Kimi K2.5 OpenClaw 配置教程：让 AI Agent 用上最具性价比的国产模型（2026）

为什么在 OpenClaw 里加上 Kimi K2.5

OpenClaw 跑得好不好，很大程度上看你模型怎么配。主力模型处理核心任务，经济模型跑简单活儿，出故障了还得有 fallback 兜底。只挂一个模型的人，要么多花钱，要么被限流。

Kimi K2.5 值得加进来的原因很简单：便宜，而且不弱。输入 $0.60/百万 token，输出 $3.00/百万 token，跟 Claude Sonnet 4.6 的 $3/$15 差了五倍。日均消耗几十万 token 的话，一个月分流简单任务到 K2.5 就能省出一笔可观的开支。

K2.5 的 256K 上下文窗口放在国产模型里很能打，LiveCodeBench 编程分数也不错，中文生成质量属于第一梯队。月之暗面是国内公司，API 直连不用折腾网络。对 OpenClaw 这种需要持续跑任务的工具，网络稳定比什么都重要。

如果你还不了解 Kimi K2.5 的能力和价格细节，建议先看《Kimi K2.5 API 接入教程》，那篇覆盖了完整的模型参数和三种接入方式。

准备工作

配置之前需要两样东西：

首先，OpenClaw 得装好并跑过 onboard。如果 onboard 时选了别的模型也没关系，后面直接改配置文件就行，onboard 只是生成初始配置。

其次，你需要一个 API Key。两条路线选一种：

推荐用聚合平台的原因很实际：OpenClaw 本来就是多模型协作的架构，你的 models.yaml 里大概率还有 Claude、GPT 等模型。与其每个模型维护一个 Key，不如统一用一个。

不确定 API Key 怎么拿？参考《Kimi API Key 获取 + 月之暗面 Moonshot API 全流程》。

修改 models.yaml：添加 Kimi K2.5

OpenClaw 的模型配置文件在 ~/.openclaw/models.yaml。打开这个文件，在 models: 列表里加一条 Kimi K2.5 的配置。

通过 ofox.ai 聚合平台接入：

- name: kimi-k2.5
  provider: moonshot
  model: moonshotai/kimi-k2.5
  base_url: https://claude.claudeyy.com/v1
  api_key: ${OPENCLAW_API_KEY}
  max_tokens: 16384
  temperature: 0.7
  timeout: 90
  context_window: 262144

通过月之暗面官方 API 接入：

- name: kimi-k2.5
  provider: moonshot
  model: kimi-k2.5
  base_url: https://api.moonshot.cn/v1
  api_key: ${MOONSHOT_API_KEY}
  max_tokens: 16384
  temperature: 0.7
  timeout: 60
  context_window: 262144

区别在两个地方：model 字段通过聚合平台调用要加 moonshotai/ 前缀，base_url 不同。其他参数一样。

几个参数说明：

• max_tokens 设 16384：K2.5 虽然最大支持 256K 输出，但 OpenClaw 的单轮对话用不了那么多，16K 对 Agent 任务足够
• timeout 设 90：K2.5 处理长文本时响应时间会比短任务长不少，给宽裕一点避免误判超时
• context_window 设 262144：让 OpenClaw 知道这个模型能处理多长的上下文，方便自动分流长任务

关于 models.yaml 每个参数的详细解释，参考《OpenClaw 模型配置完全教程》。

配置模型路由：把 Kimi K2.5 放在合适的位置

加完模型定义还不够，还得告诉 OpenClaw 什么时候用 K2.5。打开 ~/.openclaw/config.yaml，找到 model_routing 部分。

实际项目里根据使用场景，这里推荐三种路由策略：

策略一：K2.5 做经济模型（适合大多数人）

model_routing:
  primary: claude-sonnet-4
  fallback: gpt-4o
  economy: kimi-k2.5

最稳妥的配法。主力任务交给 Claude Sonnet，推理和编程靠谱。文本摘要、格式转换、信息提取这些简单活自动走 K2.5，token 账单马上就能看出区别。

策略二：K2.5 做主力模型（适合中文场景和预算敏感型）

model_routing:
  primary: kimi-k2.5
  fallback: claude-sonnet-4
  economy: deepseek-v3.2

如果你的 OpenClaw 主要处理中文任务——写内容、整理资料、代码辅助——K2.5 完全胜任。遇到英文复杂推理再 fallback 到 Claude。这套配置下来，月均成本大概能降到策略一的三分之一。

策略三：纯国产模型组合（完全国内直连）

model_routing:
  primary: kimi-k2.5
  fallback: deepseek-v3.2
  economy: glm-5

不走任何海外 API，全部国内直连。网络最稳定，延迟最低。代价是遇到特别吃英文推理能力的任务，表现会比 Claude/GPT 弱一些。适合对网络稳定性要求极高、或者政策合规有要求的场景。

验证配置是否生效

改完配置之后，跑一下验证确保没写错：

openclaw config validate

没报错的话，用 /model 命令切换到 Kimi K2.5 试一下：

/model kimi-k2.5

然后随便问个问题，看看是不是正常返回。如果报错，常见原因是：

• model 字段前缀问题：用聚合平台必须写 moonshotai/kimi-k2.5，不是 kimi-k2.5
• base_url 末尾斜杠：有些 API 对 https://claude.claudeyy.com/v1 和 https://claude.claudeyy.com/v1/ 的处理不一样，建议不加末尾斜杠
• API Key 无效：环境变量没设对，或者 Key 过期了。检查 echo $OPENCLAW_API_KEY 是否有值

更多报错场景的排查方法，参考《OpenClaw 报错排查手册》。

用了一周的感受

中文生成质量让我有点意外。拿 K2.5 写技术文档和会议纪要，措辞自然度不输 Claude Sonnet，有些中文表达甚至比海外模型更地道。国产模型在中文语料上下了功夫，能感觉到。

编程方面，日常的 Python 脚本、Shell 命令、配置文件生成都没问题。复杂的架构设计或多文件重构还是 Claude 更可靠，但作为 economy 模型跑代码辅助绰绰有余。

256K 上下文是个实在的好处。整个项目的代码丢给 K2.5 分析不用担心截断，做 code review、分析日志的时候，比 GPT-5.4 的 128K 窗口宽裕不少。

成本方面，分流一周后 token 账单降了大约 40%。输入端省得尤其多——带上下文的代码分析任务 prompt 本身就长，输入价格差五倍，账单差距很直观。

和旧版 Kimi 模型的关系

聚合平台上可能还能看到 moonshot-v1-128k 之类的旧版模型。实测下来 K2.5 各方面都超过了旧版 moonshot 系列，没有特殊兼容性需求就直接用 K2.5。

K2.5 还有个 Agent Swarm 功能，让多个 Agent 自主协作。这个能力和 OpenClaw 的多 Agent 调度有一些重叠，具体的 Swarm 用法和多模态实测参考《Kimi K2.5 Agent Swarm 实战》。

如果你好奇 K2.5 和其他同级模型的实际表现差异，推荐看《Kimi K2.5 vs Claude Sonnet 4.6 vs GPT-5.4 横评》。

总结

配好之后该省的地方省，该上旗舰的地方上旗舰，模型路由就是干这个的。

还没配过 OpenClaw 的话，从《OpenClaw 模型配置完全教程》开始。只想了解 Kimi K2.5 本身，看《Kimi K2.5 API 接入教程》。