手把手教你在VPS上部署OpenClaw龙虾，并免费使用国产模型做龙虾饲料

1. 为什么要在 VPS 上部署 OpenClaw 龙虾OpenClaw 是一个可以常驻在服务器上的 AI 助手框架社区里习惯叫它“龙虾”。它能接入飞书、网页聊天、终端等多种入口背后挂上大模型之后就变成了一个 7×24 小时在线的私人助理。适合谁适合想把 AI 助手固定在一个稳定环境里、不想每次开电脑都重新跑一遍的人也适合想拿国产模型做“饲料”来喂龙虾、控制成本的开发者。我这次的目标很明确在一台 VPS 上从零把 OpenClaw 跑起来接上飞书机器人然后用 TaoToken 的统一 Key 通道接入国产模型完成端到端连通性测试。整个过程会给出可复制的 Docker Compose 配置、环境变量模板、飞书验证步骤以及部署中最容易踩的环境依赖和模型对接坑。先说清楚前提。这个教程是在服务器上直接部署给的是较高权限所以不要放重要文件或私人信息也不要和龙虾聊敏感内容。服务器建议选非中国大陆节点内存 4G 以上系统用 Debian 12 这类 LTS 版本比较稳。通讯工具需要一个飞书账号用来做机器人接入。为什么强调“国产模型做饲料”因为龙虾本身只是个壳真正干活的是背后的模型。国外模型能力强但成本和网络门槛都高国产模型在中文场景下表现已经够用配合 TaoToken 的统一 API 通道可以做到一个 Key 管多个模型切换起来不用改代码。下面从环境准备开始一步步来。2. TaoToken 前置准备统一 Key 与 API 通道在动手部署之前先把模型通道准备好否则龙虾跑起来也没饲料。TaoToken 的作用是提供一个统一的 API 入口你只需要一个 Key就能调用多个国产模型不用为每个厂商单独申请、单独配置。对龙虾这种需要频繁切换模型的场景来说省事很多。第一步是拿到 API Key。访问官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 注册登录后进入控制台创建 Key。控制台地址是 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewrite 在 API Keys 页面可以新建和管理密钥页面地址 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi-keysutm_campaignrewrite 。创建时建议给 Key 起个能认出来的名字比如openclaw-vps方便后面排查。拿到 Key 之后要确认两件事Base URL 和 Model ID。TaoToken 的 API 入口是 https://taotoken.net/api 注意这个地址不带 UTM 参数配置时直接填这个。Model ID 则取决于你想用哪个国产模型常见的有glm-4、qwen-plus、deepseek-chat等具体以控制台模型列表为准。这三个要素——Base URL、Key、Model ID——是后面所有配置的核心缺一不可。如果你还没想好先用哪个模型可以先去模型对话页面试一下地址 https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel-chatutm_campaignrewrite 在里面直接发消息验证 Key 是否可用、模型是否正常返回。这一步能提前排除 Key 无效或余额不足的问题避免部署到一半才发现模型调不通。对于长期跑编码或 Agent 任务的场景可以考虑 Coding Plan地址 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-planutm_campaignrewrite 它更适合高频调用。不过本篇先聚焦基础接入用普通 Key 就够了。文档地址在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 遇到参数不确定时可以对照查。注意Key 只显示一次创建后立刻复制保存。如果泄露去控制台吊销重建不要图省事继续用。准备好这三样东西后就可以进入服务器部署环节了。下面所有配置里的YOUR_TAOTOKEN_KEY都要替换成你自己的 KeyYOUR_MODEL_ID替换成实际模型 ID。3. 可复制配置Docker Compose 与环境变量模板这一节是整篇的核心给出可以直接复制的配置文件。我试过用 Docker Compose 来管 OpenClaw好处是环境隔离干净重启、升级都方便不会把服务器系统搞乱。下面这份docker-compose.yml可以直接用路径建议放在/opt/openclaw/docker-compose.yml。version: 3.8 services: openclaw: image: openclaw/openclaw:latest container_name: openclaw restart: unless-stopped ports: - 18789:18789 env_file: - .env volumes: - ./data:/root/.openclaw environment: - TZAsia/Shanghai对应的环境变量模板放在同目录的.env文件里路径/opt/openclaw/.env。这份模板把模型通道、飞书接入需要的占位都列出来了# TaoToken 统一 API 通道 OPENAI_BASE_URLhttps://taotoken.net/api OPENAI_API_KEYYOUR_TAOTOKEN_KEY OPENCLAW_DEFAULT_MODELYOUR_MODEL_ID # 服务端口与访问 OPENCLAW_PORT18789 OPENCLAW_GATEWAY_TOKENYOUR_GATEWAY_TOKEN # 飞书接入后续 channels add 时也会用到 FEISHU_APP_IDYOUR_FEISHU_APP_ID FEISHU_APP_SECRETYOUR_FEISHU_APP_SECRET # 时区 TZAsia/Shanghai这里有几个点要说明。OPENAI_BASE_URL填 TaoToken 的 API 地址因为 OpenClaw 兼容 OpenAI 协议所以走这个变量就能对接。OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN是网页访问的认证 Token可以自己生成一串随机字符比如用openssl rand -hex 24生成。FEISHU_APP_ID和FEISHU_APP_SECRET先留空也行等飞书应用创建后再补。如果你更习惯用 TOML 配置OpenClaw 也支持~/.openclaw/openclaw.json这种 JSON 形式。下面是一个最小可用的 JSON 片段路径对应容器内的/root/.openclaw/openclaw.json{ gateway: { auth: { token: YOUR_GATEWAY_TOKEN } }, models: { default: YOUR_MODEL_ID, providers: { taotoken: { baseUrl: https://taotoken.net/api, apiKey: YOUR_TAOTOKEN_KEY } } } }启动命令很简单在/opt/openclaw目录下执行docker compose up -d然后看日志确认没有报错docker compose logs -f openclaw如果日志里出现模型连接失败先检查.env里的 Key 和 Base URL 是否填对。如果出现端口占用改docker-compose.yml里的映射端口即可。这套配置的好处是模型通道和飞书配置都集中在.env改起来不用动主配置。提示data目录会持久化龙虾的会话和配置升级镜像前先备份这个目录避免数据丢失。配置写完后先别急着接飞书用下面的验证步骤确认模型通道是通的再往下走。4. 验证请求与飞书接入端到端连通性测试配置写好后第一步是验证模型通道。最直接的方式是在容器里发一个请求确认 TaoToken 能正常返回。进入容器docker compose exec openclaw bash然后在容器内用 curl 测试curl https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer YOUR_TAOTOKEN_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: YOUR_MODEL_ID, messages: [{role: user, content: 你好请回复一句话}] }如果返回里有choices字段和正常内容说明模型通道通了。如果返回 401说明 Key 有问题如果返回reading choices之类的解析错误多半是 Model ID 填错或模型不存在。这一步过了再打开网页 UI 验证。网页访问地址是http://你的服务器IP:18789/chat?tokenYOUR_GATEWAY_TOKEN。注意 Token 要换成你自己生成的不要用示例里的。如果页面报 1008就是 Token 没带对或没生效检查.env里的OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN和 URL 里的 token 是否一致。正常打开后在 Chat 界面发一条消息确认龙虾能回复说明模型和网页入口都通了。接下来接飞书。先去飞书开放平台创建企业自建应用添加“机器人”能力。然后在服务器上执行docker compose exec openclaw openclaw channels add按提示选择飞书填入FEISHU_APP_ID和FEISHU_APP_SECRET。接着在飞书后台配置权限用批量导入的方式把权限代码贴进去再在“事件与回调”里选择长连接接收事件添加im.message.receive_v1。创建版本并发布让权限生效。发布后给飞书机器人发消息会提示需要配对。回到服务器执行配对命令docker compose exec openclaw openclaw pairing approve feishu YOUR_CODE把YOUR_CODE换成飞书里收到的实际代码。配对成功后再回飞书发消息就能正常聊天了。到这里VPS 部署、模型接入、飞书打通就全部完成了。5. 本篇常见错误排查部署过程中最容易卡在几个地方这里按真实报错对照排查。401 Unauthorized模型请求返回 401基本是 Key 问题。检查.env里的OPENAI_API_KEY是否复制完整有没有多余空格。如果 Key 刚创建确认控制台里余额或额度正常。还有一种情况是 Base URL 写成了带路径的地址正确写法是https://taotoken.net/api不要多加/v1之外的路径。local proxy failed这个报错通常出现在容器网络配置上。如果服务器本身有网络限制容器可能连不上外部 API。先确认容器内能解析域名docker compose exec openclaw ping -c 2 taotoken.net如果解析失败检查 Docker 的 DNS 配置可以在docker-compose.yml里加dns: [8.8.8.8]。如果解析正常但请求超时检查服务器防火墙出站规则。reading choices 解析错误返回体里没有choices字段多半是 Model ID 不对。去控制台确认模型列表里的准确 ID注意大小写和连字符。有些模型需要特定前缀填错就会返回错误结构。OAuth 相关报错如果日志里出现 OAuth 字样通常是飞书应用配置问题。检查FEISHU_APP_ID和FEISHU_APP_SECRET是否匹配权限是否已发布生效。飞书应用没发布时事件回调不会触发配对也会失败。网页 1008 错误Token 认证失败。确认 URL 里的 token 和.env里的OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN完全一致包括大小写。如果改过.env要重启容器docker compose restart openclaw端口占用启动时报端口被占用改docker-compose.yml里的18789:18789左边那个端口比如改成18790:18789然后重新docker compose up -d。排查时养成看日志的习惯docker compose logs -f openclaw会实时输出错误大部分问题看日志就能定位。如果模型通道反复失败先去模型对话页面单独测一下 Key排除是 Key 本身的问题还是配置问题。6. 继续用 TaoToken 管理你的龙虾饲料龙虾跑起来之后真正的日常是喂它。国产模型的好处是成本可控配合 TaoToken 的统一 Key切换模型不用改代码改一个环境变量重启就行。比如你想从glm-4换到deepseek-chat只改.env里的OPENCLAW_DEFAULT_MODEL然后docker compose restart openclaw即可。如果你打算长期跑编码或 Agent 任务Coding Plan 会更合适地址 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-planutm_campaignrewrite 。接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 遇到新模型或参数问题可以对照。Key 管理在 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi-keysutm_campaignrewrite 建议定期轮换。最后给个实用技巧把.env和data目录一起备份换服务器时直接搬过去改一下 IP 就能继续用。龙虾的会话记录都在data里别弄丢。模型通道这边TaoToken 的 API 入口 https://taotoken.net/api 保持稳定配置一次就能长期用。