OpenClaw 对接 DeepSeek 完整流程:从创建到测试图文版

本文涉及的产品
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简介: 本教程详解Windows版OpenClaw对接DeepSeek全流程:从账号实名认证、充值、创建API Key,到OpenClaw中粘贴密钥、测试连接、选择deepseek-chat等模型,图文并茂,零基础可快速完成本地大模型接入。

本地已安装 OpenClaw Windows 版本,按以下步骤链接DeepSeek

附一键装机包如下图:

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OpenClaw 连接 DeepSeek 图文教程

前置准备

  1. 已安装并可以正常打开 OpenClaw Windows
  2. OpenClaw 顶部 Gateway 状态保持在线。
  3. 电脑已联网,可正常访问 DeepSeek 开放平台。
  4. 已准备可接收验证码的手机号或微信账号,用于登录平台。
  5. DeepSeek 开放平台账号需要完成实名认证,并保证账户里有可用余额。


步骤 1:打开 DeepSeek 开放平台并登录

先打开 DeepSeek 开放平台

进入页面后,使用手机号验证码登录,或者使用微信扫码登录。



登录成功后,进入个人信息页面。 请先确认 实名认证 状态,如果还没有认证,需要先完成实名认证后再继续后面的 API 配置。

image.gif

步骤 3:确认账户余额并进行充值

然后进入 用量信息 页面。 如果账户余额不足,请先点击 去充值 完成充值,避免后续在 OpenClaw 中测试成功后却无法正常调用模型。

image.gif

步骤 4:进入 API keys 页面创建密钥

在左侧点击 API keys。 如果当前还没有 API key,点击 创建 API key

image.gif

步骤 5:填写名称并创建 API key

弹出创建窗口后:

  1. 在名称输入框里填写一个便于自己识别的名字
  2. 点击 创建

名称可以按自己习惯填写,例如 OpenClaw测试 等。

image.gif

步骤 6:复制新生成的 API key

创建成功后,系统会弹出密钥详情窗口。 请立即点击 复制,把这串 API key 保存好。

注意:这个 key 创建后通常只会完整显示一次,如果没有及时保存,后面可能无法再次查看完整内容。

image.gif

步骤 7:在 OpenClaw 中填写 DeepSeek API key 并测试

回到 OpenClaw:

  1. 点击右上角 设置
  2. 进入左侧 模型配置
  3. 找到 DeepSeek
  4. 粘贴刚刚复制的 API key
  5. 点击 测试
  6. 点击右上角 保存全部配置

测试成功后,OpenClaw 会自动识别到可用的 DeepSeek 模型。

image.gif

步骤 8:在聊天页选择 DeepSeek 模型

进入 OpenClaw 左侧 聊天 页面。 在模型选择框中搜索 deepseek,然后选择后面带有 deepseek 标签的模型,例如:

  1. deepseek-chat
  2. deepseek-v4-flash
  3. deepseek-v4-pro

选中后就可以直接开始对话测试了。

image.gif

接入完成后的自检清单

  1. 已成功登录 DeepSeek 开放平台。
  2. 已完成实名认证。
  3. 账户余额已充值且可正常使用。
  4. 已创建新的 API key。
  5. 已及时复制并保存 API key。
  6. OpenClaw 中已正确粘贴 DeepSeek API key。
  7. 已点击 测试 并识别到可用模型。
  8. 已点击 保存全部配置
  9. 聊天页中已选中带 deepseek 标签的模型。

常见问题

1. 为什么必须先实名认证?

因为 DeepSeek 开放平台很多 API 能力依赖实名认证账号。 如果没有完成实名认证,后续可能无法正常创建密钥、充值或调用模型。

2. 为什么测试成功了还是不能正常使用?

建议优先检查下面几项:

  1. 账户余额是否足够。
  2. API key 是否复制完整,没有多余空格。
  3. 是否已经点击 保存全部配置
  4. 聊天页中是否选择了带 deepseek 标签的模型。

3. API key 创建后还能再次查看完整内容吗?

通常不建议依赖后续再次查看完整 key。 最稳妥的做法是在创建成功弹窗出现时,立刻点击 复制 并妥善保存。

4. OpenClaw 里应该选哪个 DeepSeek 模型?

一般可以直接从这些模型开始:

  1. deepseek-chat
  2. deepseek-v4-flash
  3. deepseek-v4-pro

如果你更重视速度,可以先试 flash 类模型;如果更重视效果,可以再试更高阶模型。

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