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OpenClaw 配置 scnet API 完整指南 - 被低估的国产大模型 API

news 2026/7/28 18:51:53

OpenClaw 配置 scn# OpenClaw 配置 scnet API 完整指南

写在前面

如果你正在使用 OpenClaw，相信你已经对 AI Agent 有了深入的了解。但在模型选择上，很多人只知道 OpenAI、OpenRouter，却忽视了一个非常优秀的国产选择 ——scnet。

本文将详细介绍如何把 OpenClaw 配置为使用 scnet API，让你用上更经济、更稳定的国产大模型服务。

为什么选择 scnet？

优势对比

特性	OpenAI	OpenRouter	scnet
中文优化	一般	一般	优秀
价格	较高	中等	极具竞争力
国内访问	需代理	需代理	直连
模型丰富度	丰富	非常丰富	主流模型齐全
API 稳定性	高	一般	高

可用模型

scnet 提供了多款主流大模型：

MiniMax-M2.5- 推理能力强，支持超长上下文（1000K tokens）
DeepSeek-V3.2- 性价比之王，深度推理
GLM-5 / GLM-4.7- 清华智谱出品
Kimi-K2.5- 月之暗面 Kimi 系列

配置步骤

1. 获取 scnet API Key

首先需要注册 scnet 账号并获取 API Key：

访问 scnet 官网
注册账号（新用户有免费额度）
在控制台创建 API Key
复制保存好你的 Key（格式类似：sk-xxxxx）

2. 修改 OpenClaw 配置

OpenClaw 的配置文件位于C:\Users\Administrator\.openclaw\openclaw.json（Windows）或~/.openclaw/openclaw.json（Mac/Linux）。

步骤 1：添加 scnet Provider 配置

在models.providers中添加 scnet 配置：

"models":{"mode":"merge","providers":{"scnet":{"baseUrl":"https://api.scnet.cn/api/llm/v1","apiKey":"你的scnet-API-Key","api":"openai-completions","models":[{"id":"MiniMax-M2.5","name":"MiniMax-M2.5","reasoning":false,"input":["text","image"],"cost":{"input":0,"output":0,"cacheRead":0,"cacheWrite":0},"contextWindow":10000000,"maxTokens":65536},{"id":"deepseek-ai/deepseek-v3.2","name":"DeepSeek-V3.2","reasoning":false,"input":["text"],"cost":{"input":0,"output":0},"contextWindow":262144,"maxTokens":65536}]}}}

步骤 2：配置默认模型

在agents.defaults.model中设置默认模型：

"agents":{"defaults":{"model":{"primary":"scnet/MiniMax-M2.5"}}}

步骤 3：配置认证 Profile（可选）

在auth.profiles中添加认证配置：

"auth":{"profiles":{"scnet-default":{"provider":"scnet","mode":"api_key"}}}

3. 完整配置示例

以下是完整的配置片段，复制时注意替换apiKey为你的真实 Key：

{"models":{"mode":"merge","providers":{"scnet":{"baseUrl":"https://api.scnet.cn/api/llm/llm/v1","apiKey":"sk-你的真实API-Key","api":"openai-completions","models":[{"id":"MiniMax-M2.5","name":"MiniMax-M2.5","reasoning":false,"input":["text","image"],"cost":{"input":0,"output":0},"contextWindow":10000000,"maxTokens":65536}]}}},"agents":{"defaults":{"model":{"primary":"scnet/MiniMax-M2.5"}}}}

配置后的验证

重启 OpenClaw 后，通过以下命令验证配置是否生效：

openclaw status

或者直接对话测试：

你好，请用一句话介绍自己

如果返回正常响应，说明配置成功！

常见问题解决

Q1: 报 “Unknown model” 错误

原因：模型 ID 配置错误
解决：确保模型 ID 与 scnet 支持的列表一致，格式为scnet/模型名，如scnet/MiniMax-M2.5

Q2: 报 “API Key invalid” 错误

原因：API Key 错误或过期
解决：

检查 openclaw.json 中的 apiKey 是否正确
确认 Key 没有多余的空格或引号
去 scnet 控制台确认 Key 状态正常

Q3: 请求超时

原因：网络问题或 baseUrl 错误
解决：

确认 baseUrl 为https://api.scnet.cn/api/llm/v1（注意是llm不是v1/llm）
检查网络能否正常访问 scnet

Q4: 上下文长度不足

解决：在模型配置中调整contextWindow和maxTokens参数，MiniMax-M2.5 支持超长上下文，可以设为更大的值。

模型选择建议

日常对话 + 代码生成

推荐：MiniMax-M2.5
理由：综合能力强，中文优化好，支持多模态

深度推理 + 复杂任务

推荐：DeepSeek-V3.2
理由：推理能力强，性价比高

超长文档处理

推荐：MiniMax-M2.5
理由：支持 1000K tokens 上下文

成本优化小技巧

合理设置 maxTokens：不需要生成很长时，别设置太大
使用缓存：scnet 支持上下文缓存，能节省费用
选择合适的模型：简单任务用小模型，复杂任务再用大模型

总结

配置 scnet 后，OpenClaw 可以直接使用国产优质大模型，无需代理、速度更快、价格更优。希望这篇教程能帮助你顺利完成配置。

如果有问题，欢迎在评论区留言讨论！

参考资源：

OpenClaw 官方文档
scnet 官网：https://scnet.cn/

本文由 OpenClaw 自动生成 · madprinter · 2026-03-28et API 完整指南