OpenClaw安装并接入阿里云百炼AI模型全流程,以TokenPlan个人版为例
OpenClaw 是一个开源的个人 AI 助手平台,最大的特点就是能通过多种消息渠道与 AI 交互。简单来说,你只要配置好,就能接入阿里云百炼平台上的各类 AI 模型。目前支持四种接入方式:按量付费、Coding Plan、Token Plan 个人版、Token Plan 团队版。这篇教程就以 Token Plan 个人版为例——这是阿里云新推出的,39 元就能买一个月,性价比相当不错。
一、安装 OpenClaw
安装 OpenClaw 之前,需要先确认 Node.js 版本——要求 22.19.0 或更高。用下面这条命令就能检查:
node --version
如果版本不够或者压根没装,去 Node.js 官网下载安装就行。安装 OpenClaw 的方法取决于本地环境,目前主要分 macOS / Linux 和 Windows 两种。当然,你也可以选择在云端部署(比如阿里云服务器或无影云电脑都支持一键部署),但这里咱们先以本地安装为例。
macOS / Linux 安装 OpenClaw 方法
推荐直接用官方安装脚本,一行命令搞定:
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
当然,也可以走 npm 全局安装:
npm install -g openclaw@latest
Windows 安装 OpenClaw 方法
在 PowerShell 里执行:
iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex
也可以通过 npm 全局安装:
npm install -g openclaw@latest
首次安装完成后,OpenClaw 会自动启动配置向导。如果没自动启动,也可以手动执行 openclaw onboard 命令进行配置。下面这个表格列出了配置过程中的关键选项和建议值:
配置项 | 建议配置 |
I understand this is powerful and inherently risky. Continue? | 选择 Yes |
Onboarding mode | 选择 QuickStart |
Model/auth provider | 选择 Skip for now |
Filter models by provider | 选择 All providers |
Default model | 选择 Keep current |
Select channel (QuickStart) | 选择 Skip for now |
Configure skills now? (recommended) | 选择 No |
Enable hooks? | 按空格键选中选项,按回车键进入下一步 |
How do you want to hatch your bot? | 选择 Do this later |
二、接入阿里云百炼AI模型
OpenClaw 接入阿里云百炼 AI 模型有四种方式:按量付费、Coding Plan、Token Plan 个人版、Token Plan 团队版。在开始之前,需要先开通阿里云百炼,新用户还能免费领取每个模型 100 万 Tokens 额度,总共超过 7000 万 Tokens:
这里以 Token Plan 个人版为例——目前个人版只要 39 元一个月,按需选择版本即可,具体价格可以参考下图:
选定 Token Plan 个人版后,需要将 YOUR_API_KEY 替换为个人版专属的 API Key。可用模型包括:qwen3.8-max-preview、qwen3.7-max、qwen3.7-plus、qwen3.6-flash、glm-5.2、deepseek-v4-pro。API Key 的获取方法,在“我的订阅”中查看即可。
API Key | Token Plan 个人版专属 API Key |
Base URL |
|
可用模型 | Token Plan 个人版支持的模型 |
配置文件位于 ~/.openclaw/openclaw.json,OpenClaw 启动时会自动读取。首次配置时,需要将以下内容复制到配置文件中,并将 YOUR_API_KEY 替换为实际的 API Key:
{ "meta": { "lastTouchedVersion": "2026.2.1", "lastTouchedAt": "2026-02-03T08:20:00.000Z" }, "models": { "mode": "merge", "providers": { "bailian-token-plan": { "baseUrl": "https://token-plan.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/apps/anthropic", "apiKey": "YOUR_API_KEY", "api": "anthropic-messages", "models": [ { "id": "qwen3.8-max-preview", "name": "qwen3.8-max-preview", "reasoning": true, "input": ["text", "image"], "contextWindow": 983616, "maxTokens": 131072, "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "compat": { "thinkingFormat": "openai" } }, { "id": "qwen3.7-max", "name": "qwen3.7-max", "reasoning": false, "input": ["text"], "contextWindow": 1000000, "maxTokens": 65536, "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "compat": { "thinkingFormat": "openai" } }, { "id": "qwen3.7-plus", "name": "qwen3.7-plus", "reasoning": false, "input": ["text", "image"], "contextWindow": 1000000, "maxTokens": 65536, "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "compat": { "thinkingFormat": "openai" } }, { "id": "qwen3.6-flash", "name": "qwen3.6-flash", "reasoning": false, "input": ["text", "image"], "contextWindow": 1000000, "maxTokens": 32768, "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "compat": { "thinkingFormat": "openai" } }, { "id": "glm-5.2", "name": "glm-5.2", "reasoning": false, "input": ["text"], "contextWindow": 1000000, "maxTokens": 16384, "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "compat": { "thinkingFormat": "openai" } }, { "id": "deepseek-v4-pro", "name": "deepseek-v4-pro", "reasoning": false, "input": ["text"], "contextWindow": 163840, "maxTokens": 32768, "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 } } ] } } }, "agents": { "defaults": { "model": { "primary": "bailian-token-plan/qwen3.8-max-preview" }, "models": { "bailian-token-plan/qwen3.8-max-preview": {}, "bailian-token-plan/qwen3.7-max": {}, "bailian-token-plan/qwen3.7-plus": {}, "bailian-token-plan/qwen3.6-flash": {}, "bailian-token-plan/glm-5.2": {}, "bailian-token-plan/deepseek-v4-pro": {} } } }, "gateway": { "mode": "local", "auth": { "mode": "none" } } }
其他接入方式(Token Plan 团队版、按量付费、Coding Plan)的配置方法,可以参考官方教程,这里就不一一展开了。


