OpenClaw Token 自由！本地模型搭建教程，最新

想要 Token 自由吗？想要本地运行 AI 模型吗？本教程教你使用 OpenClaw 搭配 llama.cpp，快速搭建本地模型，实现 Token 自由！

🦞 什么是 OpenClaw？

OpenClaw（中文名：小龙虾）是一个功能强大的开源 AI 助手框架，由国内开发者社区维护。它最大的特点就是支持本地模型部署，让你不再受限于 API 调用限制和高昂的 Token 费用。支持：

• ✅ 本地模型部署
• ✅ Token 自由：本地运行模型，无需担心 Token 限制
• ✅ 多平台接入：支持微信、飞书、钉钉等多个平台
• ✅ 完全免费：开源免费，无任何隐藏费用

🛠️ 准备工作

获取项目

环境要求

• Python 3.8+
• 4GB 以上内存
• 10GB 可用磁盘空间

📥 步骤 1：获取项目文件

方式一：网盘下载

从夸克网盘下载完整项目包，解压到本地。

关注公众号私信发送”openclaw_token"获取

方式二：Git 克隆

git clone https://github.com/openclaw/openclaw.gitcd openclaw

⚙️ 步骤 2：配置环境

创建虚拟环境

python3 -m venv venvsource venv/bin/activate  # Linux/Mac# 或venv\Scripts\activate  # Windows

安装依赖

pip install -r requirements.txt

🔑 步骤 3：配置 Token

配置 Token

在项目目录创建配置文件：

OPENCLAW_TOKEN=your_token_here

🚀 步骤 4：启动服务

启动命令

python3 main.py

验证启动

看到以下日志表示成功：

✅ OpenClaw started🔗 Running on http://localhost:8080

🌐 步骤 5：访问界面

在浏览器打开：

http://localhost:8080

界面功能

• 对话测试
• 配置管理
• 日志查看
• 模型切换

🤖 步骤 6：配置本地模型

llama.cpp 集成

1. 下载 llama.cpp
2. 配置模型路径
3. 启动本地推理

模型推荐

✅ 步骤 7：测试对话

基础测试

发送消息测试 AI 回复：

用户：你好AI: 你好！有什么可以帮你的？

功能验证

• ✅ 文本对话正常
• ✅ 响应速度合理
• ✅ Token 使用正常

💡 常见问题

Q1: Token 不够用？

解决方案：

• 使用本地模型
• 优化 Token 使用策略
• 选择更高效的模型

Q2: 本地模型太慢？

优化建议：

• 使用量化模型
• 减少上下文长度
• 升级硬件配置

🎉 总结

恭喜你完成本地模型搭建！

现在你可以：

• ✅ 自由使用 Token
• ✅ 本地运行 AI 模型
• ✅ 完全掌控数据
• ✅ 零成本使用

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