasoning: false,
cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 }
}
]
}
}
}
}
核心就四个字段：baseUrl、apiKey、api、models[]。如果某平台提供 OpenAI 兼容接口，那接起来会最顺手；如果它有自家特殊协议，就要看 OpenClaw 是否已有对应 provider，或者你自己声明 custom provider。
7.3.3 DeepSeek：便宜、强、很适合做国内主力
DeepSeek 这两年几乎成了国内开发者的默认候选。原因非常直接：便宜，代码和中文都不差，而且 API 体验相对清爽。
怎么注册：去 DeepSeek 开放平台创建账号，开通 API，生成 Key。对大陆用户来说，这一步通常比注册海外平台轻松得多。
常见模型名：deepseek-chat、deepseek-reasoner 一类。前者偏通用，后者偏推理。
价格感觉：通常属于“明显比国际旗舰便宜”的那一档，做高频调用压力小很多。
优点：中文不错，代码能力强，成本友好，国内访问体验好。
弱点：在某些特别复杂的长链推理场景里，稳定性和上限未必总能压过国际顶级模型；另外热门时段也可能拥堵。
OpenClaw 配置示例：
如果你人在国内，只想先配一个“能长期跑”的主力模型，DeepSeek 往往是最容易让你满意的第一站。
7.3.4 Qwen：覆盖面广，生态成熟
Qwen，也就是通义千问，最大的优势不是单点爆发，而是产品线全。你常常能找到适合不同预算、不同延迟要求、不同能力档位的型号。
怎么注册：通常走阿里云百炼或相关模型服务平台，创建 API Key。
常见模型名：不同时间点名字会有差异，但大体会看到 qwen-plus、qwen-turbo、qwen-max、qwen-coder 这种层次。
价格感觉：从便宜到中高价基本都有，选择空间大。
优点：中文稳定，企业接入方便，模型线齐，很多团队采购阿里云服务时顺手就一起上了。
弱点：不同型号差异比较大，选错了会有“名字都叫 Qwen，效果却完全不是一回事”的落差。
OpenClaw 配置示例：
如果你的目标是找一个“平台级、长期可维护”的国产接入，Qwen 往往很稳。
7.3.5 Moonshot：长文本和中文对话体验不错
Moonshot，也就是大家更熟悉的 Kimi 这条线，很多用户对它的第一印象是长文本。这个标签不是白来的，它在长文档阅读、总结、对话式解释里经常表现得挺顺。
怎么注册：在 Moonshot 开放平台创建 API Key。
常见模型名：不同阶段命名会有调整，通常能看到 moonshot-v1-* 这一类。
价格感觉：一般属于中档，不算最便宜，但也不至于离谱。
优点：中文对话自然，长文本处理体验好，拿来读文档、写解释、做知识型助手很合适。
弱点：如果你拿它去做特别激进的代码 Agent 主力，不一定比 DeepSeek 这类更对味。
OpenClaw 配置示例：
如果你的 OpenClaw 更像一个“会读资料、会整理文档、会陪你讨论”的助手，Moonshot 是很值得试的。
7.3.6 Zhipu：生态老牌，接入门槛低
智谱在国内开发者圈里属于很早就进入 API 视野的一家，很多人第一次玩国产大模型 API，用的就是它。
怎么注册：在智谱开放平台创建账号、实名认证、申请 Key。
常见模型名：GLM 系列，比如 glm-4-plus、glm-4-air 这种风格。
价格感觉：从低价到中档都有，通常还算友好。
优点：接入路径比较成熟，资料多，中文任务普遍能打。
弱点：如果你追求最强代码能力或特别顶的长推理，未必是第一选择；但做稳定的中文日常主力，问题不大。
OpenClaw 配置示例：
如果你想找一个“国内接入顺、资料多、心里不慌”的方案，智谱很适合当备选池成员。
7.3.7 Doubao：字节系，速度和平台能力值得关注
豆包 API 这条线，对很多团队的吸引力在于平台化能力和字节系基础设施。它不一定是每个人第一时间想到的模型，但一旦你已经在字节云生态里，接起来会比较顺。
怎么注册：通常走火山引擎相关控制台，创建推理接入点和 Key。
常见模型名：不同控制台里往往会出现接入点 ID、推理 endpoint 名，而不只是一个单纯的模型字符串。这点要特别注意。
价格感觉：多半是中低到中档，具体很看你选的实例和能力档位。
优点：在某些企业场景下集成方便，响应速度往往不错，平台能力完整。
弱点：命名和控制台概念有时不够统一，新手第一次接会有点懵；你得分清“模型名”和“接入点”。
OpenClaw 配置示例：
如果你是企业用户，或者已经有火山引擎基础设施，这条线值得认真看。
7.3.8 五家怎么选：一个不绕弯的对比
这张表的重点不是给出唯一答案，而是告诉你：国产模型之间也不是一个味道。你得按自己的任务来配。
7.3.9 OpenClaw 在 GFW 环境下怎么配更稳
这一块很关键，因为很多人机器就在大陆。
如果你的 OpenClaw 部署在 GFW 内，最稳的策略通常是：
例如：
为什么这么排？因为在 GFW 环境里，国际 API 不只是“慢一点”，而是可能直接不稳定。你把它放第一位，整个系统的体感就会很脆。
还有几个经验很实用：
如果服务器在海外，但你人常在国内终端上操作，也要考虑链路延迟
真要长期依赖国际模型，最好有稳定网络出口，不要把偶尔能通当成生产方案
说白了，OpenClaw 是个长期运行系统，不是一次性网页聊天。网络方案不稳，模型再强也白搭。
7.3.10 一个适合中国用户的完整模板
最后给一份更接地气的配置。思路是：DeepSeek 做默认主力，Qwen 做国内回退，Claude 做高质量国际补位，本地模型做最终保险。
这个方案不一定最强，但非常像真实世界会用的方案：平时成本低、访问稳，遇到难题还能切到国际高质量模型，最差也有本地模型保底。
7.3.11 中国用户接入国产模型时常见的坑
最后再踩一遍坑，帮你省点时间。
第一，模型名和接入点搞混。尤其是 Doubao 这类平台，经常不是一个单纯的“模型字符串”就能说明白。
第二，复制了 OpenAI 配置，但实际 base URL 不对。很多国产平台虽然说兼容 OpenAI，但兼容的是某个特定路径，不是你随便拼一个 /v1 就行。
第三，只看单价，不看限流和上下文。便宜不等于真省钱，跑不起来更不省。
第四，把国际模型当主模型，把国产模型当回退，结果在国内环境里顺序完全反了。
第五，以为“国产模型便宜，所以不用做回退”。恰恰相反，越是长期跑，越应该把国产模型之间也做成多提供者结构。
对中国用户来说，模型接入不是附加题，而是 OpenClaw 能不能长期稳定运行的核心题。DeepSeek 适合高性价比主力，Qwen 适合平台化和长期维护，Moonshot 长文档体验好，Zhipu 上手顺，Doubao 在企业场景有优势。真正实用的配置，往往是国产模型做日常主力，国际模型做高质量补位，本地模型做最后保险。这样配下来，OpenClaw 才像一个真的能天天用的系统，而不是只能在网络顺利、账单正常时偶尔发光一次的玩具。