夜雨聆风
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PART 01
📋 前言：为什么要集成多个 AI 模型？
你是否遇到过：
不同任务需要不同 AI 模型（Claude 写代码、GPT 做创意、Kimi 做中文） 每个模型都要单独付费 API，成本高 管理多个 API Key 很麻烦
今天介绍一个方案：在 NAS 上部署 OpenClaw，集成多个主流 AI 平台到一个界面。
这不是"免费"方案，而是统一管理方案——你需要拥有各平台的账号（可以是免费试用版、订阅版或 API Key），OpenClaw 帮你把它们整合在一个地方使用。
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PART 02
🎯 项目简介
OpenClaw-Zero-Token 是 OpenClaw 的一个分支，特点是：
🌐 统一网关：一个界面访问多个 AI 平台 🔄 多模型支持：DeepSeek、千问、Kimi、Claude、豆包等 🖥️ Web 界面：美观的聊天界面 🤖 工具调用：支持执行命令、读取文件、网页自动化 📱 多端访问：Web UI + API 接口 🔧 可本地部署：完全运行在自己的 NAS 上，数据不出内网
注意：你需要自行准备各 AI 平台的访问凭证（API Key 或已登录的浏览器会话），本项目仅提供集成层。
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PART 03
⚠️ 重要说明
- 合规使用
：请遵守各 AI 平台的服务条款 - 合法凭证
：仅使用你合法获得的 API Key 或账号 - 个人学习
：适合个人学习研究，不建议用于商业生产 - 费用责任
：各平台可能产生费用，请自行了解定价 - 账号安全
：妥善保管凭证，不要泄露
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PART 04
🏗️ 系统架构
你的 NAS (Docker)
├── OpenClaw Gateway (端口 3001)
├── Web UI 界面
├── 统一的 API 接口
└── 连接到各 AI 平台
├── DeepSeek API / Web
├── 千问 API / Web
├── Kimi API
├── Claude API
└── ...
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PART 05
📦 部署步骤
步骤 1：准备环境
你的 NAS 需要：
步骤 2：创建项目目录
# SSH 登录 NAS
ssh your-nas-ip
# 创建目录
mkdir -p /volume1/docker/openclaw-multi-ai
cd /volume1/docker/openclaw-multi-ai
步骤 3：创建 docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
openclaw:
image: ghcr.io/linuxhsj/openclaw-zero-token:latest
container_name: openclaw-multi-ai
restart: unless-stopped
ports:
- "3001:3001" # Web 界面和 API 端口
volumes:
- ./data:/app/.openclaw-zero-state # 持久化数据
- ./logs:/app/logs # 日志
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
- NODE_ENV=production
步骤 4：准备各平台的访问凭证
你需要为要集成的每个平台准备凭证。常见方式：
方式 A：API Key（推荐，稳定）
DeepSeek：申请 API Key（https://platform.deepseek.com） 千问：申请 API Key（https://dashscope.aliyun.com） Kimi：申请 API Key（https://platform.moonshot.cn） 其他平台类似
方式 B：Web 会话（实验性，可能不稳定）
在浏览器中登录各平台 使用工具导出 Cookie（不推荐生产环境）
步骤 5：配置认证
首次运行需要进行配置：
# 启动容器
docker-compose up -d openclaw
# 执行配置向导
docker exec -it openclaw-multi-ai ./onboard.sh webauth
按照向导选择你准备好的平台，输入对应的 API Key 或完成登录流程。
对于 API Key 方式：
选择对应平台 选择 API Key 认证模式 输入你的 API Key
向导完成后，会生成配置文件 ./data/.openclaw-zero-state/openclaw.json，其中包含你配置的所有平台。
步骤 6：启动服务
# 使用脚本管理（如有）
docker exec -it openclaw-multi-ai ./server.sh start
# 或直接重启容器
docker-compose restart openclaw
步骤 7：访问 Web 界面
打开浏览器，访问：
http://你的NASIP:3001
你会看到一个聊天界面，可以开始对话了！
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PART 06
💻 使用指南
查看可用模型
在聊天框输入：
/models
会列出所有已配置的模型及其上下文窗口大小。
切换模型
/model claude-web/claude-sonnet-4-6
/model deepseek-web/deepseek-chat
/model qwen-web/qwen-turbo
使用工具
OpenClaw 支持工具调用，可以：
读取本地文件： read_file执行命令： exec网页浏览： browser联网搜索： web_search等等...
示例对话：
你：帮我查看 /volume1/docker/iptv-api/logs/update.log 这个日志文件
AI：（自动调用 read_file）读取中...
你：执行 docker-compose ps 查看运行中的容器
AI：（自动调用 exec）正在执行...
API 调用
OpenClaw 提供 OpenAI 兼容的 API：
curl http://127.0.0.1:3001/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-web/deepseek-chat",
"messages": [{"role":"user","content":"你好"}]
}'
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PART 07
⚙️ 配置管理
配置文件位置
./data/.openclaw-zero-state/
├── openclaw.json # 主配置（模型、网关设置）
├── auth.json # 认证信息（API Keys / Cookies）⚠️ 敏感
└── agents/main/agent/ # Agent 配置
添加新模型
准备该平台的 API Key 或登录凭证 运行配置向导：
docker exec -it openclaw-multi-ai ./onboard.sh webauth
选择要添加的平台 输入凭证 重启服务
修改模型参数
编辑 ./data/.openclaw-zero-state/openclaw.json：
{
"models": {
"providers": {
"deepseek-web": {
"api": "deepseek-web",
"models": [
{
"id": "deepseek-chat",
"name": "DeepSeek Chat"
}
]
}
}
}
}
修改后重启容器。
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PART 08
🔄 维护与排错
查看日志
docker logs -f openclaw-multi-ai
# 或
tail -f ./logs/*.log
凭证过期
某些平台的会话可能定期过期（Web 会话通常 30 天）。如果模型无法使用：
重新运行配置向导：
docker exec -it openclaw-multi-ai ./onboard.sh webauth
重新输入 API Key 或重新登录
环境诊断
docker exec -it openclaw-multi-ai node dist/index.mjs doctor
重启服务
docker-compose restart openclaw
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PART 09
🌟 使用场景示例
场景 1：代码开发
你：用 TypeScript 写一个快速排序函数
AI：（使用 Claude 或 DeepSeek，生成代码）
你：这段代码有 bug，帮我调试
AI：（分析代码，定位问题）
场景 2：文档总结
你：读取这个 Markdown 文件并总结要点
AI：（调用 read_file，提取要点）
场景 3：信息查询
你：查询今天的 A 股行情
AI：（调用 web_search，实时搜索）
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PART 10
📊 各平台对比
| DeepSeek | ||
| Claude | ||
| GPT-4 | ||
| 千问 | ||
| Kimi | ||
| 豆包 |
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PART 11
🔐 安全建议
- 保护配置文件
： ./data目录包含敏感信息，设置正确权限 - 内网访问
：通过内网或 VPN 访问 Web UI，不要暴露到公网 - 定期备份
：定期备份配置和重要数据 - 使用强密码
：如果启用了认证，使用强密码 - 关注账单
：使用 API Key 时，关注各平台的使用费用
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PART 12
🎯 与官方 API 对比
| 费用 | ||
| 管理 | ||
| 工具 | ||
| 会话管理 | ||
| 稳定性 | ||
| 多模型切换 | ||
| 生产就绪 |
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PART 13
🎉 部署完成！
你现在拥有：
✅ 在 NAS 上运行的 AI 多模型网关 ✅ 统一的 Web 界面 ✅ 支持 10+ 主流 AI 平台 ✅ 工具调用能力 ✅ 完全本地化部署
开始体验多模型 AI 的魅力吧！ 🚀
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PART 14
📞 获取帮助
项目地址：https://github.com/linuxhsj/openclaw-zero-token 问题反馈：GitHub Issues 更多教程：关注「share虾🦐」公众号
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版本：v1.0（2026-03-30）部署时间：约 30-60 分钟适用场景：个人学习研究
THANKS FOR READING
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