上周 OpenClaw（小龙虾）突然火了，Skills 生态刷屏，我第一时间装上试了试。工具本身挺好用，但配置后端模型这一步卡了我大半天——尤其是想接阿里云百炼的 API，官方文档写得比较零散，搜了一圈也没找到完整教程。踩完坑之后把整个流程理顺了，今天一次性讲清楚。

OpenClaw 配置阿里云百炼 API 的核心步骤：先在百炼控制台创建 API Key，然后在 OpenClaw 的 provider 配置中选择 OpenAI Compatible 模式，填入百炼的 base_url 和 Key 即可。 如果你嫌逐个配置各家 API 太麻烦，也可以直接用聚合平台（比如 ofox.ai）的统一接口，一个 Key 切所有模型。

先说结论

配置项	百炼直连	聚合平台（如 ofox.ai）
需要的账号	阿里云账号 + 百炼开通	聚合平台账号
支持模型	Qwen 3 系列	Qwen 3 + GPT-5 + Claude 4.6 + 50+ 模型
协议兼容	OpenAI Compatible	OpenAI Compatible
配置复杂度	中等（需要找对 endpoint）	低（改个 base_url）
付费方式	按量付费	按量付费，支付宝/微信

环境准备

需要准备这些东西：

1. OpenClaw 最新版：支持 Skills 生态的新版本，go install 或者从 GitHub Release 下载都行
2. 阿里云账号：已开通百炼（模型服务灵积）
3. 终端环境：macOS / Linux / WSL 都可以

先确认 OpenClaw 版本：

openclaw --version
# 确保是支持 Skills 的新版本

还没装的话，最快的方式：

# macOS / Linux
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/opencode-ai/opencode/main/install.sh | bash

方案一：直连阿里云百炼 API

直接对接百炼的 DashScope API。

第一步：拿到百炼 API Key

登录阿里云控制台 → 搜索「百炼」→ 进入模型服务灵积 → 左侧菜单「API-KEY 管理」→ 创建新的 Key。

拿到的 Key 长这样：sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

第二步：配置 OpenClaw

OpenClaw 的配置文件在 ~/.config/opencode/config.json，没有就手动创建：

{
 "provider": "openai-compatible",
 "model": "qwen-plus",
 "providers": {
 "openai-compatible": {
 "apiKey": "sk-你的百炼Key",
 "baseURL": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
 "model": "qwen-plus"
 }
 }
}

这里有个坑——百炼的 OpenAI 兼容模式地址是 https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1，不是 dashscope.aliyuncs.com/api/v1，也不是别的地址。我一开始填错了，报了半天 404，就是这个问题。

第三步：验证连接

# 启动 OpenClaw
openclaw

# 进入交互界面后随便问一句
> 帮我写一个 Python 快排

能正常回复就说明配通了。

可用模型列表

百炼支持的模型，在 OpenClaw 里直接写模型名就行：

// 不同场景选不同模型
"model": "qwen-plus" // 日常开发，性价比最高
"model": "qwen-turbo" // 简单任务，速度快便宜
"model": "qwen-max" // 复杂推理，最强但最贵
"model": "qwen-long" // 长文档分析

第四步：配合 Skills 使用

Skills 生态是这次更新的重头戏。配好百炼 API 之后，Skills 开箱即用：

# 查看已安装的 Skills
openclaw skills list

# 安装社区 Skill
openclaw skills install code-review
openclaw skills install git-commit-msg

# 在交互模式中调用
> /code-review src/main.py

Skills 本质上是预定义的 prompt + 工具调用模板，后端走的还是你配置的模型 API。Qwen 3 系列对中文代码理解不错，配合 Skills 写 commit message、做 code review 都挺顺手。

方案二：用聚合接口，一个 Key 切多模型

方案一够用，但我后来遇到一个问题：有些任务 Qwen 3 处理得不太好（特别是复杂的多文件重构），想切 Claude 4.6 或 GPT-5 试试。按方案一的思路，得再去 OpenAI 和 Anthropic 各注册一遍、各配一套 Key，太折腾了。

后来改用了 ofox.ai 的聚合接口。ofox.ai 是一个 AI 模型聚合平台，一个 API Key 可以调用 GPT-5、Claude 4.6、Gemini 3、Qwen 3 等 50+ 模型，兼容 OpenAI 协议，低延迟直连无需代理，支持支付宝付款。

配置方式几乎一样，改一下 base_url 和 Key：

{
 "provider": "openai-compatible",
 "model": "qwen-plus",
 "providers": {
 "openai-compatible": {
 "apiKey": "your-ofox-key",
 "baseURL": "https://api.ofox.ai/v1",
 "model": "qwen-plus"
 }
 }
}

想切模型的时候，直接在交互模式里切，不用改配置文件：

> /model claude-4.6-sonnet
> 帮我重构这个模块，拆成三个文件

> /model gpt-5
> review 一下刚才的重构结果

一套配置在 OpenClaw 里随时切模型，日常用 Qwen 3 省钱，关键任务上 Claude 4.6。

调用流程

两种方案的区别：

踩坑记录

实际配置过程中踩的几个坑，记录一下。

坑 1：百炼 endpoint 写错

百炼有两套 API 体系——原生 DashScope 接口和 OpenAI 兼容接口。OpenClaw 走 OpenAI 兼容协议，所以必须用 /compatible-mode/v1 这个路径。我一开始抄了个旧教程的地址，折腾了俩小时才发现。

坑 2：模型名称大小写

百炼的模型名是小写加横线，比如 qwen-plus、qwen-max。不要写成 Qwen-Plus 或者 qwen_plus，会报模型不存在。

坑 3：config.json 位置

OpenClaw 读配置文件的优先级：

1. 当前项目目录下的 .opencode/config.json
2. ~/.config/opencode/config.json

项目级配置会覆盖全局配置。我之前全局配好了，进项目目录死活不生效，原来是项目里有个空的配置文件把全局的顶掉了。

坑 4：Skills 和模型的兼容性

不是所有 Skills 都能在所有模型上跑。有些 Skill 用到了 Function Calling，而百炼的 qwen-turbo 对 Function Calling 支持有限。遇到 Skill 执行报错，先换 qwen-plus 或 qwen-max 试试。

# 如果某个 Skill 报错，先检查模型是否支持 tool_use
> /model qwen-max
> /code-review src/utils.py

坑 5：API Key 权限

百炼的 Key 默认有调用频率限制（RPM），免费额度用完后没充值会直接报 429。去控制台看一下配额，日常开发建议充个几十块，Qwen 3 系列价格其实很便宜。

完整 Python 验证脚本

配置 OpenClaw 之前，可以先用这个脚本验证 API 是否通了：

from openai import OpenAI

# 方案一：直连百炼
client = OpenAI(
 api_key="sk-你的百炼Key",
 base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
 model="qwen-plus",
 messages=[
 {"role": "user", "content": "用 Python 写一个二分查找，要有类型注解"}
 ],
 stream=True
)

for chunk in response:
 if chunk.choices[0].delta.content:
 print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

跑通了再去改 OpenClaw 配置，省得两头排查问题。

小结

整个配置流程就这几步：

1. 拿到百炼 API Key（或者聚合平台 Key）
2. 创建/编辑 ~/.config/opencode/config.json
3. 设置 provider 为 openai-compatible，填对 base_url
4. 启动 OpenClaw 验证，然后玩 Skills

OpenClaw 这波 Skills 生态确实有搞头，配合百炼的 Qwen 3 系列，写代码的体验比我预期好不少。最近 TRAE 免费、Cursor 又涨价，工具越来越多，但 OpenClaw 走终端这个定位挺独特的——特别适合我这种 Vim 党，不用离开终端就能用上 AI 辅助。

有问题评论区聊，踩坑的兄弟互相帮一把。