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字節(jié)出手了!Doubao、GLM、Kimi、DeepSeek隨便用,直接算力自由

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  大家好,我是冷逸。

  最近,不少朋友跟我抱怨:“OpenClaw這玩意兒,好用是真好用,但也是真的費錢??!”

  

  在每一輪對話中,OpenClaw都會像搬家一樣,拖家?guī)Э诘財y帶大量背景信息(System Prompt和長期Memory)。這就導(dǎo)致,它的Token消耗高得離譜。

  基本上是Claude Code的3~5倍用量。

  最近,國產(chǎn)模型迎來“神仙打架”的時代:Kimi擅長前端,GLM擅長Agent,Doubao擅長視覺理解,MiniMax擅長全棧,Qwen擅長推理。

  成年人當(dāng)然全都想要,但如果要把它們挨個塞進OpenClaw或Claude Code里,你就得自己去切模型、換API Key、改URL……想想就挺麻煩的。

  直到最近,我發(fā)現(xiàn)火山引擎上線了「方舟Coding Plan」。

  可以一鍵調(diào)用自家最新發(fā)布的Doubao-Seed-2.0-Code,以及Kimi-K2.5、K2、GLM-4.7和Deepseek V3.2等多款頂尖模型。

  

  當(dāng)然,如果能把GLM-5和MiniMax M2.5拉進來,那就更爽了。

  而且,它兼容的Agent工具炒雞之多。比如OpenClaw、Claude Code、Cursor、Trae、Codex、Cline……通通支持(后面我會給大家細講接入教程)。

  

  最貼心的是,它提供了兩套接口地址,完美兼容目前的兩大行業(yè)標準:

  Anthropic協(xié)議地址:

  https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding

  OpenAI協(xié)議地址:

  https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3

  當(dāng)然,作為打工人,最關(guān)心的還是價格。

  我點進套餐頁面一看,好家伙!首月套餐價,只要9.9元。如果推薦給好友,還可以再享9折優(yōu)惠,推薦人也有10%的推薦福利。

  所以,我毫不猶豫就訂閱了「方舟Coding Plan」。

  訂閱地址https://volcengine.com/L/tqoTRSEuk_8/

  它不按Token計費,而是按“請求次數(shù)”計費!

  Lite套餐:每5小時支持1200次請求,一個月足足18000次請求。

  Pro套餐:用量更是Lite的5倍!

  這下,終于不用擔(dān)心燒Token了。

  懂行的朋友都知道,像OpenClaw這樣的Agent,在執(zhí)行任務(wù)時會進行大量的多輪規(guī)劃、工具調(diào)用和自我反思(Reflection),特別耗token。

  比如,有時一個簡單的Bug修復(fù),它會把幾乎整個文件的上下文都塞進Prompt里,導(dǎo)致Token消耗呈指數(shù)級暴漲。

  有數(shù)據(jù)顯示,Agent的算力消耗差不多是Chatbot的100到1000倍。

  過去按Token計費,普通人根本扛不住這只“吞金獸”。一看見它開始thinking,心就在滴血。

  而現(xiàn)在按請求次數(shù)計費,終于可以放心地讓Agent干活了。

  

  至于速度和穩(wěn)定性,背靠字節(jié)跳動的算力資源和工程能力,主打就是一個“量大管飽,絲滑不降速”。

  

  下面,我們進行實操環(huán)節(jié)。我給大家準備了兩款熱門Agent(OpenClaw和Claude Code)的保姆級接入教程,包教包會。

  

  保姆級接入教程

  1)OpenClaw接入指南

  首先,我們需要安裝OpenClaw。最好是找一臺備用機來折騰,別在工作機里安裝。

  Windows用戶,請在終端輸入:

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

  macOS用戶,請在終端輸入:

  curl-fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

  然后,按提示信息完成OpenClaw配置,相關(guān)配置如下。

  

  安裝時如果遇到報錯“gateway connect failed: Error: pairing required”。

  別慌!這是設(shè)備身份沖突,依次執(zhí)行以下命令刪除設(shè)備和身份,重新安裝網(wǎng)關(guān)并重啟,就能解決:)

  openclaw gateway start

  安裝好后,接著就是給龍蝦配置模型了。

  可以通過CLI終端或Web UI進行,我個人推薦Web UI,界面更直觀。

  

  先在命令行里輸入以下命令,打開Web UI。

  openclawdashboard

  這時,電腦會彈出一個網(wǎng)頁。

  

  在左側(cè)菜單欄選擇Settings - Config - Authentication,在底部選擇Raw方式查看,并修改配置信息。

  接下來,在這段jsons代碼中配置models.providers。

  }

  這里有3個關(guān)鍵點需要你修改:

 ?。禾鎿Q為你自己在火山方舟后臺生成的API Key。

  

  models:你可以填入方舟Coding Plan支持的神仙陣容。

  doubao-seed-2.0-code

  doubao-seed-code

  glm-4.7

  deepseek-v3.2

  kimi-k2-thinking

  kimi-k2.5

  baseUrl:因為OpenClaw走的是OpenAI協(xié)議,填這段url就行。

  https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3

  接著,增加認證配置信息。

   }

  最后,修改agents.defaults中的模型信息。以配置ark-code-latest為例,具體信息如下:

  }

  搞定后,先點右上角的Save(保存),再點Update(更新)。

  

  然后再打開Web UI,你就可以和OpenClaw愉快地玩耍了!

  openclawdashboard

  如果你想把龍蝦接到飛書,操作跟我一樣。去飛書開放平臺建個應(yīng)用,把App ID和App Secret填進OpenClaw就行。

  

  詳細官方教程:https://www.volcengine.com/docs/82379/2183190

  2)Claude Code配置

  Claude Code的配置就更簡單了。

  如果你還沒裝Claude Code,可以看我之前。

  其實也很簡單,就是先裝Node.js(18版本以上)和Git工具(僅Windows需要),裝完后一條命令搞定:

  npm install -g@anthropic-ai/claude-code

  然后,就是配置URL、API Keymodel。

  不同于OpenClaw走的是OpenAI協(xié)議,Claude Code則是自家的Anthropic協(xié)議,所以它的URL是:

  https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding

  至于API Key和model,和OpenClaw是一樣的。

  以接入doubao-seed-2.0-code為例,Windows用戶在cmd終端輸入這段命令就行。

  setx ANTHROPIC_MODEL"doubao-seed-2.0-code"

  

  macOS用戶,則輸入這段命令:

  exportANTHROPIC_MODEL=doubao-seed-2.0-code

  如果你嫌命令行麻煩,也可以直接去C盤找.Claude文件夾。

  

  默認地址是:C:\Users\Administrator\.claude

  直接修改里面的setting.json文件。

  

  配置完畢,敲下claude回車啟動,你的Coding Agent已就位!

  Claude

  

  

  實測doubao-seed-2.0-code

  之前給大家過,doubao-seed-2.0-code模型的視覺理解和Agentic能力非常頂。

  今天接入「方舟Coding Plan」后,我又白嫖算力跑了幾個Case,效果依然驚艷。

  1)財報秒變交互網(wǎng)頁

  我隨便扔了一張干巴巴的財報圖片進去,讓它寫一個可交互的報表網(wǎng)頁。

  

  Prompt by karminski-牙醫(yī)

  它不僅精準理解了圖表,還提取了完整的數(shù)據(jù),連UI組件都安排得明明白白。這水平,基本已經(jīng)站穩(wěn)了視覺理解的第一梯隊。

  

  2)產(chǎn)品Landing Page設(shè)計

  我讓它為一款搭載了DeepSeek V4模型的概念產(chǎn)品「小沃AI鼠標」設(shè)計一個宣傳網(wǎng)頁。這前端審美能力,確實有點東西。

  

  當(dāng)然,實事求是地說,距離地表最強的Gemini 3 Pro還是有差距(下圖),但作為日常生產(chǎn)力工具絕對夠用了。

  

  3)Agent自動化建站測試

  最近,@向陽喬木 開源了「一句話生成任何領(lǐng)域的知識學(xué)習(xí)網(wǎng)站」Skills,我們用doubao-seed-2.0-code模型試著來跑一下,也順便測測它的Agentic能力。

  

  Github地址:

  https://github.com/joeseesun/knowledge-site-creator

  先安裝這個skills。

  npx skills add joeseesun/knowledge-site-creator

  然后,直接在Claude Code里丟一句話:

用「Knowledge Site Creator」Skills生成五代十國的歷史學(xué)習(xí)網(wǎng)站。

  

  模型大概跑了5分鐘,最后真就給我生成了一個完整的歷史學(xué)習(xí)網(wǎng)站!

  

  我自己簡單加了點配樂,歷史的厚重感瞬間拉滿??粗@個AI生成的網(wǎng)站,突然很想去追《太平年》了(雖然最近是真的忙到瞎子背瞎子……)

  

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