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OpenClaw 2.7.9 配置 DeepSeek 大模型完整实操教程

文章概述

本文完整讲解 OpenClaw 2.7.9 对接 DeepSeek 大模型的全流程操作，从开放平台登录、身份核验、API 密钥生成，到软件内部参数填写、模型启用校验分步说明，跟随操作即可完成接口打通，在客户端内正常调用 DeepSeek 系列 AI 模型。

一、前置准备

正式配置前提前完成环境与账号准备，降低对接异常概率：

1. 本地设备已安装 OpenClaw Windows 2.7.9 版本，软件右上角 Gateway 网关状态显示在线；
2. 设备网络环境稳定，能够正常访问 DeepSeek 开放平台；
3. 备好手机号或微信账号，用于平台登录与身份核验；
4. DeepSeek 平台账号完成实名认证，账户内留存可供接口调用的余额。

OpenClaw 安装包下载说明

OpenClaw Windows 一键部署包体积为 45.8MB，建议使用浏览器自带下载工具或迅雷下载，减少压缩包损坏问题。

Windows 版本： https://xiake.yun/api/download/package/18?promoCode=IV4E9B04A80C

苹果系统版本：https://openclaw.ikidi.top/api/download/package/35?promoCode=IV4E9B04A80C

二、分步完整配置操作流程

步骤 1：登录 DeepSeek 开放平台

打开 DeepSeek 开放平台官网：https://platform.deepseek.com/，平台支持手机号验证码登录、微信扫码登录两种登录方式，未注册的手机号提交验证码后可自动完成账号注册。

步骤 2：账号完成实名认证

登录完成后进入个人信息页面，找到实名认证入口，未完成身份核验的账号需要先提交对应资料完成认证，未实名账号无法创建 API 密钥。

步骤 3：查看账户额度，按需补充余额

进入用量统计页面查看账户可用余额，余额不足时点击充值入口补充额度，避免接口调试完成后无法正常发起模型调用请求。

步骤 4：进入 API 密钥管理页面创建密钥

在平台侧边菜单栏找到 API keys 功能栏，若无可用密钥，点击页面创建 API key 按钮发起生成操作。

步骤 5：自定义备注名称生成密钥

在弹出窗口填写自定义密钥备注名称，可填写 OpenClaw、自用测试等标识，确认名称后点击创建按钮。

步骤 6：复制并妥善留存完整 API Key

密钥生成弹窗只会展示一次完整密钥内容，需要立刻点击复制保存密钥字符串；密钥丢失后无法再次查看，只能重新创建新密钥。

步骤 7：OpenClaw 2.7.9 内填写密钥并校验连通

1. 启动 OpenClaw 2.7.9 客户端，点击软件右上角【设置】；
2. 在左侧功能菜单栏打开【模型配置】板块；
3. 在模型列表中找到 DeepSeek 专属配置区域，粘贴之前保存的 API 密钥；
4. 点击测试按钮校验接口连通状态，确认无异常后点击保存全部配置； 参数填写并保存完成后，软件会自动拉取平台内全部可用 DeepSeek 模型。

步骤 8：切换至聊天界面选择 DeepSeek 模型

返回 OpenClaw 左侧聊天页面，在模型检索框输入 DeepSeek 进行筛选，可选模型包含 deepseek-chat、deepseek-v4-flash、deepseek-v4-pro 等，选中目标模型即可发起对话。

三、配置完成自检核对清单

全部操作结束后，对照清单逐项核对，规避遗漏配置项：

1. 成功登录 DeepSeek 开放平台并完成账号实名认证；
2. 账户可用余额充足，余额不足时已完成充值操作；
3. 密钥创建完成，完整备份对应 API Key 字符串；
4. OpenClaw 2.7.9 模型配置页密钥粘贴无误，接口测试连通正常；
5. 全部参数配置执行保存操作，聊天面板能够正常选中 DeepSeek 系列模型。

四、高频问题与对应处理方案

1. 账号必须完成实名认证的原因

DeepSeek 平台的接口调用权限与实名账号绑定，未完成身份核验的账号不支持创建密钥、充值以及调用模型服务。

2. 接口测试连通成功，但无法正常使用模型

按照以下顺序逐项排查问题：

1. 检查账户可用余额是否充足；
2. 核对粘贴的 API 密钥前后不存在多余空格、字符缺失；
3. 确认配置页面执行过保存全部配置操作；
4. 确认聊天窗口已选中对应 DeepSeek 系列模型。

3. API 密钥丢失后的处理方式

密钥仅在创建弹窗中展示一次，不慎遗失只能在平台删除原有密钥，重新生成全新 API Key，替换 OpenClaw 内配置参数。

4. 不同场景下模型选型参考

需要提升对话响应速度可优先选择 flash 系列模型；对推理、逻辑输出质量有更高要求时，可选用 pro 高阶模型。