第一章：告别 Token 焦虑——“白嫖” MiniMax 攻略

如果你正在玩 OpenClaw（也就是咱圈内公认的高端“烧钱小龙虾”），那你肯定被那些昂贵的顶级模型整得肉疼过。想让 Agent 跑得欢，但又不想眼睁睁看着钱包被榨干？那今天分享这个方案你一定要收好。咱们直接跳过那些虚的，分享一个目前公认性价比最高（甚至是能白嫖）的玩法：利用白山智算（EdgeFN）的激励活动来给“小龙虾”续命。

大家知道，驱动 OpenClaw 这种 AI Agent 最考验模型的中文化能力和逻辑响应速度，而在目前的平替方案中，MiniMax-M2.5 和 GLM 系列是公认最稳的。现在的福利力度非常夸张：只要你通过下面的专属链接注册并完成实名，账户会立刻到账 150 元 体验金：

🎁 领票入口：点击注册领 450 元 API 额度

更绝的是，当你成功绑定 API 并开始调用后，平台还会额外再送一张 300 元 的优惠券。这加起来 450 元 的额度，足够你的“小龙虾”无压力吃饱好一阵子了。

不过需要提醒大家的是，这种“薅羊毛”的机会通常都有时效性。根据官方最新的内部消息，那个“绑定 API 送 300 元券”的活动在 3 月 16 号 就要正式下线了。所以如果你还在为了 Token 费用抠抠搜搜，一定要趁着这最后几天抓紧行动，实名认证完 150 额度是即时到账的，错过这波真的就只能自己掏腰包买单了。

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第二章：API 申请、环境准备与连通性验证

2.1 账号注册与登录

首先，访问 白山智算官网。完成账号注册并进入管理后台。新用户在首次进入时，会看到“模型服务”与“算力服务”概览。

2.2 实名认证

在左侧导航栏中，找到 “个人中心” -> “实名认证”。

• 必要性：这是白山云平台的风控要求。未完成实名认证的用户无法创建 API 密钥，也无法调用高性能模型。
• 激励：认证完成后，平台通常会赠送一定额度的体验金（约 150 元），足够支撑前期的测试与开发。

2.3 密钥管理与模型关联

认证通过后，即可进行密钥的配置：

1. 进入 “个人中心” -> “API密钥”。
2. 点击右上角的 “+ 创建API密钥”。
3. 在弹出框中填写名称（如 openclaw-prod），并从下拉列表中务必勾选关联 MiniMax-M2.5。

2.4 密钥持久化

创建成功后，系统会展示完整的密钥字符串。请注意：

• 只显示一次：出于安全考虑，关闭该弹窗后你将无法再次查看完整 Key。
• 复制保存：立即将该 Key 存储在本地安全的配置文件或环境变量中。

2.5 cURL 压力测试

在将 API 接入 OpenClaw 之前，最稳妥的做法是先通过原生的 cURL 命令进行一次“黑窗口”测试，以排除网络环境和密钥配置的干扰。

请在 Windows CMD 中运行以下分行格式的测试命令：

curl --request POST ^
  --url https://api.edgefn.net/v1/chat/completions ^
  --header "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" ^
  --header "Content-Type: application/json" ^
  --data "{\"model\": \"MiniMax-M2.5\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"你好，MiniMax，如果你收到了，请回复：测试成功\"}]}"

通过返回的响应信息，我们可以快速定位问题：

• 预期成功：返回包含 "choices" 的 JSON 报文，且内容为“测试成功”。
• HTTP 403：这是最常见的报错，通常意味着你虽然有了 Key，但没有在后台勾选关联对应的模型。
• HTTP 404：检查路径是否多出了 /v1 或拼写错误。

第三章：OpenClaw 环境部署与安装

3.1 基础依赖：安装 Node.js

OpenClaw 基于 Node.js 开发。请前往 Node.js 官网 下载并安装最新的 LTS 版本。

3.2 权限准备：PowerShell 设置

以管理员身份运行 PowerShell，依次输入：

Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass

3.3 一键部署

iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

第四章：初始化向导 (Onboard) 深度交互指南

如果你之前安装完成过，那么请
在终端输入 openclaw onboard 正式进入配置阶段。由于我们要对接的是白山智算的自定义接口，因此必须在向导开始时果断放弃 QuickStart 快速启动，全程通过 Manual 手动模式进行深度配置。

4.1 阶段一：基础架构配置

在启动向导后，系统首先会弹出隐私与风险告知声明，此时需要通过方向键切换至 Yes 并按回车确认。随后在配置模式中务必选择 Manual 以开启自定义路径，
并将网关部署位置设定为 Local gateway (this machine)。对于工作目录的设置，建议直接按下 回车 使用默认生成的 \.openclaw\workspace 路径。

4.2 阶段二：API 与模型对接（核心）

在模型提供商列表中选择 OpenAI，
认证方式指定为 OpenAI API key 并选择 Paste API key now。粘贴之前的 sk- 密钥。在默认模型选择时必须点击 Enter model manually，
并手动输入 MiniMax-M2.5。

4.3 阶段三：系统服务与环境设置

网关端口按 回车 沿用默认的 18789，
绑定地址选择 Loopback (127.0.0.1)。
对于其他进阶功能建议全部选择 Off 或 No 跳过。
向导末尾确认安装 Yes 网关服务，并将运行环境指定为 Node。



配置完成后控制窗口输入openclaw gateway run启动openclaw进入http://127.0.0.1:18789

第五章：特定报错解决方案——精修 JSON 与路径纠偏

本章节专门针对安装后系统无法正常运行，尤其是出现 403/404 错误或模型被错误识别为 anthropic 类型导致路径错位的情况。

5.1 精修 JSON 配置

前往系统用户目录下的 .openclaw 文件夹，打开 openclaw.json。

1. API 驱动类型：将 api 驱动类型更改为 openai-responses。
2. Context Window：在模型对象中手动补全 contextWindow 参数并设为 16000。
   如果有报错可以参考如下代码修改配置

{
  "wizard": {
    "lastRunAt": "2026-03-07T00:38:05.128Z",
    "lastRunVersion": "2026.3.2"
  },
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "baishan": {
        "baseUrl": "https://api.edgefn.net/v1",
        "api": "openai-completions",
        "apiKey": "{你的api key}",
        "models": [
          {
            "id": "MiniMax-M2.5",
            "name": "MiniMax",
            "contextWindow": 16000,
            "maxTokens": 4096
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "baishan/MiniMax-M2.5"
      },
      "workspace": "{.openclaw\\workspace路径}"
    }
  },
  "gateway": {
    "port": 18789,
    "mode": "local",
    "bind": "loopback",
    "auth": {
      "mode": "none"
    }
  }
}

5.2 强制清淤

如果修改 JSON 后依然报错，可能是因为 OpenClaw 的会话记忆功能保留了脏数据。

1. 在终端关闭网关服务。
2. 进入 .openclaw 目录，删除整个 workspace 文件夹。
3. 重新启动服务：openclaw gateway run。
4. 在 Web 界面点击左下角的 “New Session” 开启全新会话。