OpenClaw 集成 Moonshot Kimi 全指南Moonshot Open Platform 与 Kimi Coding 双 Provider 配置实战【免费下载链接】openclawThe AI that really does things. Any OS. Any Platform. The lobster way. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/openclaw本篇技术指南以 OpenClaw 仓库中的 Moonshot 官方文档 为骨架结合 Moonshot Provider 插件 的源码实现系统讲解如何在 OpenClaw 中接入 Moonshot 的 Kimi 系列模型。你将掌握两大独立 ProviderMoonshot Open Platform 与 Kimi Coding的插件安装、onboarding 引导、模型目录、原生思考thinking/reasoning契约、网页搜索Kimi web search以及高级配置的完整实战方案并理解这些行为背后的源码级原理。Moonshot 与 Kimi Coding两个必须分清的服务Moonshot 通过 Kimi API 对外提供 OpenAI 兼容的模型端点。OpenClaw 将 Moonshot 拆分为两个相互独立的外部插件新用户 onboarding 时默认选择moonshot/kimi-k3而独立的 Kimi Coding 服务则使用kimi/kimi-for-coding作为推荐入口。⚠️ 重要前提Moonshot 与 Kimi Coding 是两个独立的 Provider各自作为独立的外部插件分发。三者互不通用API Key 不互换、端点不同、模型引用前缀也不同moonshot/...vskimi/...。配置前务必先明确你使用的是哪一个服务。从 openclaw.plugin.json 可以看到Moonshot 插件openclaw/moonshot-provider注册了moonshotProvider并通过providerAuthChoices暴露moonshot-api-key.ai 国际与moonshot-api-key-cn.cn 中国两种认证选项而 Kimi Coding 走的是 Kimi Code Console 的会员体系模型引用前缀为kimi/。两个服务的定位差异如下服务适用场景模型引用前缀Moonshot APIKimi K3 / K2 系列模型Moonshot Open Platform按量付费moonshot/...Kimi Coding代码聚焦任务Kimi Coding 端点会员配额制kimi/...内置模型目录开箱即用的 Kimi 模型Moonshot 与 Kimi Coding 的安装与 onboarding 过程会直接保存连接设置与模型别名而不会把生成的目录行catalog rows复制进你的配置文件。只有显式设置models.mode: replace时才保持目录种子catalog seeding启用此时自定义模型行依然完好保留。Moonshot Provider 的内置模型目录定义在 openclaw.plugin.json 的modelCatalog.providers.moonshot中并通过 provider-catalog.ts 的buildMoonshotProvider()对外提供Model refNameReasoningInputContextMax outputmoonshot/kimi-k3Kimi K3low / high / maxtext, image, video1,048,5761,048,576moonshot/kimi-k2.7-codeKimi K2.7 CodeAlways ontext, image, video262,144262,144moonshot/kimi-k2.7-code-highspeedKimi K2.7 Code HighSpeedAlways ontext, image, video262,144262,144目录中的成本估算采用 Moonshot 公开的按量付费pay-as-you-go费率。做成本决策前请以厂商官方定价页为准Kimi K3 定价、Kimi K2.7 Code 定价。从源码可见这三个模型的成本配置分别为K3 输入 $3/MTok、输出 $15/MTok、缓存读取 $0.30/MTok、缓存写入 $0K2.7 Code 为 $0.95/$4/$0.19/$0HighSpeed 变体为 $1.9/$8/$0.38/$0。几个关键行为约定源码中均以reasoning与compat字段体现Kimi K3 始终推理接受reasoning_effort的low、high、max默认值三档在 Moonshot 直连路由上OpenClaw 只暴露/think max始终发送reasoning_effort: max并省略 K2 系列专用的thinking字段同时移除被 K3 固定为厂商默认值的采样覆盖参数temperature、top_p、n、presence_penalty、frequency_penalty。Kimi K2.7 Code 同样始终使用原生思考但 Moonshot 要求客户端为该模型省略thinking字段因此 OpenClaw 只暴露on忽略陈旧的off设置HighSpeed 变体遵循相同契约。Kimi K3 是 onboarding 的默认模型。快速开始Moonshot APIOpen Platform适用场景通过 Moonshot Open Platform 使用 Kimi K3 与 K2 系列模型。Moonshot 与 Kimi Coding 均为外部插件onboarding 前必须先安装其中一个。第 1 步安装插件openclaw plugins install openclaw/moonshot-provider openclaw gateway restart插件元数据定义在 openclaw.plugin.jsonenabledByDefault: true、onStartup不激活属于按需加载的模型类插件同时它把moonshotai、moonshot-ai注册为moonshot的认证别名。第 2 步选择端点区域Moonshot 提供国际与中国两个区域的端点通过providerAuthChoices见 openclaw.plugin.json区分Auth choiceEndpointRegionmoonshot-api-keyhttps://api.moonshot.ai/v1Internationalmoonshot-api-key-cnhttps://api.moonshot.cn/v1China两个端点的常量在 provider-catalog.ts 中定义为MOONSHOT_BASE_URL与MOONSHOT_CN_BASE_URL并提供了isNativeMoonshotBaseUrl()用于判断一个 baseUrl 是否为官方原生端点自动兼容末尾带/的写法——这一判断同时是流式用量兼容见下文的触发条件。第 3 步运行 onboardingopenclaw onboard --auth-choice moonshot-api-key中国端点则使用openclaw onboard --auth-choice moonshot-api-key-cnonboarding 逻辑实现在 onboard.tsapplyMoonshotConfig()/applyMoonshotConfigCn()会把默认模型预设写入配置包括providerId: moonshot、api: openai-completions、对应区域的baseUrl、默认模型kimi-k3以及别名Kimi。注意只有在models.mode replace时才会写入默认模型行否则仅保存连接设置与别名。第 4 步确认 Kimi K3 默认模型新 onboarding 会直接选中 Kimi K3。已有安装可显式切换openclaw models set moonshot/kimi-k3第 5 步验证模型可用openclaw models list --provider moonshotProvider 发现逻辑位于 provider-discovery.ts通过staticCatalog.run()返回buildMoonshotProvider()构建的静态目录目录类型为simple排序且modelCatalog.discovery标记为refreshable可刷新。第 6 步运行实时冒烟测试当你想在不触碰正常会话的前提下验证模型访问与成本追踪时可使用隔离的状态目录OPENCLAW_CONFIG_PATH/tmp/openclaw-kimi/openclaw.json \ OPENCLAW_STATE_DIR/tmp/openclaw-kimi \ openclaw agent --local \ --session-id live-kimi-cost \ --message Reply exactly: KIMI_LIVE_OK \ --thinking max \ --jsonJSON 响应应报告provider: moonshot与model: kimi-k3。当 Moonshot 返回 usage 元数据时assistant 转录条目会在usage.cost下存储归一化后的 token 用量与估算成本。Moonshot API 配置示例{ env: { vars: { MOONSHOT_API_KEY: sk-... } }, agents: { defaults: { model: { primary: moonshot/kimi-k3 }, models: { // moonshot-kimi-k2-aliases:start moonshot/kimi-k3: { alias: Kimi K3 }, moonshot/kimi-k2.7-code: { alias: Kimi K2.7 Code }, moonshot/kimi-k2.7-code-highspeed: { alias: Kimi K2.7 Code HighSpeed }, // moonshot-kimi-k2-aliases:end }, }, }, models: { mode: merge, providers: { moonshot: { baseUrl: https://api.moonshot.ai/v1, apiKey: ${MOONSHOT_API_KEY}, api: openai-completions, models: [ // moonshot-kimi-k2-models:start { id: kimi-k3, name: Kimi K3, reasoning: true, thinkingLevelMap: { off: null, minimal: null, low: low, medium: null, high: high, xhigh: max, max: max, }, input: [text, image, video], cost: { input: 3, output: 15, cacheRead: 0.3, cacheWrite: 0 }, contextWindow: 1048576, maxTokens: 1048576, }, { id: kimi-k2.7-code, name: Kimi K2.7 Code, reasoning: true, input: [text, image, video], cost: { input: 0.95, output: 4, cacheRead: 0.19, cacheWrite: 0 }, contextWindow: 262144, maxTokens: 262144, }, { id: kimi-k2.7-code-highspeed, name: Kimi K2.7 Code HighSpeed, reasoning: true, input: [text, image, video], cost: { input: 1.9, output: 8, cacheRead: 0.38, cacheWrite: 0 }, contextWindow: 262144, maxTokens: 262144, }, // moonshot-kimi-k2-models:end ], }, }, }, }源码中 K3 的thinkingLevelMap见 openclaw.plugin.json把 OpenClaw 侧的low/high/xhigh/max档位映射到 Moonshot 侧的low/high/max而off/minimal/medium映射为null不可用——这正是Moonshot API 上 K3 只暴露/think max的底层依据。需要说明的是目录中 K3 的input官方标为 text/image文档表格中的 video 输入能力由插件的 media-understanding 契约mediaUnderstandingProviderMetadata声明 image/video 能力默认模型kimi-k2.6补充提供。快速开始Kimi Coding独立 Provider适用场景通过 Kimi Coding 端点处理代码聚焦任务。 Kimi Coding 使用与 Moonshot不同的 API Key 和 Provider 前缀kimi/...vsmoonshot/...。当前模型引用为kimi/k3最高 1M 上下文受会员层级限制、kimi/k3-256k256K 上下文、更低配额消耗、kimi/kimi-for-coding、kimi/kimi-for-coding-highspeed。历史引用kimi/kimi-code与kimi/k2p5会归一化到kimi/kimi-for-coding历史kimi/k3[1m]归一化到kimi/k3。Kimi Coding 服务同时接受 OpenAI 兼容的https://api.kimi.com/coding/v1与 Anthropic 兼容的https://api.kimi.com/coding/客户端本插件走 Anthropic Messages 协议。会员密钥请在 Kimi Code Console 创建当前会员定价以 Kimi 官方定价页为准。Model refNameReasoningInputContextMax outputkimi/k3Kimi K3adaptive; low / high / max efforttext, image1,048,576131,072kimi/k3-256kKimi K3 (256k)adaptive; low / high / max efforttext, image262,144131,072K3 目录成本估算为输入 $3/MTok、输出 $15/MTok、缓存读取 $0.30/MTok、缓存写入 $0/MTok。目录报告的是 K3 的最大上下文你的 Kimi 会员可能强制执行更低的实际限额。第 1 步安装插件openclaw plugins install openclaw/kimi-provider openclaw gateway restart第 2 步运行 onboardingopenclaw onboard --auth-choice kimi-code-api-key第 3 步设置默认模型{ agents: { defaults: { model: { primary: kimi/kimi-for-coding }, }, }, }第 4 步验证模型可用openclaw models list --provider kimiKimi Coding 的 K3 在启用推理时始终使用自适应思考adaptive thinking默认高力度high effort。/think minimal|low映射为 low effort/think medium|high|adaptive映射为 high effort/think xhigh|max映射为 max effort/think off则发送thinking.type: disabled。各模型的会员套餐可用性请参见官方 Kimi Code 模型表。Kimi Coding 配置示例{ env: { vars: { KIMI_API_KEY: sk-... } }, agents: { defaults: { model: { primary: kimi/kimi-for-coding }, models: { kimi/kimi-for-coding: { alias: Kimi }, }, }, }, }Kimi 网页搜索Web SearchMoonshot 插件还会把Kimi注册为web_searchProvider底层由 Moonshot 网页搜索支撑——对应 kimi-web-search-provider.ts 中createKimiWebSearchProvider()的实现插件契约contracts.webSearchProviders声明了kimi提供方。交互式配置openclaw configure --section web在 web-search 一节选择Kimi即可把配置写入plugins.entries.moonshot.config.webSearch.*。交互式设置会提示SettingOptionsAPI regionhttps://api.moonshot.ai/v1国际或https://api.moonshot.cn/v1中国Web search model默认为kimi-k2.6从 kimi-web-search-provider.runtime.ts 可以看到交互流程的完整逻辑区域选择会优先保留自定义端点Keep current否则在两个官方端点间选择模型选择提供保留当前 / 手动输入 / 默认kimi-k2.6三个选项且DEFAULT_KIMI_SEARCH_MODEL独立于聊天模型——这样聊天 onboarding 的变更不会悄悄改写搜索路由。手动配置示例配置位于plugins.entries.moonshot.config.webSearch{ plugins: { entries: { moonshot: { config: { webSearch: { apiKey: sk-..., // or use KIMI_API_KEY / MOONSHOT_API_KEY baseUrl: https://api.moonshot.ai/v1, model: kimi-k2.6, }, }, }, }, }, tools: { web: { search: { provider: kimi, }, }, }, }底层实现细节源码佐证见 kimi-web-search-provider.runtime.ts凭证解析顺序plugins.entries.moonshot.config.webSearch.apiKey优先其次回退到环境变量KIMI_API_KEY/MOONSHOT_API_KEYresolveKimiApiKey()。baseUrl 解析顺序显式配置的webSearch.baseUrl→models.providers.moonshot.baseUrl仅当其为官方原生端点时才继承→ 默认https://api.moonshot.ai/v1。思考模型处理对kimi-k2.6、kimi-k2.5这类需要显式关闭思考的模型请求体自动附带thinking: { type: disabled }。搜索执行走POST {baseUrl}/chat/completions通过内置工具$web_search完成最多 3 轮的工具调用往返从search_results与工具调用参数中提取引用citations并对结果做缓存缓存键为 query baseUrl model、超时与 untrusted 内容包装。未落地保护若 Kimi 只返回普通聊天补全而没有原生网页搜索落地grounding证据工具会返回kimi_web_search_ungrounded错误提示改用 Brave 等结构化 Provider 或 web_fetch/browser 工具。高级配置原生思考模式Native ThinkingMoonshot API 侧Kimi K3 始终以最大力度推理。OpenClaw 只暴露/think max发送reasoning_effort: max并忽略陈旧的更低档位或off设置。同时K3 支持auto、none、required以及固定pinned工具选择OpenClaw 会原样保留请求的tool_choice在多轮工具调用中OpenClaw 会保留 Moonshot 回放契约所要求的 assistant 推理内容。Kimi K2.7 Code始终使用原生思考Moonshot 要求客户端省略thinking字段因此 OpenClaw 只暴露on忽略陈旧的off设置同时 K2.7 固定了temperature、top_p、n、presence_penalty、frequency_penaltyOpenClaw 会省略对这些字段的配置覆盖。其他 Moonshot Kimi 模型支持二元原生思考thinking: { type: enabled }thinking: { type: disabled }通过agents.defaults.models.provider/model.params按模型配置{ agents: { defaults: { models: { moonshot/kimi-k2.6: { params: { thinking: { type: disabled }, }, }, }, }, }, }OpenClaw 对这些模型的运行时/think档位映射/thinklevelMoonshot behavior/think offthinking.typedisabledAny non-off levelthinking.typeenabled⚠️ 关键警告当 Moonshot K2 启用思考时tool_choice必须是auto或none。固定工具选择type: tool或type: function会强制把思考退回disabled以保证所请求的工具仍能运行tool_choice: required会被归一化为auto。Kimi K2.7 Code 无法关闭思考其不兼容的tool_choice会被归一化为auto。Kimi K3 走独立的 reasoning-effort 契约保留受支持的工具选择。Kimi K2.6 还接受可选的thinking.keep字段控制多轮对话中reasoning_content的保留策略设为all可跨轮次保留完整推理内容省略或留null则使用服务端默认策略。OpenClaw 只为moonshot/kimi-k2.6转发thinking.keep对其他模型一律剥离。Kimi K2.7 Code 默认保留完整推理历史而 OpenClaw 整体省略其thinking字段。{ agents: { defaults: { models: { moonshot/kimi-k2.6: { params: { thinking: { type: enabled, keep: all }, }, }, }, }, }, }工具调用 ID 清洗Tool call id sanitizationMoonshot Kimi 返回的原生工具调用 ID 形如functions.name:index。OpenClaw 会保留每个原生 Kimi ID 的首次出现并把后续重复 ID 重写为确定性的 OpenAI 风格call_*ID匹配的工具结果使用相同 ID 重映射从而在不剥离 Kimi 首个原生 ID的前提下保证回放唯一性。该行为内置在 Moonshot Provider 中属于固定行为不是用户可配置项。流式用量兼容Streaming usage compatibilityMoonshot 原生端点https://api.moonshot.ai/v1与https://api.moonshot.cn/v1声明支持流式用量streaming usage。OpenClaw 以端点主机而非 Provider id 为判断依据见 provider-catalog.ts 的applyMoonshotNativeStreamingUsageCompat()因此任何指向同一原生 Moonshot 主机的自定义 Provider id 都会继承相同的流式用量行为。配合目录中的 K3 定价包含输入、输出与缓存读取 token 的流式用量会被换算为本地估算美元成本用于/status、/usage full、/usage cost以及基于转录的会话记账。端点与模型引用参考ProviderModel ref prefixEndpointAuth env varMoonshotmoonshot/https://api.moonshot.ai/v1MOONSHOT_API_KEYMoonshot CNmoonshot/https://api.moonshot.cn/v1MOONSHOT_API_KEYKimi Codingkimi/Kimi Coding endpointKIMI_API_KEYWeb searchN/ASame as Moonshot API regionKIMI_API_KEYorMOONSHOT_API_KEY要点补充Kimi 网页搜索使用KIMI_API_KEY或MOONSHOT_API_KEY默认端点https://api.moonshot.ai/v1、默认模型kimi-k2.6。如需覆盖定价与上下文元数据可在models.providers中调整若 Moonshot 后续发布了不同的上下文限制请相应修改contextWindow。插件对 host 版本有最低要求minHostVersion: 2026.6.9插件 API 兼容2026.9.4见 package.json安装前请确认你的 OpenClaw 版本满足条件。相关资源模型选择了解 Provider、模型引用与故障转移行为的选型策略见 docs/concepts 目录下的模型/Provider 概念文档网页搜索配置包括 Kimi 在内的各 web search Provider见 docs/tools 目录配置参考Provider、模型与插件的完整配置 Schema见 docs/gateway 目录下的 configuration-referenceFireworksFireworks 平台上的 Kimi 模型包括其 thinking-off 行为见 docs/providers 目录下的 fireworks 文档Moonshot 插件源码目录构建 provider-catalog.ts、onboarding 预设 onboard.ts、网页搜索实现 kimi-web-search-provider.runtime.ts以及插件清单 openclaw.plugin.json可帮助你进一步深入理解本文所述的每一项契约行为。【免费下载链接】openclawThe AI that really does things. Any OS. Any Platform. The lobster way. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/openclaw创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考