在OpenClaw中配置和使用Coding Plan的详细步骤

发布时间：2026-03-04 16:54:45 作者：hhzz

OpenClaw （原名Moltbot/Clawdbot ）是一个开源的个人 AI 助手平台，支持通过多种消息渠道与 AI 交互,通过配置可接入阿里云百炼的Coding Plan模型,本文给大家详细介绍了如何在OpenClaw中配置和使用Coding Plan,需要的朋友可以参考下

1，安装 OpenClaw

安装或更新 Node.js（v22.0 或更高版本）。
执行以下命令开始安装。
macOS/Linux系统

安装结束后会自动出现提示信息，请根据提示信息完成 OpenClaw 配置，参考配置如下：

配置项	配置内容
I understand this is powerful and inherently risky. Continue?	选择 “Yes”
Onboarding mode	选择 “QuickStart”
Model/auth provider	选择 “Skip for now”，后续可以配置
Filter models by provider	选择 “All providers”
Default model	使用默认配置
Select channel (QuickStart)	选择 “Skip for now”，后续可以配置
Configure skills now? (recommended)	选择 “No”，后续可以配置。
Enable hooks?	按空格键选中选项，按回车键进入下一步。
How do you want to hatch your bot?	选择 “Hatch in TUI”。

2，在 OpenClaw 中配置 Coding Plan

2.1，API Key 和 Base URL

API Key：访问Coding Plan 页面，获取Coding Plan 专属 API Key（格式为sk-sp-xxxxx）。
Base URL：根据 AI 工具支持的 API 协议，使用以下对应的 Base URL。
- OpenAI 兼容协议：https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1
- Anthropic 兼容协议：https://coding.dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic

各工具使用的兼容协议请参见对应的接入文档。

说明
Coding Plan 专属的 API Key 和 Base URL 与百炼按量计费的 API Key（sk-xxxxx）和BaseURL（https://dashscope.aliyuncs.com/xxxxxx）不互通，请勿混用。

2.2，Coding Plan 支持主流的AI工具：

OpenClaw :开源、自托管个人 AI 助手
OpenCode:开源 AI 编程代理工具
Claude Code:AI 终端编码助手，支持自然语言编程
Codex:OpenAI 推出的命令行编程工具
Cline：VS Code 扩展，智能代码补全和调试
CursorAI ：原生代码编辑器
Qwen Code：专为 Qwen3-Coder 优化的开源命令行 AI 工具
Kilo CLI：轻量高性能命令行编程工具
Kilo Code：IDE 扩展，高效编码助手

2.3，配置 Coding Plan

打开配置文件。
运行以下命令打开 Web UI，然后在Web UI的左侧菜单栏中选择Config > Raw。

openclaw dashboard

修改配置文件。
在 JSON 根对象中加入如下 models 配置（如果已存在则替换）。请将 YOUR_API_KEY 替换为您的 Coding Plan API Key。

"models": {
  "mode": "merge",
  "providers": {
    "bailian": {
      "baseUrl": "https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1",
      "apiKey": "YOUR_API_KEY",
      "api": "openai-completions",
      "models": [
        {
          "id": "qwen3.5-plus",
          "name": "qwen3.5-plus",
          "reasoning": false,
          "input": ["text", "image"],
          "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
          "contextWindow": 1000000,
          "maxTokens": 65536
        },
        {
          "id": "qwen3-max-2026-01-23",
          "name": "qwen3-max-2026-01-23",
          "reasoning": false,
          "input": ["text"],
          "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
          "contextWindow": 262144,
          "maxTokens": 65536
        },
        {
          "id": "qwen3-coder-next",
          "name": "qwen3-coder-next",
          "reasoning": false,
          "input": ["text"],
          "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
          "contextWindow": 262144,
          "maxTokens": 65536
        },
        {
          "id": "qwen3-coder-plus",
          "name": "qwen3-coder-plus",
          "reasoning": false,
          "input": ["text"],
          "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
          "contextWindow": 1000000,
          "maxTokens": 65536
        },
        {
          "id": "MiniMax-M2.5",
          "name": "MiniMax-M2.5",
          "reasoning": false,
          "input": ["text"],
          "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
          "contextWindow": 204800,
          "maxTokens": 131072
        },
        {
          "id": "glm-5",
          "name": "glm-5",
          "reasoning": false,
          "input": ["text"],
          "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
          "contextWindow": 202752,
          "maxTokens": 16384
        },
        {
          "id": "glm-4.7",
          "name": "glm-4.7",
          "reasoning": false,
          "input": ["text"],
          "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
          "contextWindow": 202752,
          "maxTokens": 16384
        },
        {
          "id": "kimi-k2.5",
          "name": "kimi-k2.5",
          "reasoning": false,
          "input": ["text", "image"],
          "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
          "contextWindow": 262144,
          "maxTokens": 32768
        }
      ]
    }
  }
}

找到 agents.defaults 对象，并替换或添加以下两个字段：

"model": {
  "primary": "bailian/qwen3.5-plus"
},
"models": {
  "bailian/qwen3.5-plus": {},
  "bailian/qwen3-max-2026-01-23": {},
  "bailian/qwen3-coder-next": {},
  "bailian/qwen3-coder-plus": {},
  "bailian/MiniMax-M2.5": {},
  "bailian/glm-5": {},
  "bailian/glm-4.7": {},
  "bailian/kimi-k2.5": {}
}

以下是修改后的完整配置文件示例

完整配置文件示例（您的实际配置可能包含更多配置项）

注：请将 YOUR_API_KEY 替换为您的 Coding Plan API key。

{
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "bailian": {
        "baseUrl": "https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1",
        "apiKey": "YOUR_API_KEY",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "qwen3.5-plus",
            "name": "qwen3.5-plus",
            "reasoning": false,
            "input": ["text", "image"],
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 65536
          },
          {
            "id": "qwen3-max-2026-01-23",
            "name": "qwen3-max-2026-01-23",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "contextWindow": 262144,
            "maxTokens": 65536
          },
          {
            "id": "qwen3-coder-next",
            "name": "qwen3-coder-next",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "contextWindow": 262144,
            "maxTokens": 65536
          },
          {
            "id": "qwen3-coder-plus",
            "name": "qwen3-coder-plus",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 65536
          },
          {
            "id": "MiniMax-M2.5",
            "name": "MiniMax-M2.5",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "contextWindow": 204800,
            "maxTokens": 131072
          },
          {
            "id": "glm-5",
            "name": "glm-5",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "contextWindow": 202752,
            "maxTokens": 16384
          },
          {
            "id": "glm-4.7",
            "name": "glm-4.7",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "contextWindow": 202752,
            "maxTokens": 16384
          },
          {
            "id": "kimi-k2.5",
            "name": "kimi-k2.5",
            "reasoning": false,
            "input": ["text", "image"],
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "contextWindow": 262144,
            "maxTokens": 32768
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "bailian/qwen3.5-plus"
      },
      "models": {
        "bailian/qwen3.5-plus": {},
        "bailian/qwen3-max-2026-01-23": {},
        "bailian/qwen3-coder-next": {},
        "bailian/qwen3-coder-plus": {},
        "bailian/MiniMax-M2.5": {},
        "bailian/glm-5": {},
        "bailian/glm-4.7": {},
        "bailian/kimi-k2.5": {}
      }
    }
  },
  "gateway": {
    "mode": "local"
  }
}

保存配置。
如果在Web UI中修改，先单击右上角 Save 保存，然后单击 Update来使配置生效。
如果在终端中修改，先保存文件并退出，然后运行以下命令来使配置生效。

openclaw gateway restart

3，使用 OpenClaw

在终端中运行以下命令，以 Web UI 方式使用 OpenClaw。

执行/model命令可以在当前会话中切换模型。例如，执行如下命令可以切换到qwen3-coder-next模型。

/model qwen3-coder-next

注：如需在每次新会话中都使用指定模型，请参考前面的步骤修改配置文件中的primary字段。

4，常见问题

为什么报错"HTTP 401: Incorrect API key provided."？
可能原因：

API Key 无效、过期、为空、格式错误，或与端点环境不匹配，请检查 API Key 是否为 Coding Plan 套餐专属 Key，复制完整且无空格；确认订阅状态有效。
OpenClaw的历史配置缓存导致配置错误，请删除~/.openclaw/agents/main/agent/models.json文件中的providers.bailian配置项，并重启OpenClaw。

以上就是在OpenClaw中配置和使用Coding Plan的详细步骤的详细内容，更多关于OpenClaw配置和使用Coding Plan的资料请关注脚本之家其它相关文章！

Tag：OpenClaw 配置 coding Plan

Linux环境下配置openclaw并连接到局域网ollama模型
本文介绍了如何在Linux环境下配置OpenClaw并连接到局域网内的ollama模型,包括环境准备、部署步骤、配置provider和model、飞书插件安装与配置,以及消息测试和定时任务设置，
2026-03-04
OpenClaw多代理协同工作模式配置完整指南
OpenClaw多代理协同配置是一项面向复杂AI系统工程化部署的关键技术实践,其核心在于构建一个安全、可控、可扩展且语义明确的多智能体协作运行环境这篇文章主要介绍了OpenCla
2026-03-04
OpenClaw 是什么 OpenClaw 使用教程
这篇文章给大家介绍OpenClaw 使用教程跨平台安装部署、配置大模型 Provider、接入 Ollama、本地 Skills/插件、浏览器控制、搜索 API、Obsidian Skills的相关操作，感兴趣的
2026-03-04
一行配置帮你解决OpenClaw部署后Tools工具权限被禁用的问题
刚部署完OpenClaw，发现Agent无法执行基本操作，Tools页面显示大部分工具处于禁用状态,下面小编就和大家详细介绍一下如何通过一行配置解决这一问题，感兴趣的小伙伴可以了
2026-03-04
Windows下OpenClaw的安装与Debug配置教程最终版(MiniPC i3-N305 / 无 G
这篇文章主要介绍了Windows下OpenClaw的安装与Debug配置,机器是MiniPC i3-N305 / 无 GPU，需要的朋友可以参考一下，有条件的尽量用mac系统简单快捷，一次通过的成功率高
2026-03-03
零基础入门OpenClaw 完整安装配置实战指南(完全流程)
OpenClaw就是一个可以让 AI 住进你的 Telegram、管理你的电脑或服务器、帮你写代码的开源框架，下面给大家分享整个安装过程，感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧
2026-03-03
OpenClaw安装配置全攻略(安装使用全记录)
OpenClaw 是一个可以部署在自己服务器上的 AI Agent，能通过 Telegram、飞书等渠道对话，帮你操控系统、定时任务、联网搜索、写代码部署项目的等等,这篇文章记录了我完整的
2026-03-03
什么是OpenClaw？OpenClaw下载、安装、配置完整教程
如果你最近逛技术论坛、GitHub趋势榜，或者程序员的社交媒体，一定会被一个词刷屏——OpenClaw,本文将为你提供最全面、最详细的OpenClaw使用指南，从概念解析到实际操作，
2026-03-02
OpenClaw 中转站配置详细教程
本文介绍了如何在Windows、macOS和Linux系统上配置OpenClaw使用自定义API中转站,通过安装OpenClaw、初始化配置文件、编辑主配置文件和鉴权文件,以及启动Gateway和TUI,本文
2026-03-02
超轻量级OpenClaw本地部署与一键安装、配置指南
OpenClaw超轻量版本地部署指南介绍了一个功能完整且轻量级的AI助手,适用于学习和使用,该指南详细介绍了环境准备、快速安装、基础配置、核心功能体验等步骤，安装配置过程比
2026-03-02