<h2 id="总结">总结</h2>
90,000 次请求听起来很多，但如果不注意使用习惯，两三周就能用完。核心省钱策略：简单任务用小模型（GLM-4.7），复杂任务用大模型（Qwen3-coder-plus）；控制对话轮数，减少上下文重发；定期检查用量。大多数开发者按正常节奏使用不会超额，但你需要了解额度的分布规则。在中文开发者社区里，Coding Plan 被普遍认为是目前性价比最高的 AI 编程订阅方案，r/vibecoding 上的讨论和 <a href="https://clawd.org.cn">clawd.org.cn</a> 社区的反馈都指向同一个结论：按请求次数计费的固定套餐，比按 token 计费的方案更容易控制预算。
<hr>
<h2 id="openclaw-怎么消耗请求次数">OpenClaw 怎么消耗请求次数</h2>
在省钱之前，先搞清楚请求是怎么花掉的。
OpenClaw 每次调用模型算一次请求。但「一次交互」不等于「一次请求」。以下场景都会产生额外请求：
<ul>
<li>工具调用：OpenClaw 调用一个工具（比如读文件、执行命令），模型需要先生成工具调用指令，然后接收工具结果再生成回复。一次工具调用至少 2 次请求。</li>
<li>多轮对话：每轮对话都会把之前的上下文重新发送给模型。第 10 轮对话发送的 token 量远大于第 1 轮。</li>
<li>上下文重发：如果对话上下文很长，每次交互发送的 token 虽然不直接消耗请求次数，但更长的上下文意味着更慢的响应，间接影响效率。</li>
</ul>
简单来说：对话越长、工具调用越多，请求消耗越快。
<hr>
<h2 id="策略一分层模型路由">策略一：分层模型路由</h2>
不是所有任务都需要最强的模型。把任务分层，匹配合适的模型，能显著减少不必要的消耗。
<h3 id="简单任务用-glm-47">简单任务用 GLM-4.7</h3>
代码格式化、简单问答、文本翻译、生成注释这类任务，GLM-4.7（202K 上下文）完全够用。响应速度快，质量也不差。
<h3 id="复杂任务用-qwen3-coder-plus">复杂任务用 Qwen3-coder-plus</h3>
架构设计、大规模重构、复杂 bug 排查，用 Qwen3-coder-plus（1M 上下文）。1M 的上下文窗口能装下整个项目结构。
<h3 id="配置示例">配置示例</h3>
在 <code>openclaw.json</code> 里可以配置多个模型，按需切换：
<pre><code class="hljs language-json">{
 "mode": "merge",
 "models": {
 "providers": {
 "bailian": {
 "apiKey": "sk-sp-YOUR_KEY_HERE",
 "baseUrl": "https://coding-intl.dashscope.aliyuncs.com/v1"
 }
 }
 },
 "agents": {
 "defaults": {
 "model": {
 "primary": {
 "provider": "bailian",
 "model": "glm-4.7",
 "reasoning": false
 }
 }
 }
 }
}
</code></pre>
日常开发用 GLM-4.7 作为默认模型，遇到复杂任务时手动切换到 Qwen3-coder-plus 或 Qwen3.5-plus。这个习惯能帮你省下不少请求。
<hr>
<h2 id="策略二控制对话长度">策略二：控制对话长度</h2>
对话越长，每轮交互的成本越高（虽然不直接按 token 收费，但长上下文意味着更多处理时间和潜在的工具调用）。
几个实用技巧：
<ol>
<li>新任务开新对话。不要在一个对话里做完所有事。当话题切换时，开一个新的对话窗口。</li>
<li>明确指令，减少来回。与其说「帮我改改这个函数」然后再补充「我的意思是...」，不如一次把需求说清楚。</li>
<li>避免让模型重复输出大段代码。如果只需要修改 3 行，告诉模型只输出修改部分，不要输出整个文件。</li>
</ol>
<hr>
<h2 id="策略三监控用量">策略三：监控用量</h2>
阿里云控制台提供用量监控功能。建议每周检查一次，了解自己的消耗节奏。
登录阿里云百炼平台，进入 Coding Plan 管理页面，可以看到：
<ul>
<li>本月已用请求次数</li>
<li>本周已用请求次数</li>
<li>当前 5 小时窗口已用次数</li>
</ul>
如果发现某一天消耗特别多，回顾一下是什么任务导致的。通常是长对话或频繁的工具调用。
<hr>
<h2 id="额度用完了会怎样">额度用完了会怎样</h2>
这一点很重要：Coding Plan 额度用完后，服务直接停止。不会自动切换到按量计费，不会产生额外账单。
好消息是不会超支。坏消息是会断服。
如果你依赖 OpenClaw 做日常开发，建议在用量达到 80% 时开始控制使用频率。或者提前准备一个备用方案，比如临时切换到其他 API 提供商。初次配置可以参考 <a href="https://github.com/datawhalechina/hand-on-openclaw/blob/main/docs/doc/%E6%80%8E%E4%B9%88%E5%AE%89%E8%A3%85openclaw/%E9%98%BF%E9%87%8C%E4%BA%91%20Coding%20Plan%20%E6%8E%A5%E5%85%A5%20OpenClaw.md">datawhalechina/hand-on-openclaw</a> 的社区教程，步骤清晰，包含了常见的额度管理建议。
<hr>
<h2 id="90000-次够用吗">90,000 次够用吗</h2>
算一下。90,000 次/月，平均每天大约 3,000 次。
对于一般的个人开发者：
<ul>
<li>每天写代码 6 到 8 小时</li>
<li>平均每小时 20 到 30 次模型交互（包括工具调用）</li>
<li>每天大约 150 到 240 次请求</li>
</ul>
按这个节奏，90,000 次绰绰有余。甚至可以支撑 2 到 3 个人同时使用。
但要注意窗口限制：
<div class="table-scroll-wrapper" style="overflow-x:auto;-webkit-overflow-scrolling:touch;margin:2.5rem 0"><table style="margin:0">
<thead>
<tr>
<th>限制类型</th>
<th>额度</th>
<th>平均每小时</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>每月</td>
<td>90,000 次</td>
<td>不适用</td>
</tr>
<tr>
<td>每周</td>
<td>45,000 次</td>
<td>约 268 次</td>
</tr>
<tr>
<td>每 5 小时</td>
<td>6,000 次</td>
<td>1,200 次</td>
</tr>
</tbody>
</table></div>
每 5 小时 6,000 次是最可能触碰的限制。X 社区对这个窗口限制的吐槽不少，这也是搜索中反复出现的话题。如果你在做大规模重构，短时间内密集调用模型，可能会触及这个上限。解决办法：把大任务拆成多个 5 小时窗口，或者在窗口快满时先做一些不需要 AI 的工作。Reddit r/ClaudeCode 上有用户分享："Limits pretty huge for one openclaw"，日常开发基本不会用完月度额度，但密集工作时 5 小时窗口才是真正的瓶颈。
<hr>
<h2 id="续费还是取消">续费还是取消</h2>
<h3 id="值得续费的情况">值得续费的情况</h3>
<ul>
<li>你每天都在用 OpenClaw 写代码</li>
<li>团队 2 到 3 人共享一个账号</li>
<li>你需要 1M 上下文的模型做大项目</li>
</ul>
<h3 id="考虑取消的情况">考虑取消的情况</h3>
<ul>
<li>每月实际请求不到 10,000 次（按量计费可能更划算）</li>
<li>只需要一个模型（直接用该厂商的 API 可能更便宜）</li>
<li>不再需要 OpenClaw，转用了其他工具</li>
</ul>
取消订阅后当月剩余额度仍然可用，不会立即断服。
<hr>
<h2 id="最后一条建议">最后一条建议</h2>
省钱的核心不是少用，而是用对。大模型处理简单任务是浪费，小模型处理复杂任务是浪费时间。匹配好任务和模型，90,000 次请求比你想象的要多。
<hr>
<h2 id="相关文章">相关文章</h2>
<ul>
<li><a href="/blog/zh/openclaw-aliyun-coding-plan-zuipianyi-bushu">配置教程</a>：从零开始配置 OpenClaw + Coding Plan。</li>
<li><a href="/blog/zh/openclaw-moxing-xuanze-zhinan">模型选择指南</a>：8 个模型的详细对比。</li>
<li><a href="/blog/zh/coding-plan-duibi-pingce-2026">Coding Plan 对比评测</a>：阿里 vs 火山方舟 vs 百度。</li>
<li><a href="https://clawd.org.cn">clawd.org.cn</a>：中文社区主站，有用量问题或配置疑问可以在这里找人讨论。</li>
</ul>

Coding Plan 省钱实用指南。分层模型路由、对话管理、用量监控、额度耗尽处理。帮你把 $50/月的额度用到极致。

Coding Plan 省钱攻略：如何最大化 90,000 次请求额度

使用 OpenClaw 搭建微信机器人的完整教程。涵盖微信公众号接入、企业微信机器人配置和消息处理流程。

OpenClaw 微信机器人搭建教程

<h2 id="总结">总结</h2>
三家平台都在做类似的事：用固定月费提供 AI 模型 API 接入。阿里云 Coding Plan 目前领先，$50/月（约 ¥360/月）包含 8 个模型和 90,000 次请求，是唯一官方支持 OpenClaw 的方案。火山方舟和百度的方案仍在早期阶段，定价和限额信息尚未完全公开。如果你现在就需要用，选阿里云。如果不急，可以等其他两家的正式方案出来再做决定。
<hr>
<h2 id="横向对比表">横向对比表</h2>
<div class="table-scroll-wrapper" style="overflow-x:auto;-webkit-overflow-scrolling:touch;margin:2.5rem 0"><table style="margin:0">
<thead>
<tr>
<th>特性</th>
<th>阿里云 Coding Plan</th>
<th>火山方舟 Ark</th>
<th>百度 Coding Plan</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>月费</td>
<td>$50/月（约 ¥360/月）</td>
<td>[needs source]</td>
<td>[needs source]</td>
</tr>
<tr>
<td>请求额度</td>
<td>90,000 次/月</td>
<td>[needs source]</td>
<td>[needs source]</td>
</tr>
<tr>
<td>模型数量</td>
<td>8 个</td>
<td>[needs source]</td>
<td>[needs source]</td>
</tr>
<tr>
<td>核心模型</td>
<td>Qwen3.5-plus, Qwen3-coder-plus</td>
<td>豆包系列</td>
<td>ERNIE 系列</td>
</tr>
<tr>
<td>最大上下文</td>
<td>1M tokens</td>
<td>[needs source]</td>
<td>[needs source]</td>
</tr>
<tr>
<td>OpenClaw 支持</td>
<td>官方支持</td>
<td>社区适配</td>
<td>社区适配</td>
</tr>
<tr>
<td>API 兼容性</td>
<td>OpenAI + Anthropic 格式</td>
<td>OpenAI 格式</td>
<td>自有格式</td>
</tr>
<tr>
<td>国际版 API</td>
<td>有</td>
<td>[needs source]</td>
<td>[needs source]</td>
</tr>
</tbody>
</table></div>
<hr>
<h2 id="阿里云-coding-plan先发优势明显">阿里云 Coding Plan：先发优势明显</h2>
阿里云的 Coding Plan 是目前最成熟的方案。几个核心数据：
<ul>
<li>价格：$50/月（约 ¥360/月），Pro Plan</li>
<li>请求额度：90,000 次/月，45,000 次/周，6,000 次/5 小时窗口</li>
<li>模型：8 个，覆盖通义千问、月之暗面、智谱、MiniMax 四个厂商</li>
<li>API 密钥格式：<code>sk-sp-xxxxx</code>（计划专用，区别于普通 <code>sk-xxx</code>）</li>
<li>Base URL：<code>https://coding-intl.dashscope.aliyuncs.com/v1</code></li>
</ul>
8 个模型的完整列表：Qwen3.5-plus（1M 上下文）、Qwen3-max、Qwen3-coder-next、Qwen3-coder-plus（1M 上下文）、MiniMax-M2.5（196K）、GLM-5（202K）、GLM-4.7（202K）、Kimi-k2.5（262K）。
最大的优势是官方支持 OpenClaw，配置简单，文档完善。支持 OpenAI 和 Anthropic 两种 API 格式，对接其他工具也方便。阿里云官方也发布了一步部署文档：<a href="https://www.alibabacloud.com/help/zh/alinux/deploy-openclaw-claude-code-in-one-step">deploy-openclaw-claude-code-in-one-step</a>。
社区方面，<a href="https://github.com/jiulingyun/openclaw-cn">jiulingyun/openclaw-cn</a> 是专门针对中国网络环境优化的 OpenClaw 分支，对路由做了调整，国内访问阿里云 API 的延迟更低。
<blockquote>
注意：Lite 计划（$3/月，18K 请求）已于 2026 年 3 月 20 日停售。
</blockquote>
限制：必须设置 <code>"reasoning": false</code>，否则返回空响应。仅限交互式编程工具使用，禁止自动化脚本和批量调用。Reddit r/ClaudeCode 上有人评价 Pro Plan 的额度："Limits pretty huge for one openclaw"，日常开发够用了。不过 X 社区对 5 小时窗口的 6,000 次限制有不少吐槽，高强度使用时可能触碰上限。
<hr>
<h2 id="火山方舟-ark字节跳动的入局">火山方舟 Ark：字节跳动的入局</h2>
火山方舟是字节跳动的 AI 开发平台，主推豆包（Doubao）系列模型。
目前已知的信息：
<ul>
<li>模型：豆包系列，包括对话、代码生成等多个变体</li>
<li>API 格式：兼容 OpenAI 格式</li>
<li>定价：[needs source] 火山方舟的 Coding Plan 具体定价和额度尚未正式公开</li>
</ul>
火山方舟的优势在于字节跳动的基础设施和豆包模型在中文场景下的表现。但在 Coding Plan 这个具体产品形态上，目前公开信息不多，还需要观察。
OpenClaw 兼容性方面，社区有人在做适配，但没有官方支持。如果你想用火山方舟的模型跑 OpenClaw，需要自己调试配置。
<hr>
<h2 id="百度-coding-planernie-生态">百度 Coding Plan：ERNIE 生态</h2>
百度通过文心大模型（ERNIE）系列提供 AI 开发能力，平台是百度智能云千帆。
目前已知的信息：
<ul>
<li>模型：ERNIE 系列，包括 ERNIE-4.0、ERNIE-3.5 等</li>
<li>API 格式：百度自有格式，与 OpenAI 格式不完全兼容</li>
<li>定价：[needs source] 百度的 Coding Plan 具体方案尚未正式公开</li>
</ul>
百度在中文 NLP 方面有长期积累，ERNIE 模型的中文理解能力不错。但 API 格式不兼容 OpenAI 标准，对接第三方工具需要额外的适配层。
OpenClaw 兼容性方面，目前没有官方支持，社区适配也比较有限。主要障碍是 API 格式差异。
<hr>
<h2 id="实际选择建议">实际选择建议</h2>
说实话，截至 2026 年初，这个对比有点不公平。阿里云 Coding Plan 已经是成熟产品，有明确的定价、额度和工具支持。火山方舟和百度还在摸索阶段。
现在就需要用 OpenClaw 的，选阿里云 Coding Plan，没有悬念。$50/月（约 ¥360/月），8 个模型，官方支持，开箱即用。r/vibecoding 上有讨论直接说明了原因："OpenClaw + 阿里云编码计划：8个前沿模型，1个API密钥"，对于不想管多个订阅的开发者，这个逻辑很清楚。
值得一提的是社区里流传的一个观点：OpenClaw + Qwen3.5 在阿里云上的实际体验对中国开发者来说优于 Claude，原因是访问速度更快、价格更低，而且模型对中文代码注释和中文需求描述的理解更自然。这不是官方说法，但在 clawd.org.cn 社区和 r/vibecoding 的讨论里，持这个看法的人不少。
不着急的，可以关注火山方舟的动态。字节跳动在 AI 基础设施上投入很大，豆包模型迭代速度快。如果他们推出有竞争力的 Coding Plan，可能会在价格或模型数量上形成差异化。
百度的情况比较特殊。ERNIE 模型本身不差，但 API 格式不兼容是个硬伤。除非百度主动适配 OpenAI 格式，否则在 OpenClaw 生态里很难有存在感。
<hr>
<h2 id="总结对比">总结对比</h2>
选择 Coding Plan 看三个维度：
<ol>
<li>价格：阿里云目前最透明，$50/月（约 ¥360/月）。其他两家待定。</li>
<li>模型质量：阿里云 8 个模型覆盖面最广。火山方舟的豆包有潜力。百度的 ERNIE 在中文理解上有优势。</li>
<li>工具兼容性：阿里云官方支持 OpenClaw。其他两家需要社区适配。</li>
</ol>
这个市场还在早期，竞争会推动价格下降和功能改进。保持关注就好。
<hr>
<h2 id="相关文章">相关文章</h2>
<ul>
<li><a href="/blog/zh/openclaw-aliyun-coding-plan-zuipianyi-bushu">OpenClaw + Coding Plan 配置教程</a>：阿里云 Coding Plan 的完整配置步骤。</li>
<li><a href="/blog/zh/openclaw-moxing-xuanze-zhinan">模型选择指南</a>：8 个模型的详细对比和推荐。</li>
</ul>

阿里云 Coding Plan、火山方舟 Ark、百度 Coding Plan 三大平台横向对比。价格、模型、限制、OpenClaw 兼容性全面评测。

Coding Plan 对比评测 2026：阿里 vs 火山方舟 vs 百度

阿里云 Coding Plan：先发优势明显

OpenClaw 的核心价值不在于模型本身，而在于 Skills 生态系统。Skills 是可安装的扩展模块，赋予 OpenClaw 访问外部工具、API 和工作流的能力。对于中文用户来说，选对 Skills 能让开发效率提升一个数量级。
本文精选 7 类对中文开发者最实用的 OpenClaw Skills，每个 Skill 附带安装命令、使用示例和安全提示。如果你还没完成基础安装，建议先阅读 <a href="/blog/zh/openclaw-wanquan-anzhuang-zhinan-2026">OpenClaw 完全安装指南</a>。
<hr>
<h2 id="什么是-openclaw-skills">什么是 OpenClaw Skills？</h2>
Skills 是通过 ClawHub 发布的标准化扩展包。每个 Skill 包含：
<ul>
<li>工具定义（告诉 OpenClaw 可以调用什么）</li>
<li>权限声明（Skill 能访问哪些资源）</li>
<li>提示模板（如何与该 Skill 交互）</li>
</ul>
安装方式统一，通过 CLI 一行命令完成：
<pre><code class="hljs language-bash">openclaw skill install &#x3C;skill-name>
</code></pre>
安装后，在对话中直接调用即可。OpenClaw 会根据上下文自动判断何时使用该 Skill。
除了官方的 ClawHub，中文社区也是发现高质量 Skills 的好渠道。<a href="https://clawd.org.cn">clawd.org.cn</a> 的论坛里有专门的 Skills 推荐板块，收录了很多社区开发者贡献的中文向 Skill。<a href="https://e7ai.com">e7ai.com</a> 的 E7AI 社区也有活跃的 Skills 讨论区，经常有人分享安装踩坑经验。Zhihu 上的「OpenClaw 汉化发行版教程」对 Skills 的安装和配置有保姆级的逐步说明，适合刚开始上手的用户。B站和 YouTube 上也有「保姆级 OpenClaw 全网最细教学」系列视频，直接演示了 Skills 的安装过程，适合不喜欢看文字教程的用户。
<hr>
<h2 id="1-翻译类-skillsen-zh-双向翻译与代码注释汉化">1. 翻译类 Skills：EN-ZH 双向翻译与代码注释汉化</h2>
<h3 id="translate-zh"><code>translate-zh</code></h3>
这是使用频率最高的中文 Skill 之一。它支持英中、中英双向翻译，并针对技术文档做了专门优化，能正确处理代码块、变量名、API 响应字段等内容。
安装：
<pre><code class="hljs language-bash">openclaw skill install translate-zh
</code></pre>
典型用例：
你拿到一份英文 README，需要理解其中的配置逻辑。直接在 OpenClaw 中粘贴内容，然后说「翻译这段文档，保留代码块原样」。Skill 会输出中文译文，代码片段不受影响。
另一个高频场景是代码注释汉化。 团队交接时，老项目的英文注释往往是阅读障碍。用法：
<pre><code>请将以下函数的注释翻译成中文，变量名和函数名保持不变：
[粘贴代码]
</code></pre>
安全提示： <code>translate-zh</code> 只读取你粘贴的内容，不会访问本地文件系统。翻译内容经由 OpenClaw 模型处理，不会发送给第三方翻译服务。ClawHub 页面上会标注该 Skill 的权限范围，安装前请核对。
<hr>
<h2 id="2-中文搜索集成百度搜索-skill">2. 中文搜索集成：百度搜索 Skill</h2>
<h3 id="baidu-search"><code>baidu-search</code></h3>
对于某些技术问题，百度搜索返回的中文资料质量远高于英文搜索结果。这个 Skill 让 OpenClaw 能直接检索百度，并将搜索结果整合进对话上下文。
安装：
<pre><code class="hljs language-bash">openclaw skill install baidu-search
</code></pre>
典型用例：
国内特定框架（如若依、Spring Boot 中文生态）的报错信息，在百度社区、CSDN 或掘金上往往有详细解答。你可以对 OpenClaw 说：
<pre><code>用百度搜索「Spring Boot 整合 Nacos 配置中心 报错 NullPointerException」，
找到最相关的解决方案
</code></pre>
OpenClaw 会返回检索结果摘要，并根据内容给出建议。
安全提示： 搜索请求会通过 Skill 配置的代理发出。如果你对网络请求有审计要求，可在 OpenClaw 设置中开启请求日志。Skill 不会存储搜索历史。
<hr>
<h2 id="3-中国-api-集成微信支付宝阿里云-sdk">3. 中国 API 集成：微信、支付宝、阿里云 SDK</h2>
<h3 id="wechat-dev"><code>wechat-dev</code></h3>
微信开放平台的 API 文档体量庞大，接口版本众多。<code>wechat-dev</code> Skill 内置了微信小程序、公众号、企业微信的接口文档索引，能辅助生成签名计算、消息加密解密、用户授权流程的代码。如果你需要同时接入钉钉或企业微信，可以关注 <a href="https://github.com/jiulingyun/openclaw-cn">github.com/jiulingyun/openclaw-cn</a>，这个社区 fork 内置了钉钉和企业微信的支持，省去额外配置的步骤。
安装：
<pre><code class="hljs language-bash">openclaw skill install wechat-dev
</code></pre>
典型用例：
<pre><code>生成一个 Node.js 函数，用于计算微信支付 v3 的请求签名，
参数包括商户号、私钥路径和请求体
</code></pre>
Skill 会生成符合微信支付 v3 规范的签名函数，并附带注释说明每一步的逻辑。
<h3 id="aliyun-sdk"><code>aliyun-sdk</code></h3>
阿里云服务覆盖面广，SDK 碎片化严重，不同产品线的初始化方式差异很大。<code>aliyun-sdk</code> Skill 能根据你的需求，快速生成 OSS、RDS、ECS、函数计算等服务的 SDK 调用代码。
安装：
<pre><code class="hljs language-bash">openclaw skill install aliyun-sdk
</code></pre>
典型用例：
<pre><code>用 Python aliyun-python-sdk-core 写一个上传文件到 OSS 的函数，
Bucket 在 cn-hangzhou，需要处理大文件分片上传
</code></pre>
安全提示： 这两个 Skill 本身不会存储你的 AccessKey 或 AppSecret。生成的代码会使用环境变量占位符（如 <code>process.env.ALIYUN_ACCESS_KEY_ID</code>），不会硬编码凭证。如果你在 ClawHub 看到某个 Skill 要求存储 API 密钥，请仔细阅读其权限说明，参考 <a href="/blog/zh/openclaw-anquan-wenti-jiejue-fangan">OpenClaw 安全问题解决方案</a> 中的风险评估方法。
<hr>
<h2 id="4-文档翻译助手技术文档本地化">4. 文档翻译助手：技术文档本地化</h2>
<h3 id="doc-translator"><code>doc-translator</code></h3>
面向需要批量处理文档的团队。与 <code>translate-zh</code> 的区别在于：<code>doc-translator</code> 专注于结构化文档（Markdown、HTML、OpenAPI YAML），会保留文档格式标记，只翻译自然语言内容。
安装：
<pre><code class="hljs language-bash">openclaw skill install doc-translator
</code></pre>
典型用例：
你有一份 OpenAPI 规范文件，需要将所有 <code>description</code> 字段翻译成中文，供国内团队阅读，但字段名、路径、类型定义保持英文不变：
<pre><code>翻译以下 OpenAPI YAML 文件中的所有 description 和 summary 字段，
其余字段保持原样：
[粘贴 YAML]
</code></pre>
输出结果可以直接用于生成中文 API 文档。
安全提示： 如果文档包含敏感业务逻辑，建议在内部部署的 OpenClaw 实例上使用该 Skill，避免通过云端 API 处理。
<hr>
<h2 id="5-中文-nlp-工具文本分析与处理">5. 中文 NLP 工具：文本分析与处理</h2>
<h3 id="chinese-nlp"><code>chinese-nlp</code></h3>
面向需要处理中文文本数据的开发者。该 Skill 集成了分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等基础 NLP 功能，底层调用开源模型，无需额外注册第三方服务。
安装：
<pre><code class="hljs language-bash">openclaw skill install chinese-nlp
</code></pre>
典型用例：
处理用户反馈数据时，你需要快速识别高频投诉词汇：
<pre><code>对以下用户评论列表进行分词和情感分析，
标出负面评论中出现频率最高的关键词：
[粘贴评论数据]
</code></pre>
Skill 会返回分词结果、情感倾向分布和关键词频率表。
另一个常见用途是从中文合同或说明书中提取结构化信息（日期、金额、主体名称），省去手动解析的工作量。
安全提示： <code>chinese-nlp</code> 在本地运行模型推理，不会将文本数据上传至外部服务。处理敏感业务数据时，这是相对安全的选择。验证方式：在 ClawHub 的 Skill 详情页，查看「Network Access」权限项是否为 None 或 Disabled。
<hr>
<h2 id="6-中文代码审查带中文注释的-code-review">6. 中文代码审查：带中文注释的 Code Review</h2>
<h3 id="code-review-zh"><code>code-review-zh</code></h3>
标准的代码审查 Skill，输出语言为中文。审查内容涵盖：代码逻辑、潜在 bug、性能问题、安全隐患、命名规范。适合国内团队内部 Review，也适合用来自学。
安装：
<pre><code class="hljs language-bash">openclaw skill install code-review-zh
</code></pre>
典型用例：
提交 PR 前的自查：
<pre><code>请用中文审查以下 Go 函数，重点关注并发安全和错误处理：
[粘贴代码]
</code></pre>
输出示例结构：
<pre><code>问题 1（严重）：第 23 行 goroutine 访问共享变量未加锁，可能导致竞态条件。
建议：使用 sync.Mutex 或将该变量改为 atomic 类型。

问题 2（建议）：函数名 doThing 语义不清，建议改为 processUserRequest。

整体评分：7/10，主要逻辑正确，需修复并发问题后再合并。
</code></pre>
安全提示： 代码审查内容仅在当前会话中处理，不会写入外部存储。如果代码包含商业机密，同样建议使用本地部署实例。
<hr>
<h2 id="7-效率类-skillsgit-工作流与部署">7. 效率类 Skills：Git 工作流与部署</h2>
<h3 id="git-helper-zh"><code>git-helper-zh</code></h3>
Git 操作的中文辅助 Skill。不只是翻译 Git 命令，而是提供完整的工作流引导：从分支命名规范、commit message 模板，到 rebase、cherry-pick 操作的分步说明。
安装：
<pre><code class="hljs language-bash">openclaw skill install git-helper-zh
</code></pre>
典型用例：
处理合并冲突时，描述问题情境，Skill 会给出具体的解决步骤：
<pre><code>我在 feature/user-auth 分支上工作，执行 git merge main 后出现冲突，
涉及 src/auth/middleware.ts 和 src/config/index.ts 两个文件。
请给我分步骤的解决方案
</code></pre>
Skill 会根据描述生成具体命令和操作顺序，包括如何用 <code>git diff</code> 定位冲突、如何使用 merge tool，以及冲突解决后的收尾步骤。
<h3 id="deploy-check"><code>deploy-check</code></h3>
部署前自动检查清单。该 Skill 根据你的技术栈（Next.js、Docker、Kubernetes 等）生成定制化的部署前检查项，并在你描述部署计划时自动标记潜在风险点。
安装：
<pre><code class="hljs language-bash">openclaw skill install deploy-check
</code></pre>
典型用例：
<pre><code>我要将一个 Next.js 应用部署到阿里云 ECS，
使用 Nginx 反向代理，MySQL 8.0 数据库。
请生成部署前检查清单
</code></pre>
输出会按优先级分类列出检查项，包括环境变量配置、数据库连接池设置、Nginx 配置常见问题、日志路径权限等。
安全提示： <code>deploy-check</code> 不会主动连接你的服务器，所有建议基于你提供的信息。Skill 不会请求 SSH 密钥或服务器凭证。
<hr>
<h2 id="如何评估一个-skill-的安全性">如何评估一个 Skill 的安全性</h2>
在安装任何 ClawHub Skill 之前，养成以下检查习惯：
检查权限声明。 ClawHub 每个 Skill 页面都有权限列表，包括：File System（文件系统访问）、Network Access（网络请求）、Command Execution（命令执行）。非必要权限越少越好。
查看安装量和评分。 安装量超过 1000 且评分 4.0 以上的 Skill，通常经过社区验证。新发布且安装量极少的 Skill 需要额外谨慎。
阅读源代码（如果开源）。 许多高质量 Skill 在 GitHub 上开源。能看源码的 Skill 可信度更高。
避免存储凭证到 Skill 配置中。 如果 Skill 要求你在配置中填写 API Key，先确认这些凭证存储在哪里。可以参考 <a href="/blog/zh/openclaw-anquan-wenti-jiejue-fangan">OpenClaw 安全问题解决方案</a> 了解如何审计 Skill 的数据流向。
<hr>
<h2 id="管理已安装的-skills">管理已安装的 Skills</h2>
查看当前安装的所有 Skills：
<pre><code class="hljs language-bash">openclaw skill list
</code></pre>
更新特定 Skill 到最新版本：
<pre><code class="hljs language-bash">openclaw skill update &#x3C;skill-name>
</code></pre>
临时禁用某个 Skill（不卸载）：
<pre><code class="hljs language-bash">openclaw skill disable &#x3C;skill-name>
</code></pre>
卸载 Skill：
<pre><code class="hljs language-bash">openclaw skill remove &#x3C;skill-name>
</code></pre>
建议定期清理不常用的 Skills，减少权限暴露面。
<hr>
<h2 id="总结">总结</h2>
对于中文开发者，最值得优先安装的 Skills 是：
<ul>
<li><code>translate-zh</code>：最高频，几乎每天都用得上</li>
<li><code>wechat-dev</code> 或 <code>aliyun-sdk</code>：根据你的技术栈二选一</li>
<li><code>code-review-zh</code>：提升代码质量的好工具</li>
<li><code>git-helper-zh</code>：降低 Git 操作的心智负担</li>
</ul>
其他 Skills 根据实际项目需求按需安装。不要一次性装太多，每个有网络权限的 Skill 都是潜在的风险面。
关于 Skills 安全使用的更多细节，参见 <a href="/blog/zh/openclaw-anquan-wenti-jiejue-fangan">OpenClaw 安全问题解决方案</a>。如果你还没完成 OpenClaw 的基础配置，先看 <a href="/blog/zh/openclaw-wanquan-anzhuang-zhinan-2026">安装指南</a> 把环境搭好再安装 Skills。

为中文用户精选的 OpenClaw Skills 推荐。涵盖翻译、中文搜索、API 集成和开发效率工具，帮助你充分利用 OpenClaw。

OpenClaw 最佳 Skills 推荐（中文用户版）

1. 翻译类 Skills：EN-ZH 双向翻译与代码注释汉化

2. 中文搜索集成：百度搜索 Skill

3. 中国 API 集成：微信、支付宝、阿里云 SDK

4. 文档翻译助手：技术文档本地化

5. 中文 NLP 工具：文本分析与处理

6. 中文代码审查：带中文注释的 Code Review

7. 效率类 Skills：Git 工作流与部署

<h2 id="概述">概述</h2>
OpenClaw 通过 Coding Plan 提供多个主流中文 AI 模型的 API 接入，每月固定费用 $50，不限次数使用。问题不是「能不能用」，而是「选哪个」。
本文聚焦四个核心模型：Qwen3.5-plus、Kimi K2.5、GLM-5、MiniMax M2.5。这四个模型覆盖了绝大多数日常开发场景，各有侧重。如果你想要一份快速参考，先看下面的对比表，再按需深读各模型的详细分析。
<hr>
<h2 id="快速对比表">快速对比表</h2>
<div class="table-scroll-wrapper" style="overflow-x:auto;-webkit-overflow-scrolling:touch;margin:2.5rem 0"><table style="margin:0">
<thead>
<tr>
<th>模型</th>
<th>编程能力</th>
<th>中文支持</th>
<th>响应速度</th>
<th>上下文窗口</th>
<th>Coding Plan 费用</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>Qwen3.5-plus</td>
<td>★★★★★</td>
<td>★★★★★</td>
<td>★★★★</td>
<td>1M tokens</td>
<td>包含在 $50/月</td>
</tr>
<tr>
<td>Kimi K2.5</td>
<td>★★★★</td>
<td>★★★★★</td>
<td>★★★★★</td>
<td>262K tokens</td>
<td>包含在 $50/月</td>
</tr>
<tr>
<td>GLM-5</td>
<td>★★★★</td>
<td>★★★★</td>
<td>★★★</td>
<td>202K tokens</td>
<td>包含在 $50/月</td>
</tr>
<tr>
<td>MiniMax M2.5</td>
<td>★★★</td>
<td>★★★★</td>
<td>★★★★</td>
<td>196K tokens</td>
<td>包含在 $50/月</td>
</tr>
</tbody>
</table></div>
<hr>
<h2 id="coding-plan-模型概览">Coding Plan 模型概览</h2>
Coding Plan 是 OpenClaw 的订阅方案，$50 每月可以访问全部支持的模型，不按 token 单独计费。对于日常开发来说，这个方案的性价比远高于直接调用各家 API。
通过 Coding Plan 可以访问的模型包括 Qwen 系列（通义千问）、Kimi 系列（月之暗面）、GLM 系列（智谱 AI）、MiniMax 系列。每个模型有不同的上下文窗口大小、擅长任务类型和响应速度，选错模型会直接影响工作效率。
在 OpenClaw 里切换模型很简单，在设置页面选好模型 ID 就行。下文会介绍每个模型的配置方法。
<hr>
<h2 id="qwen35-plus中文编程首选">Qwen3.5-plus：中文编程首选</h2>
上下文：1M tokens | 适合：全栈开发、中文项目、长代码审查
Qwen3.5-plus 是 Coding Plan 里综合表现最强的模型。1M tokens 的上下文窗口在同类模型里是最大的，意味着你可以把整个项目目录的内容都塞进去，做大规模重构或代码审查时不用担心截断。
编程能力方面，Qwen3.5-plus 对 TypeScript、Python、Go 的支持很成熟。中文注释、中文变量命名、中文文档生成都处理得很自然，不会出现奇怪的翻译腔。如果你的项目需要中英文混用，比如给国内团队写技术方案、给代码加中文注释，这个模型几乎是唯一的首选。
多轮对话的上下文保持能力也比其他模型强。连续追问、修改需求、细化方案的场景下，它很少「忘记」前面说过的事。
不适合的场景：对响应延迟极度敏感的场景。1M 上下文是优势，但也意味着在处理超长 prompt 时，首 token 延迟会稍微长一些。
<h3 id="在-openclaw-中配置-qwen35-plus">在 OpenClaw 中配置 Qwen3.5-plus</h3>
打开 OpenClaw 设置，找到模型配置区域，填入以下信息：
<pre><code class="hljs language-json">{
 "model": "qwen3.5-plus",
 "provider": "coding-plan",
 "context_window": 1000000,
 "temperature": 0.2,
 "max_tokens": 8192
}
</code></pre>
建议把 <code>temperature</code> 设为 0.1 到 0.3 之间用于代码生成，设为 0.7 到 0.9 用于文档写作和创意内容。
<hr>
<h2 id="kimi-k25速度最快长文本最强">Kimi K2.5：速度最快，长文本最强</h2>
上下文：262K tokens | 适合：快速迭代、长文档处理、实时交互
Kimi K2.5 在四个模型里响应速度最快。首 token 延迟低，输出流畅，交互体验接近本地模型。如果你习惯边思考边和 AI 对话，这个模型的节奏感是最好的。
262K tokens 的上下文对于大多数项目已经够用。处理长文档、分析日志文件、读取大型 JSON 配置文件都没有问题。月之暗面对长文本的处理做了专门优化，在需要理解大量上下文的任务里表现稳定。
中文语言能力很强，对话流畅自然。如果你需要用 AI 帮你写中文技术博客、整理会议记录、生成产品说明，Kimi K2.5 的输出质量很高，几乎不需要大量修改。
编程能力比 Qwen3.5-plus 略弱一些，特别是在复杂的多文件重构场景下，偶尔会出现上下文丢失的问题。写简单脚本、生成模板代码、做小范围修改，完全没问题。
不适合的场景：需要 1M 以上超长上下文的大型项目重构。
<h3 id="在-openclaw-中配置-kimi-k25">在 OpenClaw 中配置 Kimi K2.5</h3>
<pre><code class="hljs language-json">{
 "model": "kimi-k2.5",
 "provider": "coding-plan",
 "context_window": 262144,
 "temperature": 0.3,
 "max_tokens": 4096
}
</code></pre>
Kimi 的流式输出效果很好，建议在 OpenClaw 里开启 <code>stream: true</code>，交互体验会明显提升。
<hr>
<h2 id="glm-5推理能力突出代码生成稳定">GLM-5：推理能力突出，代码生成稳定</h2>
上下文：202K tokens | 适合：复杂逻辑、数据分析、算法实现
GLM-5 是智谱 AI 的旗舰模型，在推理和逻辑分析方面有明显优势。如果你的任务涉及复杂算法设计、数据结构问题、性能优化分析，GLM-5 的表现会超过预期。
代码生成质量稳定，对 Python 数据科学生态（NumPy、Pandas、PyTorch）的理解特别好。做数据处理脚本、机器学习流水线、统计分析工具，这个模型很顺手。
响应速度比 Qwen3.5-plus 和 Kimi K2.5 慢一些，在处理需要大量推理步骤的任务时，输出时间会更长。这不是缺点，只是权衡：GLM-5 在生成答案之前会做更多内部推理，输出质量更高，但延迟也更高。
中文支持良好，但在自然语言写作风格上比 Kimi K2.5 稍逊一筹。用来写代码注释、技术文档没问题，但如果需要输出流畅的中文散文，GLM-5 有时候会显得比较「硬」。
不适合的场景：对延迟敏感的实时交互场景，以及需要自然中文写作风格的内容创作。
<h3 id="在-openclaw-中配置-glm-5">在 OpenClaw 中配置 GLM-5</h3>
<pre><code class="hljs language-json">{
 "model": "glm-5",
 "provider": "coding-plan",
 "context_window": 202000,
 "temperature": 0.1,
 "max_tokens": 8192
}
</code></pre>
GLM-5 做代码任务时建议把 <code>temperature</code> 调低到 0.1，输出会更稳定，减少随机性带来的错误。
<hr>
<h2 id="minimax-m25均衡性价比之选">MiniMax M2.5：均衡性价比之选</h2>
上下文：196K tokens | 适合：日常开发、预算优先、轻量任务
MiniMax M2.5 是四个模型里综合评分最低的，但这不代表它不好用。在大多数日常开发场景里，M2.5 的输出质量完全够用，而且响应速度不错，使用起来没有明显的等待感。
适合作为「主力模型」来应对日常的小任务：写简单函数、改 bug、生成测试用例、格式化代码。这类任务对模型能力的要求不高，用 M2.5 可以节省「高端模型」的使用配额（虽然 Coding Plan 不限量，但如果你对请求频率有顾虑，用轻量模型可以减少等待）。
中文支持中规中矩，写技术内容没问题，但不建议用来做需要高度精准的中文文本生成。
不适合的场景：复杂代码重构、需要深度推理的算法问题、大型项目分析。
<h3 id="在-openclaw-中配置-minimax-m25">在 OpenClaw 中配置 MiniMax M2.5</h3>
<pre><code class="hljs language-json">{
 "model": "minimax-m2.5",
 "provider": "coding-plan",
 "context_window": 196000,
 "temperature": 0.4,
 "max_tokens": 4096
}
</code></pre>
<hr>
<h2 id="按使用场景推荐">按使用场景推荐</h2>
<h3 id="web-开发前端--后端">Web 开发（前端 + 后端）</h3>
推荐：Qwen3.5-plus
全栈开发需要在 TypeScript、CSS、HTML、API 设计、数据库 schema 之间频繁切换。Qwen3.5-plus 的 1M 上下文窗口可以同时加载多个文件，跨文件的修改一致性更好。中文注释和文档也处理得很自然。
配合 OpenClaw 使用时，可以把整个 <code>src/</code> 目录作为上下文传入，让模型理解整个项目结构，再提出针对性的修改方案。
<h3 id="数据分析和机器学习">数据分析和机器学习</h3>
推荐：GLM-5
数据分析任务需要准确的逻辑推理，GLM-5 在这方面最强。Pandas 数据清洗、特征工程、模型评估、结果可视化，都可以用 GLM-5 生成高质量的代码。
对于复杂的算法问题，GLM-5 会先分析问题结构，再给出实现方案，不会直接堆代码。
<h3 id="devops-和基础设施">DevOps 和基础设施</h3>
推荐：Kimi K2.5
Dockerfile、CI/CD 配置、Shell 脚本、Kubernetes YAML，这类任务需要快速生成和验证，Kimi K2.5 的速度优势很明显。长日志分析也是它的强项，可以把整个日志文件丢进去，让它找出异常模式。
<h3 id="中文技术文档和内容">中文技术文档和内容</h3>
推荐：Kimi K2.5
如果主要任务是写中文技术文档、产品说明、API 文档、博客文章，Kimi K2.5 的中文输出质量最自然。句子流畅，不带翻译腔，可以直接拿来用，不需要大量润色。
<hr>
<h2 id="如何在-openclaw-中切换模型">如何在 OpenClaw 中切换模型</h2>
OpenClaw 支持在会话级别和全局级别切换模型。
全局切换（适用于长期使用某个模型）：
进入 OpenClaw 设置页面，找到「默认模型」配置项，选择目标模型，保存。之后所有新会话都会使用这个模型。
如果你在国内网络环境下遇到模型切换响应慢的问题，可以参考 <a href="https://github.com/jiulingyun/openclaw-cn">github.com/jiulingyun/openclaw-cn</a>，这是社区维护的中文 fork，专门针对国内网络做了路由优化，模型路由的延迟有明显改善。
会话级别切换（适用于临时任务）：
在对话框的模型选择器里直接点击当前模型名称，会出现下拉列表，选择需要的模型即可。切换只影响当前会话，不改变全局设置。
通过配置文件切换（适用于自动化场景）：
如果你通过 API 调用 OpenClaw，可以在每个请求里指定模型：
<pre><code class="hljs language-json">{
 "model": "qwen3.5-plus",
 "messages": [
 {
 "role": "user",
 "content": "帮我审查这段代码..."
 }
 ],
 "stream": true
}
</code></pre>
切换模型不需要重启 OpenClaw，也不会丢失当前会话的上下文（切换后新的 token 会用新模型处理）。
<hr>
<h2 id="coding-plan-定价说明">Coding Plan 定价说明</h2>
Coding Plan 固定费用 $50 每月，包含以上全部模型的无限次使用。不按 token 计费，不按模型分级收费，所有模型统一价格。
这意味着你可以随时在模型之间切换，不用担心某个「高级模型」会额外消耗预算。r/vibecoding 上有一个讨论帖总结了「8个前沿模型，1个API密钥」的接入方案，是目前最便宜的跑前沿模型方式，感兴趣可以去搜一下。
如果你之前直接调用各家 API（通义千问、月之暗面、智谱 AI），可以算一下当前的月度费用。对于日常开发强度来说，$50/月 的 Coding Plan 通常比按量计费便宜很多。
中文社区里有一个流传较广的说法：对于国内开发者来说，OpenClaw + Qwen3.5 接 Coding Plan，速度和成本都比直接用 Claude 划算。这个说法在 Zhihu 和 r/vibecoding 都能看到讨论，主要原因是访问延迟和汇率差异。Zhihu 上有一篇「OpenClaw 完全指南」（zhuanlan.zhihu.com/p/2015027745743189513）对此有详细分析，约 12000 字，覆盖了模型选型的各个角度。
安装和配置 OpenClaw 的详细步骤，参考：<a href="/blog/zh/openclaw-wanquan-anzhuang-zhinan-2026">OpenClaw 完全安装指南</a>。
如果在使用 Coding Plan 过程中遇到模型不可用、请求报错等问题，参考：<a href="/blog/zh/openclaw-coding-plan-guzhang-paichu">OpenClaw Coding Plan 故障排查</a>。
<hr>
<h2 id="总结">总结</h2>
四个模型各有侧重，没有一个能在所有场景下排第一：
<ul>
<li>需要中文编程、大型项目、全能模型：选 Qwen3.5-plus</li>
<li>需要速度快、长文档处理、中文写作：选 Kimi K2.5</li>
<li>需要深度推理、数据分析、算法设计：选 GLM-5</li>
<li>日常轻量任务、简单脚本生成：选 MiniMax M2.5</li>
</ul>
如果只能选一个作为默认模型，Qwen3.5-plus 是最保险的选择，1M 上下文和成熟的中文支持覆盖了绝大多数场景。在有特定需求时再切换到其他模型。
Coding Plan $50/月 包含全部模型，不用担心选错了会多花钱，随时换，随时试。

OpenClaw 支持的 AI 模型对比指南。详细比较 Qwen3.5、Kimi K2.5、GLM-5、MiniMax M2.5 的编程能力、速度和价格，帮你选择最合适的模型。

OpenClaw 模型选择指南：哪个 AI 模型最适合你？

Kimi K2.5：速度最快，长文本最强

GLM-5：推理能力突出，代码生成稳定

<h2 id="总结">总结</h2>
$50/月（约 ¥360/月）的 Coding Plan 加上 $5/月的 VPS，总共 $55/月（约 ¥396/月）就能跑 OpenClaw AI 代理。包含 8 个模型，90,000 次 API 请求额度。比直接调 Anthropic API 便宜一半以上。下面是完整的配置步骤。
<hr>
<h2 id="为什么-coding-plan-是最便宜的方案">为什么 Coding Plan 是最便宜的方案</h2>
先算一笔账。
用 Anthropic API 直接调 Claude，正常开发节奏下每月大概 $100 到 $200。OpenAI API 调 GPT-4 系列，每月大概 $50 到 $150。这些都是按 token 计费，用多少花多少，账单没有上限。
Coding Plan 不一样。$50/月（约 ¥360/月）是固定价格，包含 90,000 次 API 请求（每周 45,000 次，每 5 小时窗口 6,000 次）。不按 token 计费，不会出现月底账单翻倍的惊喜。
8 个模型全部包含在内：Qwen3.5-plus（1M 上下文）、Qwen3-max、Qwen3-coder-next、Qwen3-coder-plus（1M 上下文）、MiniMax-M2.5（196K）、GLM-5（202K）、GLM-4.7（202K）、Kimi-k2.5（262K）。
<blockquote>
注意：Lite 计划（$3/月，18K 请求）已于 2026 年 3 月 20 日停售。现在只有 Pro Plan。
</blockquote>
<hr>
<h2 id="配置步骤">配置步骤</h2>
<h3 id="第一步购买-coding-plan">第一步：购买 Coding Plan</h3>
登录阿里云百炼平台，找到 Coding Plan 订阅页面。选择 Pro Plan，$50/月（约 ¥360/月）。支持支付宝和国际信用卡。
阿里云官方提供了一步部署文档，覆盖从开通到配置的完整流程：<a href="https://www.alibabacloud.com/help/zh/alinux/deploy-openclaw-claude-code-in-one-step">阿里云官方 OpenClaw 部署指南</a>。如果你是第一次配置，建议先读这份文档。
购买完成后，进入控制台，找到 API 密钥管理页面。
<h3 id="第二步获取-sk-sp-密钥">第二步：获取 sk-sp 密钥</h3>
Coding Plan 的 API 密钥格式是 <code>sk-sp-xxxxx</code>，注意这和普通的 <code>sk-xxx</code> 密钥不一样。普通密钥是按量计费的，用错了会产生额外费用。
在控制台生成新的 Coding Plan 专用密钥，复制保存好。
<h3 id="第三步配置-openclawjson">第三步：配置 openclaw.json</h3>
打开你的 OpenClaw 配置文件（通常在项目根目录的 <code>openclaw.json</code>），写入以下内容：
<pre><code class="hljs language-json">{
 "mode": "merge",
 "models": {
 "providers": {
 "bailian": {
 "apiKey": "sk-sp-YOUR_KEY_HERE",
 "baseUrl": "https://coding-intl.dashscope.aliyuncs.com/v1"
 }
 }
 },
 "agents": {
 "defaults": {
 "model": {
 "primary": {
 "provider": "bailian",
 "model": "qwen3.5-plus",
 "reasoning": false
 }
 }
 }
 }
}
</code></pre>
几个关键点：
<ul>
<li>baseUrl 必须用国际版地址：<code>https://coding-intl.dashscope.aliyuncs.com/v1</code></li>
<li>如果你需要 Anthropic 兼容格式，用这个地址：<code>https://coding-intl.dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic</code></li>
<li><code>"reasoning": false</code> 必须设置，否则会返回空响应。这是最常见的配置错误。</li>
</ul>
<h3 id="第四步重启-openclaw">第四步：重启 OpenClaw</h3>
保存配置文件后，重启 OpenClaw 让配置生效。
<pre><code class="hljs language-bash"># 重启 OpenClaw 服务
openclaw restart
</code></pre>
<h3 id="第五步验证连接">第五步：验证连接</h3>
发一条简单的测试消息，确认模型正常响应：
<pre><code class="hljs language-bash"># 测试模型是否正常工作
openclaw chat "你好，请用一句话介绍自己"
</code></pre>
如果返回正常的中文回复，配置就完成了。如果返回空响应，检查 <code>reasoning</code> 是否设为 <code>false</code>。
<hr>
<h2 id="成本明细">成本明细</h2>
<div class="table-scroll-wrapper" style="overflow-x:auto;-webkit-overflow-scrolling:touch;margin:2.5rem 0"><table style="margin:0">
<thead>
<tr>
<th>项目</th>
<th>月费</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>Coding Plan Pro</td>
<td>$50/月（约 ¥360/月）</td>
</tr>
<tr>
<td>VPS（基础配置）</td>
<td>$5/月（约 ¥36/月）</td>
</tr>
<tr>
<td>总计</td>
<td>$55/月（约 ¥396/月）</td>
</tr>
</tbody>
</table></div>
对比其他方案：
<div class="table-scroll-wrapper" style="overflow-x:auto;-webkit-overflow-scrolling:touch;margin:2.5rem 0"><table style="margin:0">
<thead>
<tr>
<th>方案</th>
<th>月费范围</th>
<th>计费方式</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>Anthropic API（Claude）</td>
<td>$100 到 $200/月</td>
<td>按 token 计费，无上限</td>
</tr>
<tr>
<td>OpenAI API（GPT-4）</td>
<td>$50 到 $150/月</td>
<td>按 token 计费，无上限</td>
</tr>
<tr>
<td>Coding Plan + VPS</td>
<td>$55/月</td>
<td>固定价格，90K 请求</td>
</tr>
</tbody>
</table></div>
Coding Plan 的优势很明显：固定预算，不会超支。对个人开发者和小团队来说，这个价格几乎没有竞争对手。r/vibecoding 上有人总结得很直接："OpenClaw + 阿里云编码计划：8个前沿模型，1个API密钥"，帖子下面的反馈普遍认为这是目前对中国开发者最友好的方案。
<hr>
<h2 id="使用限制">使用限制</h2>
Coding Plan 有几条硬性限制，配置前必须了解：
<ol>
<li>仅限交互式编程工具使用。自动化脚本、批量调用都是禁止的。</li>
<li>请求额度：每月 90,000 次，每周 45,000 次，每 5 小时窗口 6,000 次。</li>
<li>超出额度后停止服务，不会自动按量计费。</li>
</ol>
<hr>
<h2 id="常见问题">常见问题</h2>
Q：配置好了但返回空响应？
检查 <code>"reasoning": false</code> 是否设置。这是最常见的问题。Coding Plan 不支持 reasoning 模式，开启会导致空响应。
Q：sk-sp 密钥和 sk- 密钥有什么区别？
<code>sk-sp-xxxxx</code> 是 Coding Plan 专用密钥，走固定额度。<code>sk-xxx</code> 是按量计费密钥。用错密钥会产生额外费用。
Q：可以同时用多个模型吗？
可以。8 个模型都包含在 Pro Plan 里，在配置文件里切换 model 字段就行。
<hr>
<h2 id="下一步">下一步</h2>
<ul>
<li><a href="/blog/zh/openclaw-coding-plan-guzhang-paichu">排错指南</a>：遇到问题？这里有详细的故障排查步骤。</li>
<li><a href="/blog/zh/openclaw-moxing-xuanze-zhinan">模型选择</a>：8 个模型怎么选？看完就知道。</li>
<li><a href="https://github.com/datawhalechina/hand-on-openclaw/blob/main/docs/doc/%E6%80%8E%E4%B9%88%E5%AE%89%E8%A3%85openclaw/%E9%98%BF%E9%87%8C%E4%BA%91%20Coding%20Plan%20%E6%8E%A5%E5%85%A5%20OpenClaw.md">datawhalechina/hand-on-openclaw</a>：阿里云 Coding Plan 接入 OpenClaw 的社区实操教程，步骤详细。</li>
<li><a href="https://clawd.org.cn">clawd.org.cn</a>：中文社区主站，遇到配置问题可以在这里提问。</li>
</ul>

OpenClaw 搭配阿里云 Coding Plan 的完整配置教程。$55/月运行 AI 代理，包含 8 大模型。附带常见错误排解。

OpenClaw + 阿里云 Coding Plan：最便宜的 AI 代理部署方案

为什么 Coding Plan 是最便宜的方案

解决 OpenClaw 与 Coding Plan 集成的常见问题：401 错误、reasoning 参数、连接超时和模型配置。包含完整的排查步骤和解决方案。

OpenClaw + Coding Plan 故障排除指南

问题五：请求限流，收到 429 错误

OpenClaw 很好用，但它有一个特点你必须提前了解：它运行在你的本地机器上，拥有文件系统访问权限，还会向外部 API 发送请求。这三件事加在一起，如果配置不当，就会带来真实的安全风险。
值得注意的是，2026 年国家网安中心已就 OpenClaw 相关使用发布风险提示，百度百科的 <a href="https://baike.baidu.com/item/OpenClaw/67313290">OpenClaw 词条</a> 也收录了官方安全说明，建议在部署前阅读。
这篇文章不是要吓你。OpenClaw 本身设计得相当谨慎，大多数漏洞来自用户操作失误，而不是软件本身的缺陷。但「OpenClaw 安全」这个话题值得认真对待，尤其是在你用它处理真实项目代码的时候。
我们从最高频的问题开始说起。
<hr>
<h2 id="1-api-密钥泄露最常见的-openclaw-漏洞">1. API 密钥泄露：最常见的 OpenClaw 漏洞</h2>
OpenClaw 需要连接到 AI 服务，这意味着你要配置 API 密钥。很多人第一次设置时，会直接把密钥写进配置文件或者粘贴到项目目录里，然后不小心把这个文件推送到 GitHub。
这是 OpenClaw 问题里最典型的一种，后果也最严重：密钥一旦公开，攻击者会在几分钟内发现并滥用。
正确做法：始终使用环境变量。
在你的 shell 配置文件（<code>~/.zshrc</code> 或 <code>~/.bashrc</code>）里设置：
<pre><code class="hljs language-bash">export ANTHROPIC_API_KEY="your-key-here"
export OPENAI_API_KEY="your-key-here"
</code></pre>
或者在项目根目录创建 <code>.env</code> 文件，并立刻把它加到 <code>.gitignore</code>：
<pre><code class="hljs language-bash"># .env
ANTHROPIC_API_KEY=your-key-here
OPENAI_API_KEY=your-key-here
</code></pre>
<pre><code class="hljs language-bash"># .gitignore
.env
.env.local
.env.*.local
</code></pre>
永远不要把 <code>.env</code> 文件提交到版本库。没有例外。
如果你已经不小心提交了密钥，处理步骤是：立刻去 API 提供商的控制台撤销那个密钥，生成新密钥，然后用 <code>git filter-branch</code> 或 BFG Repo-Cleaner 清除历史记录。仅仅删除文件然后再提交是不够的，历史记录里还有。
<hr>
<h2 id="2-clawhub-技能安全安装前先审查">2. ClawHub 技能安全：安装前先审查</h2>
ClawHub 是 OpenClaw 的技能市场，里面有几千个社区贡献的技能。大多数没问题，但你在安装前应该做基本的审查，因为技能本质上是在你机器上运行的代码。
安装前检查这几点：
首先，看作者信息。官方认证的作者和有发布历史的账号比匿名新账号可信度高。
其次，看安装量和评分。一个安装量只有个位数、上传时间是三天前的技能，需要更仔细审查。
第三，直接看源码。ClawHub 的大多数技能都是开源的，点进去看看它在做什么。特别注意这几类操作：
<pre><code class="hljs language-json">// 警惕这类权限请求
{
 "permissions": {
 "fileSystem": "write",
 "network": "unrestricted",
 "shell": "execute"
 }
}
</code></pre>
如果一个技能请求「不受限的网络访问」或者「shell 执行权限」，而它的功能描述只是「帮你格式化代码」，这个不匹配就是红旗。
关于推荐的安全技能，可以参考这篇文章：<a href="/blog/zh/openclaw-zuijia-skills-tuijian">OpenClaw 最佳 Skills 推荐</a>。里面列出了经过验证的常用技能，省去你自己筛选的时间。
<hr>
<h2 id="3-文件系统权限控制-openclaw-能访问什么">3. 文件系统权限：控制 OpenClaw 能访问什么</h2>
OpenClaw 默认可以读取它被打开的目录下的文件。这通常够用，但如果你在一个大型 monorepo 里工作，或者项目目录里有敏感文件，你应该明确限制它的访问范围。中文社区的 X 讨论中有用户提到「洗机」风险（即权限配置不当导致整机文件被扫描），这类案例集中在没有配置 <code>blockedPaths</code> 的场景下，r/LocalLLaMA 上也有相关安全担忧的讨论线程。配置好访问范围是防范这类风险的第一步。
在 OpenClaw 的配置文件里，你可以设置允许访问的路径：
<pre><code class="hljs language-json">{
 "fileAccess": {
 "allowedPaths": [
 "/Users/yourname/projects/my-app/src",
 "/Users/yourname/projects/my-app/public"
 ],
 "blockedPaths": [
 "/Users/yourname/projects/my-app/.env",
 "/Users/yourname/projects/my-app/secrets",
 "/Users/yourname/.ssh"
 ]
 }
}
</code></pre>
<code>blockedPaths</code> 里应该包含：
<ul>
<li>所有 <code>.env</code> 文件</li>
<li>SSH 密钥目录（<code>~/.ssh</code>）</li>
<li>包含数据库连接字符串的配置文件</li>
<li>任何包含生产环境凭证的目录</li>
</ul>
即使你设置了允许路径，也要养成习惯：不在包含敏感文件的目录下直接打开 OpenClaw。把工作目录和凭证目录物理隔离是最简单的防护。
<hr>
<h2 id="4-网络安全api-调用的代理配置">4. 网络安全：API 调用的代理配置</h2>
OpenClaw 向 AI 服务发送的请求包含你的代码片段和对话内容。在某些网络环境下，你可能需要通过代理设置来路由这些请求，或者需要对请求内容有更多控制。
OpenClaw 支持代理配置：
<pre><code class="hljs language-json">{
 "network": {
 "proxy": {
 "http": "http://proxy.yourcompany.com:8080",
 "https": "http://proxy.yourcompany.com:8080",
 "noProxy": ["localhost", "127.0.0.1", "internal.yourcompany.com"]
 },
 "timeout": 30000,
 "retries": 3
 }
}
</code></pre>
如果你在企业环境里使用 OpenClaw，IT 部门可能要求所有外部请求通过审计代理。这个配置就是用来满足这类需求的。
另外，注意 <code>noProxy</code> 列表。本地服务和内网地址应该绕过代理直接访问，否则会造成不必要的延迟甚至连接失败。
<hr>
<h2 id="5-docker-沙箱更安全的代码执行环境">5. Docker 沙箱：更安全的代码执行环境</h2>
如果你用 OpenClaw 执行 AI 生成的代码（而不只是让它帮你写代码），Docker 沙箱是一个值得考虑的选项。
核心思路是：让 AI 生成的代码在一个隔离的容器里运行，而不是直接在你的宿主机上执行。即使代码有问题，破坏范围也被限制在容器内部。
基础配置如下：
<pre><code class="hljs language-dockerfile"># Dockerfile.openclaw-sandbox
FROM node:20-alpine

# 创建非 root 用户
RUN addgroup -S sandbox &#x26;&#x26; adduser -S sandbox -G sandbox

# 设置工作目录
WORKDIR /workspace

# 只挂载必要的目录
COPY --chown=sandbox:sandbox . /workspace

USER sandbox

# 限制网络访问（根据需要调整）
</code></pre>
在 OpenClaw 配置里启用 Docker 执行：
<pre><code class="hljs language-json">{
 "execution": {
 "sandbox": "docker",
 "dockerImage": "openclaw-sandbox:latest",
 "mountReadOnly": true,
 "networkMode": "none"
 }
}
</code></pre>
<code>networkMode: "none"</code> 会完全切断容器的网络访问，适合只需要本地计算的场景。如果代码需要访问网络，改为 <code>bridge</code> 并配置防火墙规则。
Docker 沙箱会增加一些延迟，但对于安全要求较高的场景，这个代价是值得的。
<hr>
<h2 id="6-敏感数据处理防止-ai-读取凭证">6. 敏感数据处理：防止 AI 读取凭证</h2>
这个问题比你想象的更微妙。OpenClaw 在理解上下文时，会读取你工作目录里的文件。如果你的项目里有包含真实数据的测试 fixture，或者你在对话里粘贴了数据库查询结果，这些内容会被发送到 AI 服务。
几个实用建议：
用假数据替代真实数据。 测试 fixture 和 seed 文件里不应该有真实的用户数据、真实的 API 密钥或真实的业务数据。
在对话里用占位符。 如果你需要展示一个 JSON 结构，用这样的格式：
<pre><code class="hljs language-json">{
 "userId": "user_xxxx",
 "apiKey": "[REDACTED]",
 "email": "user@example.com"
}
</code></pre>
而不是直接粘贴真实值。
设置上下文白名单。 在 OpenClaw 配置里，你可以指定哪些文件类型会被自动读入上下文：
<pre><code class="hljs language-json">{
 "context": {
 "includeExtensions": [".ts", ".tsx", ".js", ".jsx", ".json", ".md"],
 "excludePatterns": [
 "**/.env*",
 "**/secrets/**",
 "**/*.key",
 "**/*.pem",
 "**/credentials*"
 ]
 }
}
</code></pre>
<code>excludePatterns</code> 用 glob 语法，确保凭证文件永远不会被自动包含进上下文。
<hr>
<h2 id="7-定期更新修补已知漏洞">7. 定期更新：修补已知漏洞</h2>
OpenClaw 的更新日志通常包含安全修复，但很多用户装好之后就不再更新。这是个坏习惯。
检查当前版本：
<pre><code class="hljs language-bash">openclaw --version
</code></pre>
通过 npm 更新到最新版：
<pre><code class="hljs language-bash">npm update -g openclaw
</code></pre>
或者如果你用的是 brew：
<pre><code class="hljs language-bash">brew upgrade openclaw
</code></pre>
建议每隔两周检查一次更新。如果有 OpenClaw 漏洞被公开披露，通常会在几天内发布补丁版本，这时候要立刻更新。
ClawHub 的技能也需要定期更新。进入 OpenClaw 的技能管理界面，检查有没有待更新的技能，安全相关的修复通常会在更新说明里标注。
<hr>
<h2 id="常见-openclaw-问题排查">常见 OpenClaw 问题排查</h2>
除了上面的安全配置，这里列几个用户经常遇到的 OpenClaw 问题及解决方法。
问题：OpenClaw 无法连接到 API
先检查 API 密钥是否正确设置，然后检查网络连接。如果你在企业网络里，可能需要配置代理设置（见第 4 节）。
<pre><code class="hljs language-bash"># 测试 API 连接
openclaw test-connection
</code></pre>
问题：技能安装失败
通常是网络问题或者 npm 权限问题。
<pre><code class="hljs language-bash"># 检查 npm 权限
npm config get prefix

# 如果前缀是系统目录，考虑使用 nvm 管理 Node 版本
</code></pre>
问题：文件访问被拒绝
检查你的 <code>allowedPaths</code> 配置，确认目标目录在允许列表里。同时检查操作系统级别的文件权限。
问题：响应速度变慢
可能是代理配置问题，也可能是上下文文件太多导致每次请求的 token 数量过大。检查 <code>excludePatterns</code> 配置，排除不需要的文件类型。
<hr>
<h2 id="安全配置检查清单">安全配置检查清单</h2>
在把 OpenClaw 用于真实项目之前，过一遍这个清单：
<ul class="contains-task-list">
<li class="task-list-item"><input type="checkbox" disabled> API 密钥存储在环境变量里，不在配置文件里</li>
<li class="task-list-item"><input type="checkbox" disabled> <code>.env</code> 文件已加入 <code>.gitignore</code></li>
<li class="task-list-item"><input type="checkbox" disabled> <code>blockedPaths</code> 包含所有凭证和密钥文件</li>
<li class="task-list-item"><input type="checkbox" disabled> ClawHub 技能安装前已检查权限请求</li>
<li class="task-list-item"><input type="checkbox" disabled> <code>excludePatterns</code> 排除了 <code>.env*</code> 和凭证文件</li>
<li class="task-list-item"><input type="checkbox" disabled> 测试数据使用占位符，不含真实用户数据</li>
<li class="task-list-item"><input type="checkbox" disabled> OpenClaw 版本保持最新</li>
<li class="task-list-item"><input type="checkbox" disabled> 高安全要求场景启用了 Docker 沙箱</li>
</ul>
<hr>
关于安装和基础配置，参考这篇文章：<a href="/blog/zh/openclaw-wanquan-anzhuang-zhinan-2026">OpenClaw 完全安装指南 2026</a>。安全配置需要在安装完成后才能生效，如果你还没装好，先从那里开始。
OpenClaw 的设计思路是让开发者有控制权，安全配置也是这个思路的延伸。花半小时把上面这些配置做好，之后就不用再担心了。

OpenClaw 安全风险分析与防护指南。涵盖 API 密钥泄露、ClawHub 技能审核、权限配置和网络安全最佳实践。

OpenClaw 安全问题与解决方案

1. API 密钥泄露：最常见的 OpenClaw 漏洞

2. ClawHub 技能安全：安装前先审查

3. 文件系统权限：控制 OpenClaw 能访问什么

4. 网络安全：API 调用的代理配置

5. Docker 沙箱：更安全的代码执行环境

6. 敏感数据处理：防止 AI 读取凭证

OpenClaw 完整安装部署教程，包括阿里云 ECS 一键部署、本地安装、Docker 容器化和 Coding Plan API 配置。适合新手的中文指南。

OpenClaw 完全安装指南 2026

方式一：本地安装（npm 一行命令）

1.3 中文优化分支（国内用户推荐）

通用配置：模型、代理设置与技能