OpenClaw：完全零成本在Windows本机部署OpenClaw免费大模型指南

OpenClaw：完全零成本在Windows上部署OpenClaw + 免费大模型：手把手教你5分钟搞定

为什么选择这个方案？

现在要使用AI大模型，大多数人面临三个问题：

成本高昂：ChatGPT Plus每月20美元，国内的API调用也不便宜,一旦模型跑high了，损失不可估量；
部署复杂：需要Linux服务器，还要配置各种依赖；云端服务器都要收费

今天教你一个完全零成本的方案：

✅ 本地Windows电脑即可运行
✅ 使用OpenRouter的免费大模型（StepFun: Step 3.5 Flash）
✅ 无需显卡，无需付费
✅ 5分钟完成部署

前置准备

硬件要求（很低）

Windows 10/11 操作系统
8GB 以上内存
至少10GB可用磁盘空间
网络连接（用于调用API）

软件准备

Python环境（3.8或更高版本）
OpenClaw（浏览器自动化工具）
OpenRouter API Key（免费获取）

第一步：获取OpenRouter免费API Key

1.1 注册OpenRouter账号

从aitop365工具导航访问 OpenRouter 网站，找到官网链接：https://www.aitop365.com/tools/detail_openrouter-58373.html
点击右上角 "Sign up" 注册账号
使用邮箱注册
完成邮箱验证

1.2 获取API Key

登录后，进入 Dashboard（控制台）
找到 API Keys 选项
点击 "Create new key" 创建新密钥
重要：复制并保存这个API Key （格式类似：sk-or-v1-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx）

注意：

OpenRouter 支持免费额度
StepFun: Step 3.5 Flash 模型目前免费使用
无需绑定信用卡
API Key务必保存好

第二步：安装OpenClaw

2.1 下载OpenClaw

OpenClaw是一个强大的浏览器自动化工具，支持Python API调用。

方式一：通过pip安装（推荐）

打开命令提示符（CMD）或PowerShell，输入：

bash 复制代码

pip install openclaw

如果安装速度慢，可以使用国内镜像：

bash 复制代码

pip install openclaw -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

方式二：从GitHub下载源码

访问 OpenClaw GitHub 仓库
下载最新版本的压缩包
解压到本地目录
进入目录，运行安装命令

2.2 验证安装

安装完成后，验证是否安装成功：

bash 复制代码

python -c "import openclaw; print(openclaw.__version__)"

如果输出版本号，说明安装成功。具体安装方法网上很多，这里不做详细说明

第三步：配置OpenRouter免费大模型

这是最关键的一步，我们将配置 StepFun: Step 3.5 Flash 免费模型。

3.1 模型选择：StepFun: Step 3.5 Flash

为什么选择这个模型？

特性	说明
模型名称	StepFun: Step 3.5 Flash
提供商	StepFun
成本	完全免费
速度	极快（Flash版本优化了响应速度）
能力	支持对话、代码生成、文本分析等
上下文	支持较长上下文

3.2 查找免费模型

重点推荐：StepFun: Step 3.5 Flash

点击该模型，查看详细信息
确认标注为 "free"（免费）
查看模型能力描述

3.3 配置文件创建

找到OpenClaw的配置文件，一般在：C:\Users\ME.openclaw 下，找到 openclaw.json：

修改下面内容：

json 复制代码

 "models": {
    "providers": {
      "openrouter": {
        "baseUrl": "https://openrouter.ai/api/v1",
        "apiKey": "sk-or-........ 这里放你Copy的API_Key",
        "auth": "api-key",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "stepfun/step-3.5-flash:free",
            "name": "Step-3.5-Flash (Free)",
            "reasoning": false,
            "input": [
              "text"
            ],
            "contextWindow": 256000,
            "maxTokens": 8192
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "openrouter/stepfun/step-3.5-flash:free"
      },
      "models": {
        "openrouter/stepfun/step-3.5-flash:free": {
          "alias": "Step-3.5-Flash Free"
        }
      },
      "compaction": {
        "mode": "safeguard"
      },
      "maxConcurrent": 4,
      "subagents": {
        "maxConcurrent": 8
      }
    }
  },

配置说明：

apikey：填入你刚才复制的OpenRouter API Key
model：固定为 stepfun/step-3.5-flash（免费模型）
base_url：OpenRouter的API地址
max_tokens：最大输出token数

安全提示

在使用OpenRouter API时，请注意以下安全事项：

🔐 API Key 保护

切勿将 API Key 暴露在公开场合：

❌ 不要上传到 GitHub、GitLab 等代码仓库
❌ 不要在截图或录屏中展示完整的 API Key
❌ 不要在不信任的工具或网站中粘贴 API Key

🌐 网络安全

✅ 确保你的网络连接安全
✅ 使用官方的 OpenRouter API 地址
✅ 警惕钓鱼网站，确认域名是否正确

📊 数据隐私

✅ 了解你发送给 API 的内容可能被模型提供商记录
✅ 避免发送敏感个人信息、密码、密钥等
✅ 对于商业机密，建议使用私有部署的模型

🔄 费用监控

虽然 StepFun: Step 3.5 Flash 目前免费，但仍需：

✅ 定期登录 OpenRouter Dashboard 查看使用量
✅ 关注模型价格变化通知
✅ 设置使用提醒（如果未来开始收费）

📜 合规使用

✅ 遵守 OpenRouter 的服务条款
✅ 不要用于非法用途或恶意攻击
✅ 尊重知识产权，不要生成侵权内容

常见问题解答

Q1：OpenRouter的免费额度有限制吗？

目前 StepFun: Step 3.5 Flash 模型完全免费，没有明确的限制。但建议合理使用，避免滥用。

Q2：调用失败怎么办？

可能的原因：

API Key错误：检查config.json中的api_key是否正确
网络问题：确保能访问openrouter.ai
模型名称错误 ：确保使用的是 stepfun/step-3.5-flash
参数错误：检查temperature和max_tokens的值

Q3：如何查看调用统计？

API调用次数
Token使用量
费用统计（当前为0）

Q4：可以同时使用多个模型吗？

可以！OpenRouter支持多种模型。修改config.json中的model参数即可：

json 复制代码

{
  "model": "openai/gpt-3.5-turbo",  // 付费模型
  // 或
  "model": "stepfun/step-3.5-flash"  // 免费模型
}

Q5：Windows上提示缺少依赖怎么办？

如果提示缺少某些依赖，安装它们：

bash 复制代码

pip install requests python-dotenv

性能优化建议

1. 缓存机制

对于重复的请求，可以添加缓存：

python 复制代码

import hashlib
import time

def chat_with_cache(prompt, cache_hours=1):
    """带缓存的对话"""
    # 生成缓存key
    cache_key = hashlib.md5(prompt.encode()).hexdigest()
    cache_file = f"cache_{cache_key}.txt"
    
    # 检查缓存
    try:
        with open(cache_file, 'r') as f:
            cache_time = float(f.readline().strip())
            if time.time() - cache_time < cache_hours * 3600:
                return f.read().strip()
    except:
        pass
    
    # 调用API
    result = chat_with_model(prompt)
    
    # 保存缓存
    with open(cache_file, 'w') as f:
        f.write(str(time.time()) + "\n")
        f.write(result)
    
    return result

2. 异步调用

提高并发性能：

python 复制代码

import asyncio

async def async_chat(prompts):
    """异步批量调用"""
    tasks = [chat_with_model(prompt) for prompt in prompts]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    return results

# 使用
prompts = ["问题1", "问题2", "问题3"]
results = asyncio.run(async_chat(prompts))

完整项目结构

复制代码

openclaw-free-ai/
├── config.json           # 配置文件
├── demo.py              # 示例脚本
├── cache/               # 缓存目录
└── requirements.txt     # 依赖文件

requirements.txt 内容：

复制代码

openclaw>=1.0.0
requests>=2.31.0
python-dotenv>=1.0.0

总结

通过这篇教程，你已经学会了：

✅ 在Windows上安装OpenClaw
✅ 获取OpenRouter免费API Key
✅ 配置StepFun: Step 3.5 Flash免费大模型
✅ 编写Python脚本调用AI
✅ 实现对话、代码生成、文本分析等功能

成本总计：0元

时间成本：5分钟

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