如何接入 DeepSeek 到 OpenClaw

如何接入 DeepSeek 到 OpenClaw

DeepSeek（深度求索）是当前最具性价比的国产大模型之一，其 V4 旗舰模型支持百万级上下文窗口，R1 推理模型在数学和代码领域表现卓越。本教程教你把 DeepSeek 接入 OpenClaw AI Agent 框架，让 AI 帮你写代码、做推理。

DeepSeek 接入 OpenClaw 有两种方式，选一种就行：

前置准备

不管选哪种方式，都需要这几样东西：

• 已安装 Node.js 22.x 或更高版本（运行 node --version 验证）
• 已注册 DeepSeek 开放平台 账号
• 操作系统为 Windows 10/11、macOS 或 Linux
• 电脑能上网（DeepSeek 国内直连，不用梯子）

步骤一：获取 DeepSeek API Key

两种方式都要先领一张 DeepSeek 的「通行证」（API Key）。

1.1 注册并登录

1. 访问 DeepSeek 开放平台，点击「登录」注册账号
2. 支持手机号、邮箱等多种注册方式，无需信用卡即可获得免费额度

1.2 创建 API Key

1. 登录后进入控制台，点击左侧菜单 「API keys」
2. 点击 「创建 API key」 按钮
3. 输入名称（如 openclaw-dev），点击确认
4. 页面会显示一串以 sk- 开头的长字符串，这就是你的通行证

1.3 了解可用模型

注：缓存命中输入价格低至 $0.028-$0.03/M tokens，适合生产环境。

步骤二：安装 OpenClaw

如果你还没装 OpenClaw，先装上。

1. 打开终端

• Windows 用户：按 Win + R，输入 cmd，回车
• Mac 用户：按 Command + 空格，输入「终端」，回车

2. 安装 OpenClaw CLI

1npm install -g openclaw-cli

步骤三：接入 DeepSeek

从这里开始，方式 A 和方式 B 分开走，选一种跟着做即可。

方式 A：引导向导接入（推荐新手）

OpenClaw 自带一个引导向导，跟着它一步步填就能接好，全程不用手写配置。

A1. 启动向导

在终端里输入：

1openclaw onboard

A2. 依次选择 Yes → QuickStart → Custom Provider

向导会问你几个问题，照下面选：

1. 第一个问「是否开始配置」→ 输入 Yes，回车
2. 问你选哪种模式 → 选 QuickStart（快速开始）
3. 问你选哪种供应商 → 选 Custom Provider（自定义供应商，因为我们要接 DeepSeek）

A3. 输入 API Base URL

向导问你 API 地址，填这个：

回车确认。

A4. 粘贴 DeepSeek API Key

向导问你 API Key，把步骤一领到的 sk- 开头的通行证粘进去，回车。

A5. 粘贴模型 ID

向导问你用哪个模型，先填默认的：

回车。之后还会问你选什么协议，选 OpenAI-compatible（DeepSeek 兼容 OpenAI 格式）。

A6. 验证连接

向导会自动测试连接，出现 Verification successful（验证成功）字样就说明接通了！

A7. 自定义显示名称

最后向导会让你给这个接入点起个名字（显示用），随便填，比如 DeepSeek，回车完成。

方式 B：配置文件手动接入（进阶）

如果你更喜欢直接改配置文件，可以跳过向导，手动编辑。

B1. 初始化配置文件

如果还没初始化过，先跑：

1openclaw config init

这会在当前目录生成 config.json 文件。

B2. 编写 DeepSeek 模型配置

打开 config.json，推荐用环境变量方式（最安全，避免 Key 明文写入）：

1{
2  "models": [
3    {
4      "name": "deepseek-chat",
5      "provider": "openai-compatible",
6      "baseURL": "https://api.deepseek.com/v1",
7      "apiKeyEnv": "DEEPSEEK_API_KEY",
8      "maxTokens": 4096,
9      "temperature": 0.7
10    },
11    {
12      "name": "deepseek-reasoner",
13      "provider": "openai-compatible",
14      "baseURL": "https://api.deepseek.com/v1",
15      "apiKeyEnv": "DEEPSEEK_API_KEY",
16      "maxTokens": 8192,
17      "temperature": 0.7
18    }
19  ],
20  "defaultModel": "deepseek-chat"
21}

然后设置环境变量：

1# PowerShell（临时，当前会话有效）
2$env:DEEPSEEK_API_KEY = "sk-你的实际Key"
3
4# 或设为系统永久环境变量（重启终端仍有效）
5[System.Environment]::SetEnvironmentVariable("DEEPSEEK_API_KEY", "sk-你的实际Key", "User")

1# macOS / Linux（临时）
2export DEEPSEEK_API_KEY="sk-你的实际Key"
3
4# 写入 ~/.bashrc 永久生效
5echo 'export DEEPSEEK_API_KEY="sk-你的实际Key"' >> ~/.bashrc
6source ~/.bashrc

B3. 关键参数说明

步骤四：测试验证

4.1 重启 OpenClaw 服务

配置完成后（方式 B 需重启加载配置；方式 A 向导已自动处理，可跳过）：

1openclaw restart

4.2 检查当前模型状态

1openclaw status

预期输出应显示 deepseek-chat 为默认模型。

4.3 发送测试消息

在 OpenClaw 的聊天界面中发送一条测试消息：

如果收到来自 DeepSeek 的回复，恭喜你——接入成功！🎉

4.4 Python 快速验证（可选）

绕过 OpenClaw 直接验证 API Key 是否有效：

1from openai import OpenAI
2
3client = OpenAI(
4    api_key="你的DeepSeek API Key",   # 替换为实际 Key
5    base_url="https://api.deepseek.com"  # 注意：这里不需要 /v1
6)
7
8response = client.chat.completions.create(
9    model="deepseek-chat",
10    messages=[
11        {"role": "system", "content": "你是一个有用的 AI 助手。"},
12        {"role": "user", "content": "说一句'Hello, DeepSeek!'"}
13    ],
14    max_tokens=100
15)
16
17print("✅ 连接成功！模型回复：")
18print(response.choices[0].message.content)

运行前确保已安装依赖：

1pip install openai
2python test_deepseek.py

场景应用示例

🧩 场景 1：智能编程助手

将 deepseek-chat 设为默认模型，配合 OpenClaw 的代码执行插件：

效果：

• 自然语言描述需求 → 自动生成代码
• 支持主流编程语言：Python、JavaScript、Java、C# 等
• 可解释复杂算法原理并提供优化建议

🧩 场景 2：深度推理分析

切换到 deepseek-reasoner 模型处理需要逻辑推理的任务：

使用示例：

1请帮我分析这段代码的时间复杂度和空间复杂度，
2并给出优化建议：
3[粘贴你的代码]

效果：

• R1 的思维链机制会展示完整的推导过程
• 特别擅长数学计算、逻辑证明、Bug 定位
• 输出质量接近 o1，但成本仅为 1/20

🧩 场景 3：长文档处理

利用 V4 的 1M tokens 上下文窗口：

效果：

• 单次处理数十万字的论文/报告
• 整本书籍的摘要与知识提取
• 大型代码库的全局分析与重构建议

最佳实践

💰 成本优化技巧

1. 利用 Prompt 缓存：将 system prompt 和工具定义等固定内容放在消息开头，缓存命中后输入成本降低 90%

2. 按需选模：

   • 简单问答 → deepseek-chat (V3.2/V4)
   • 代码生成 → deepseek-chat (temperature 设为 0.2)
   • 数学/推理 → deepseek-reasoner (R1)

3. 控制输出长度：输出 token 通常比输入贵，合理设置 maxTokens（一般 2048-4096 即够用）

4. 错峰调度：北京时间 00:30 - 08:30 为非高峰期，R1 最高享 75% 折扣

🔒 安全建议

1. 永远不要将 API Key 提交到 Git 仓库 —— 确保 .gitignore 包含 .env 和 config.json
2. 定期轮换 Key —— 在 DeepSeek 控制台定期更新密钥
3. 设置用量告警 —— 在开放平台设置预算上限，防止意外超额
4. 使用最小权限原则 —— 仅授予必要的 API 权限范围

🐛 故障排查速查表

扩展与进阶

📚 更多学习资源

🚀 进阶玩法

• 多模型混合部署：在 config.json 中同时配置 DeepSeek + 其他模型，根据任务类型动态切换
• 流式输出（Streaming）：开启 SSE 流式返回，提升长文本的交互体验
• 工具调用（Function Calling）：V4 模型支持精准的工具/函数调用能力，可对接外部 API
• 多模态理解：传入图片 URL 或 Base64，让 V4 进行图像理解和描述