如何将 GPTNB 集成到 OpenClaw

本指南将带你一步一步把 OpenClaw 连接到 GPTNB。GPTNB 是一个完全兼容 OpenAI / Claude / Gemini 官方格式的 API 网关，OpenClaw 会把它当作标准的端点，因此无需修改任何代码。

前置条件

已安装 OpenClaw —— 任意支持自定义 LLM Provider 的版本

GPTNB API Key —— 在 Dashboard > API Keys 中创建

第 1 步：获取你的 GPTNB API Key

前往 api.GPTNB.ai 注册或登录

进入 API Keys 页面（菜单栏 > 令牌）

点击 Create New Key，并为它命名，例如 openclaw

请立即复制这个 Key —— 它只会显示一次。该 Key 以 sk- 开头

第 2 步：选择模型

GPTNB 的所有模型 ID 都采用 model-id 格式。请根据你的需求选择模型：

预算型模型（最佳性价比）

模型 ID	上下文	输入 / 输出（每 1M tokens）	亮点
`deepseek-chat`	128K	$0.27/$ 1.10	DeepSeek V3。OpenClaw 的整体最佳预算选择。编码、推理和通用任务能力都很强。
`MiniMax-M2.5`	1M	$0.21/$ 0.84	最便宜的编码模型。SWE-bench 80.2%。1M 上下文窗口。
`gpt-5-nano`	1M	$0.035/$ 0.28	超低成本。适合简单任务、摘要和分类。
`gemini-2.5-flash`	1M	$0.105/$ 0.42	快速、便宜、1M 上下文。适合大规模代码库分析。

中档模型（质量 + 价格平衡）

模型 ID	上下文	输入 / 输出（每 1M tokens）	亮点
`gpt-5-mini`	1M	$0.175/$ 1.40	GPT-5 系列，速度快且价格适中。通用表现均衡。
`deepseek-reasoner`	128K	$0.55/$ 2.19	DeepSeek R1。链式推理能力强。
`glm-5`	128K	$0.40/$ 1.80	Zhipu GLM-5。非常适合中文任务。
`gemini-2.5-pro`	1M	$0.875/$ 7.00	Google 最强模型。1M 上下文，多模态能力强。

高端模型（最高质量）

模型 ID	上下文	输入 / 输出（每 1M tokens）	亮点
`gpt-5.2`	256K	$1.225/$ 9.80	最新 GPT-5.2。OpenAI 最强模型。
`gpt-4o`	128K	$1.75/$ 7.00	GPT-4o 多模态模型。复杂任务表现稳定可靠。
`gpt-4.1`	1M	$1.40/$ 5.60	GPT-4.1，支持 1M 上下文。

支持视觉的模型（用于截图分析）

如果你会使用 OpenClaw 的截图/视觉功能，则需要选择支持视觉的模型：

模型 ID	输入 / 1M	说明
`gemini-2.5-flash`	$0.105	最便宜的视觉选项
`gpt-5-mini`	$0.175	最具性价比的视觉模型
`gemini-2.5-pro`	$0.875	最强的 Google 视觉模型
`gpt-4o`	$1.75	整体视觉效果最佳
`gpt-5.2`	$1.225	最新 GPT-5 视觉模型

第 3 步：配置 OpenClaw

有三种方式可以将 OpenClaw 连接到 GPTNB。请选择最适合你工作流的一种。

方式 A：环境变量（最简单）

这是最快的方式。将以下内容添加到你的 shell profile（~/.bashrc、~/.zshrc）或 OpenClaw 的 .env 文件中：

变量说明：

变量	必填	说明
`OPENCLAW_BASE_URL`	是	必须为 `https://api.GPTNB.ai/v1`。这会让 OpenClaw 将请求发送到 GPTNB，而不是 OpenAI。
`OPENCLAW_API_KEY`	是	你的 GPTNB API Key（以 `sk-` 开头）。
`OPENCLAW_MODEL`	是	默认模型 ID，格式为 `provider/model-id`。例如：`deepseek-chat`。
`OPENCLAW_FALLBACK_MODEL`	否	当主模型不可用或过载时使用的备用模型。例如：`gpt-5-mini`。

设置完成后，请重启终端和 OpenClaw。

方式 B：openclaw.json 配置文件（最灵活）

适用于多模型配置和高级设置。编辑 ~/.openclaw/openclaw.json：

{
  "models": {
    "providers": {
      "GPTNB": {
        "baseUrl": "https://api.GPTNB.ai/v1",
        "apiKey": "$GPTNB_API_KEY",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          "deepseek-chat"
          "gpt-5-mini"
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "GPTNB/deepseek-chat"
      }
    }
  }
}

配置字段说明：

字段	说明
`models.providers.gptnb`	将 GPTNB 注册为名为 `gptnb` 的自定义 provider。你也可以使用其他名称。
`baseUrl`	GPTNB 端点。始终为 `https://api.GPTNB.ai/v1`。
`apiKey`	你的 GPTNB API Key。可使用 `$GPTNB_API_KEY` 引用环境变量，或直接粘贴 Key（安全性较低）。
`api`	必须为 `"openai-completions"`。表示 OpenClaw 应使用 OpenAI chat completions 协议。
`models`	通过该 provider 可用的模型 ID 数组。只有列在这里的模型才会出现在 OpenClaw 的模型选择器中。
`agents.defaults.model.primary`	新建 agent 会话的默认模型。格式为 `provider-name/model-id`，其中 provider-name 要与 `models.providers` 下定义的 key 一致（此处为 `gptnb`）。

重要说明：

apiKey 字段支持环境变量语法："$GPTNB_API_KEY" 会从 GPTNB_API_KEY 环境变量中读取。这比把 Key 写死在文件中更安全。

models 数组决定 OpenClaw 提供哪些模型。你可以按需增减。

primary 模型使用 gptnb/deepseek-chat 这种格式——第一段 gptnb 是你在 models.providers 下定义的 provider 名称，后面才是 gptnb 的模型 ID。

方式 C：CLI 命令（快速配置）

使用 OpenClaw 内置 CLI 进行配置，无需手动编辑文件：

验证配置是否已生效：

第 4 步：验证集成

4.1 直接测试 API Key

在 OpenClaw 中测试之前，先确认你的 gptnb Key 可以正常工作：

你应该收到一个包含 choices[0].message.content 的 JSON 响应。如果看到错误，请检查：

API Key 是否正确（以 sk- 开头）

模型 ID 是否使用 model-id 格式

账号是否还有余额

4.2 测试流式输出

你应该会看到类似 data: {"choices":[{"delta":{"content":"1"}}]} 的 SSE 事件持续输出。

4.3 在 OpenClaw 中测试

启动 OpenClaw 并给它一个简单任务：

2 + 2 等于多少？

如果 OpenClaw 能正常回复，说明集成已成功。你可以在 OpenClaw 的日志或 gptnb Usage Dashboard 中查看实际使用了哪个模型。

4.4 测试工具调用

OpenClaw 高度依赖工具/函数调用（shell 命令、文件操作、网页浏览）。请验证：

列出当前目录中的文件。

OpenClaw 应该会调用 shell 工具执行 ls 并返回结果。所有 gptnb 文本模型都支持函数调用。

4.5 检查你的使用情况

在 api.gptnb.ai/log 实时监控成本。该面板会显示：

每次请求的 token 用量与成本

按天 / 按月统计的支出明细

按模型拆分的成本分析

第 5 步：优化你的配置

按使用场景推荐的配置

日常自动化（约 $3/月）

适合：文件管理、网页浏览、shell 脚本、日常任务。

编码助手（约 $8/月）

适合：代码审查、调试、重构。MiniMax M2.5 在 SWE-bench 上得分 80.2%。

质量优先（约 $15/月）

适合：复杂推理、多步骤任务、截图分析。

高级用户（约 $30/月）

适合：追求最高质量、大型代码库分析、高级推理。

中文任务

适合：中文文档、带中文注释的代码、中文网页浏览。

动态切换模型

使用 openclaw.json 方式（方式 B）时，你可以在配置中列出多个模型，并在会话过程中通过 OpenClaw 的模型选择器切换，无需重启。

成本对比

按 50M tokens/天（典型重度 OpenClaw 使用）估算的月成本：

方案	模型	预估月成本
直连 Anthropic	Claude Opus	~$2,250
直连 OpenAI	GPT-4o	~$750
GPTNB	DeepSeek V3	~$20
GPTNB	MiniMax M2.5	~$16
GPTNB	GPT-5 Nano	~$5

GPTNB 的所有价格均为最终价格——无附加费、无加价。按量付费，无订阅要求。

故障排查

问题	原因	解决方案
工具调用失败	模型不支持函数调用	所有 GPTNB 文本模型都支持函数调用。请确认模型 ID 是否正确。
流式输出无效	网络代理或防火墙拦截了 SSE	使用 `curl -N`（流式方式）测试，并检查代理设置。
响应缓慢	模型负载过高或网络延迟	尝试更换其他模型（例如 `gemini-2.5-flash` 非常快）

API 快速参考

Base URL： https://api.GPTNB.ai/v1

鉴权： Authorization: Bearer sk-your-GPTNB-api-key

端点： POST /v1/chat/completions

模型 ID 格式： model-id（例如 deepseek-chat、gpt-4o）

支持特性： streaming、tool/function calling、vision（图像输入）、JSON mode、system messages

请求参数

Authorization

Body 参数application/json

示例

{
    "model": "deepseek-chat",
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "You are a helpful AI assistant."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hello from OpenClaw!"
        }
    ],
    "stream": true,
    "max_tokens": 4096
}

请求示例代码

Shell

JavaScript

Java

Swift

PHP

Python

HTTP

Objective-C

Ruby

OCaml

Dart

返回响应

🟢200成功

application/json

聊天补全响应

Body

示例

{
    "id": "chatcmpl-abc123",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1709000000,
    "model": "deepseek-chat",
    "choices": [
        {
            "index": 0,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "Hello! I'm DeepSeek V3, running through gptnb. How can I help you today?"
            },
            "finish_reason": "stop"
        }
    ],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 24,
        "completion_tokens": 18,
        "total_tokens": 42
    }
}

🟠400请求有误

🟠401未认证

🟠402需要付款

OpenClaw + GPTNB 集成

如何将 GPTNB 集成到 OpenClaw#

前置条件#

第 1 步：获取你的 GPTNB API Key#

第 2 步：选择模型#

预算型模型（最佳性价比）#

中档模型（质量 + 价格平衡）#

高端模型（最高质量）#

支持视觉的模型（用于截图分析）#

第 3 步：配置 OpenClaw#

方式 A：环境变量（最简单）#

方式 B：openclaw.json 配置文件（最灵活）#

方式 C：CLI 命令（快速配置）#

第 4 步：验证集成#

4.1 直接测试 API Key#

4.2 测试流式输出#

4.3 在 OpenClaw 中测试#

4.4 测试工具调用#

4.5 检查你的使用情况#

第 5 步：优化你的配置#

按使用场景推荐的配置#

动态切换模型#

成本对比#

故障排查#

API 快速参考#