接入 Kimi：Moonshot 与 Kimi Coding 两个插件

OpenClaw 接入 Kimi 是国产模型专页的第四站。Kimi 是月之暗面（Moonshot AI）的模型家族，而它在 OpenClaw 里有点特别：官方把它拆成了两个独立插件——Moonshot API 与 Kimi Coding，插件分开装、Key 不通用、模型引用前缀都不同。DeepSeek、Qwen、GLM 的「装插件 → 配凭据 → 选模型」三步在这一课全部适用，但先要做对一道路线选择题。全程约 10 分钟（平台注册另计）。

先给你一张总表，本课所有配置都从它出发（属性与值为官方文档原样摘录）：

	路线 A：Moonshot API	路线 B：Kimi Coding
适合谁	按量付费（pay-as-you-go）API 用户	Kimi Code 会员（订阅制，包月写代码）
官方插件	`@openclaw/moonshot-provider`	`@openclaw/kimi-provider`
Provider id	`moonshot`	`kimi`
认证环境变量	`MOONSHOT_API_KEY`	`KIMI_API_KEY`
API 端点	`https://api.moonshot.ai/v1`（国际）/ `https://api.moonshot.cn/v1`（中国区）	`https://api.kimi.com/coding/`（Anthropic 兼容，插件走 Anthropic Messages）
模型引用前缀	`moonshot/...`	`kimi/...`
全新 onboarding 默认	`moonshot/kimi-k3`	`kimi/kimi-for-coding`
Key 管理入口	`https://platform.moonshot.ai`	`https://www.kimi.com/code/console`

一件必须先记住的事（官方 Warning 的原意）：Moonshot 和 Kimi Coding 是分开的 provider、分开的外部插件——Key 不通用，端点不同，模型引用也不同（moonshot/... vs kimi/...）。把 Moonshot 的 Key 填进 Kimi Coding 的 onboarding（或反过来），只会得到认证失败。

怎么选，三句话：

你的情况	选它
按量付费，想要 K3 / K2.7 全家桶，还要视频输入	Moonshot API（目录五个模型都收 text + image + video）
订阅了 Kimi Code 会员，主要拿它写代码	Kimi Coding（套餐额度内用 `kimi/kimi-for-coding`、`kimi/k3` 系）
两条路线都想用	两个插件都装、各配各的 Key——前缀不同，互不覆盖

💡 从「Kimi」「月之暗面」搜进来的朋友

Kimi 是月之暗面（Moonshot AI）的模型家族。OpenClaw 接入它要的不是 Kimi 聊天 App 的账号，而是 API Key：按量付费走 Moonshot 开放平台，会员订阅走 Kimi Code 控制台——两把 Key 不通用，本页把两条路都讲清楚。

本教程基于 OpenClaw v2026.10.9。

学完你能做什么

分清 Moonshot API 与 Kimi Coding 两条路线：两个独立插件、两把 Key、两套模型前缀，不再混用
装好对应插件，把 MOONSHOT_API_KEY 或 KIMI_API_KEY 配进 OpenClaw（onboarding 引导或手动配置两条路）
看懂两套模型目录：moonshot/kimi-k3 一族与 kimi/kimi-for-coding、kimi/k3 一族各自的位置、上下文和默认值
遇到 Kimi Coding 的周配额 HTTP 403 不慌：知道该等窗口重置，而不是换 Key
用上 Kimi 专属能力：/think 档位映射、Kimi 网页搜索（web_search provider）

🎒 开始前的准备

完成了连接模型总览：provider 体系与模型切换：「装插件 → 配凭据 → 选模型」三步和 provider/model 引用规则心里有数
OpenClaw 已安装、Gateway 在运行：openclaw gateway status 有输出（插件对运行中的 Gateway 自动生效；没在跑则下次启动生效）
知道自己手里的是（或将是）Moonshot 开放平台的按量 Key，还是 Kimi Code 会员 Key——这决定走哪条路线
走服务器 / 守护进程部署的话，知道 ~/.openclaw/.env 在哪——Key 最终要住那里

跟我做

第 1 步：确认路线并领取对应的 API Key

为什么：Kimi 在 OpenClaw 里是两条独立路线，Key 从不同的控制台领、互不通用——先定路线，再拿 Key。

路线 A：Moonshot API（按量付费）

浏览器打开 Moonshot Open Platform https://platform.moonshot.ai，注册 / 登录
在 API Key 管理页创建一把 Key，复制后放到安全的地方
国内用户注意：中国区走 moonshot-api-key-cn（端点 https://api.moonshot.cn/v1），Key 在 Moonshot 国内平台管理——官方文档只给了国际站控制台直链，国内站入口以 Moonshot 官网为准

路线 B：Kimi Coding（Kimi Code 会员）

浏览器打开 Kimi Code 控制台 https://www.kimi.com/code/console，登录
创建一把 membership key，复制后放到安全的地方
还没订阅？会员价格看 https://www.kimi.com/membership/pricing（以官网为准）

你应该看到：一把可复制的 API Key，并且你清楚它属于哪条路线——第 2 步的插件和命令要跟它配套。

第 2 步：OpenClaw 接入 Kimi——装插件、跑 onboarding

为什么：Moonshot 和 Kimi Coding 都是外部官方插件（不随核心内置），比内置插件多一步「安装」；两条路线的插件包、auth-choice 各是一套，装混了 Key 就对不上。

路线 A：Moonshot API

bash

# 1. 装插件
openclaw plugins install @openclaw/moonshot-provider

# 2. 跑 onboarding（二选一）
openclaw onboard --auth-choice moonshot-api-key      # 国际站
openclaw onboard --auth-choice moonshot-api-key-cn   # 中国区

你应该看到：Key 验证通过并保存；全新 onboarding 的默认模型落在 moonshot/kimi-k3。

顺手验证目录：

bash

openclaw models list --provider moonshot

你应该看到：kimi-k3、kimi-k3.1-pro、kimi-k2.7-code 一族模型在列。

路线 B：Kimi Coding

bash

# 1. 装插件
openclaw plugins install @openclaw/kimi-provider

# 2. 跑 onboarding
openclaw onboard --auth-choice kimi-code-api-key

你应该看到：Key 验证通过并保存；默认模型是 kimi/kimi-for-coding。

顺手验证目录：

bash

openclaw models list --provider kimi

你应该看到：kimi-for-coding、k3、k3-256k、k3.1-pro 一族模型在列。

两条路线通用的三个定心丸（官方文档明确写了）：

插件安装对运行中的 Gateway 自动生效；Gateway 没在跑则下次启动生效（kimi-provider 的 README 在安装示例里另加了 openclaw gateway restart，两条路都行）
onboarding 保留你已有的模型条目——重跑不会清掉其他 provider 的配置
加新 provider 凭据不会改你已有的默认模型——要换默认，用第 3 步的 openclaw models set

手动配置（不想跑 onboarding 的话）

官方插件本来不需要写 models.providers 条目——装插件、设 auth、选模型即可；只有想显式钉死端点 / 默认模型时才写。

路线 A（Moonshot API，官方示例原样）：

json5

{
  env: { vars: { MOONSHOT_API_KEY: "sk-..." } },
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "moonshot/kimi-k3" },
      models: {
        "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" },
      },
    },
  },
}

路线 B（Kimi Coding，官方示例原样）：

json5

{
  env: { vars: { KIMI_API_KEY: "sk-..." } },
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "kimi/kimi-for-coding" },
      models: {
        "kimi/kimi-for-coding": { alias: "Kimi" },
      },
    },
  },
}

Key 放哪：交互 shell 里 export MOONSHOT_API_KEY="<你的 API Key>"（路线 B 用 KIMI_API_KEY），或写进 ~/.openclaw/.env（守护进程部署必须走这里，见下方警告）。插件清单还接受 KIMICODE_API_KEY 作为 Kimi Coding 的备用变量名。

⚠️ Gateway 跑成守护进程？Key 别放交互 shell

Gateway 作为 launchd / systemd 服务运行时，看不到你终端里 export 的环境变量。把 MOONSHOT_API_KEY / KIMI_API_KEY 写进 ~/.openclaw/.env，或经配置里的 env.shellEnv 提供给那个进程。

openclaw models status 的凭据概览里，能看到你那条路线的环境变量来源

第 3 步：选择 Kimi 模型并验证

为什么：两条路线的默认模型都够用（moonshot/kimi-k3 / kimi/kimi-for-coding），但两套目录分工不同——Moonshot 侧是「K3 全家桶 + K2.7 Code」，Kimi Coding 侧是「会员额度模型 + K3 系」，看一眼再决定。

先看 Moonshot 目录（官方文档原样）：

模型引用	推理	输入	上下文	最大输出
`moonshot/kimi-k3`	low / high / max	文本、图像、视频	1,048,576	1,048,576
`moonshot/kimi-k3.1-pro`	low / high / max	文本、图像、视频	1,048,576	1,048,576
`moonshot/kimi-k3.1-pro-highspeed`	low / high / max	文本、图像、视频	1,048,576	1,048,576
`moonshot/kimi-k2.7-code`	始终开启	文本、图像、视频	262,144	262,144
`moonshot/kimi-k2.7-code-highspeed`	始终开启	文本、图像、视频	262,144	262,144

再看 Kimi Coding 目录（官方文档表格 + 插件清单）：

模型引用	推理	输入	上下文	最大输出	备注
`kimi/k3.1-pro`	始终开启；low / high / max	文本、图像	1,048,576	131,072	不能关思考
`kimi/k3.1-pro-highspeed`	始终开启；low / high / max	文本、图像	1,048,576	131,072	K3.1 Pro 的高速变体
`kimi/k3`	adaptive；low / high / max	文本、图像	1,048,576	131,072	1M 上下文按会员档位开放（tier-gated）
`kimi/k3-256k`	adaptive；low / high / max	文本、图像	262,144	131,072	同权重、低配额消耗变体
`kimi/kimi-for-coding`	仅 `/think on`（low）	文本、图像	262,144	32,768	默认模型，吃套餐额度
`kimi/kimi-for-coding-highspeed`	仅 `/think on`（low）	文本、图像	262,144	32,768	高速变体

一个目录行为先知道：两条路线的 setup 都只保存连接设置与别名，不把目录行拷进你的配置；显式 models.mode: "replace" 时才写目录种子，你自定义的模型行不受影响。

怎么选，四句话：

你的需求	选它	依据
Moonshot 按量、通用任务要长上下文	`moonshot/kimi-k3`	onboarding 默认，1M 上下文
Moonshot 按量、写代码要性价比	`moonshot/kimi-k2.7-code`	$0.95 / $4 per M，低于 K3 的 $3 / $15
Kimi Code 会员、日常写代码	`kimi/kimi-for-coding`	默认模型，套餐额度内不按 token 计费
Kimi Code 会员、要 K3 推理与长上下文	`kimi/k3`（配额紧就 `kimi/k3-256k`）	K3 权重 + 会员配额

换默认模型：

bash

openclaw models set moonshot/kimi-k3      # 路线 A
openclaw models set kimi/kimi-for-coding  # 路线 B

聊天里临时切也行：/model moonshot/kimi-k3.1-pro 只影响当前会话，命令族详见聊天命令速成。

最后验证。Moonshot 路线用官方给的隔离冒烟测试（不碰你日常会话）：

bash

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 \
  --json

你应该看到：JSON 响应里 provider: "moonshot"、model: "kimi-k3"；Moonshot 返回 usage 元数据时，transcript 里还会存归一化的 token 用量与估算成本（usage.cost）。

Kimi Coding 路线发一条普通测试消息即可：

bash

openclaw agent --agent main --model kimi/kimi-for-coding --message "用一句话介绍你自己"

（openclaw agent 要求至少给一个会话选择器，--agent main 指向默认 agent——完成过 onboarding 的安装里默认就有 main；或者 openclaw dashboard 打开 Control UI，在聊天框直接发。）

你应该看到：模型正常回复，没有凭据缺失或模型不存在的报错。到这里，OpenClaw 接入 Kimi 就通了。

价格一句话，分路线看：

Moonshot 路线按量计费，内置目录估价：K3 为 $3 输入 / $15 输出 / $0.30 缓存读 / $3 缓存写（每百万 token）；K2.7 Code 是 $0.95 / $4 / $0.19 / 0；highspeed 变体翻倍
Kimi Coding 路线吃会员套餐额度（kimi-for-coding 目录 cost 为 0）；K3 系的目录估价 $3 / $15 / $0.30 / 0 只用于成本估算，且会员实际生效的上下文上限可能低于目录标称

决策前以官方价格页为准：Kimi K3 定价、Kimi K2.7 Code 定价、Kimi 会员价格。

测试消息收到了回复，provider 与模型对得上

检查点 ✅

装的插件与 Key 配套：Moonshot Key → @openclaw/moonshot-provider；Kimi Code Key → @openclaw/kimi-provider
openclaw models status 的凭据概览里，能看到对应环境变量（MOONSHOT_API_KEY / KIMI_API_KEY）的来源
openclaw models list --provider moonshot（或 --provider kimi）列出对应目录
默认模型与路线配套：moonshot/kimi-k3 或 kimi/kimi-for-coding
测试消息收到了回复，没有把 moonshot/ 引用配到 kimi 插件（或反过来）

踩坑提醒

❌ 两把 Key 混着用

现象：onboarding 时 Key 被拒，或运行时报认证错误。

原因：官方 Warning 说得很清楚——Moonshot 和 Kimi Coding 是分开的 provider，Key 不通用、端点不同、模型引用不同。Moonshot 开放平台的按量 Key 进不了 Kimi Coding 端点，Kimi Code 会员 Key 也开不动 moonshot/ 目录。

正确做法：对号入座——

你的 Key	装这个插件	用这个 auth-choice
Moonshot 开放平台（按量）	`@openclaw/moonshot-provider`	`moonshot-api-key` / `moonshot-api-key-cn`
Kimi Code 控制台（会员）	`@openclaw/kimi-provider`	`kimi-code-api-key`

❌ Kimi Coding 报 HTTP 403，以为是 Key 坏了

原因：Kimi 会在周配额耗尽时返回 HTTP 403。OpenClaw 把明确的 weekly / seven-day / quota-reset 类错误当作限速处理——这是额度问题，不是认证问题。官方 README 还特别提醒：换一把有效的 Key 也不会恢复配额。

正确做法：等配额窗口重置，或临时切到别的已配置 provider。Key 无效、访问受限类的错误仍按认证错误处理——只有报的是配额时才走「等窗口」这条路。

❌ /think off 关不掉 K3 系的思考

原因（分路线看）：

Moonshot 路线：K3、K3.1 Pro、K3.1 Pro Highspeed 始终以最大力度推理——OpenClaw 只暴露 /think max、固定发 reasoning_effort: "max"，旧的低档 / off 设置直接被忽略；K2.7 Code 也始终原生思考（Moonshot 要求客户端省略 thinking 字段，OpenClaw 只暴露 on）
Kimi Coding 路线：kimi/k3.1-pro 与 kimi/k3.1-pro-highspeed 不能关思考（Kimi Code 会拒绝 disabled thinking），不提供 off、默认 high；kimi/k3 与 kimi/k3-256k 才支持 /think off（发 thinking.type: "disabled"）

正确做法：需要能关思考的模型，Kimi Coding 路线选 kimi/k3 系。Moonshot 路线的内置目录五个模型都关不掉（K3 系固定 max，K2.7 系固定 on）——文档给的可关示例是目录外的 moonshot/kimi-k2.6（二档 thinking，需手动配 params，见下方专属能力）。

❌ kimi/kimi-for-coding 关思考后，回复里混进「原始推理文本」

原因：这是 K2 后端的行为——thinking 被禁用时，原始推理可能直接漏进可见回复。所以 OpenClaw 对 kimi/kimi-for-coding（含 highspeed 变体）只暴露 /think on（low 档）且默认开启，思考预算 1024 token；存过 off 偏好的旧配置也会被解析成 on，不会让这轮对话失败。

正确做法：别跟它较劲，保持默认的 on。显式 params.thinking 覆盖仍会被尊重（包括关掉），但关掉就可能看到漏出来的推理文本。

❌ 还在用旧引用 kimi/kimi-code、kimi/k2p5、kimi/k3[1m]

原因：这三个是历史遗留引用，插件会自动归一化：kimi/kimi-code、kimi/k2p5 → kimi/kimi-for-coding；kimi/k3[1m] → kimi/k3（k3[1m] 已在上游退役）。

正确做法：配置里直接写新引用，别依赖归一化——kimi/kimi-for-coding 或 kimi/k3。

❌ Gateway 装成守护进程后，export 的 Key「不生效」

原因：launchd / systemd 服务看不到交互 shell 的环境变量——各 provider 文档反复强调这一点。

正确做法：MOONSHOT_API_KEY / KIMI_API_KEY 写进 ~/.openclaw/.env，或经配置里的 env.shellEnv 提供；换 Key 后重启 Gateway 服务。

🔧 Kimi 专属能力（可选）

插件装好之后，三件 Kimi 专属的能力跟着来。

Kimi 网页搜索：让 web_search 走 Kimi

Moonshot 插件会把 Kimi 注册成一个 web_search provider（走 POST /tools/search，返回结构化结果，不需要聊天模型）。想让 Claw 联网搜索时用 Kimi：

bash

openclaw configure --section web

在 web-search 一节选 Kimi，配置会存到 plugins.entries.moonshot.config.webSearch.*（官方示例，原样）：

json5

{
  plugins: {
    entries: {
      moonshot: {
        config: {
          webSearch: {
            apiKey: "sk-...", // 或用 KIMI_API_KEY / MOONSHOT_API_KEY
            baseUrl: "https://api.moonshot.ai/v1",
            model: "kimi-k2.6",
          },
        },
      },
    },
  },
  tools: {
    web: {
      search: {
        provider: "kimi",
      },
    },
  },
}

三个细节：

认证用 KIMI_API_KEY 或 MOONSHOT_API_KEY 都行；区域默认国际站（https://api.moonshot.ai/v1），可配中国区
示例里的 model: "kimi-k2.6" 已弃用并被忽略——搜索不依赖聊天模型，留着无害，删了更清爽
这条能力由 Moonshot 插件注册——纯 Kimi Coding 用户想用网页搜索，@openclaw/moonshot-provider 也得装着

web_search 与其他网页工具的用法，见浏览器控制：让 Claw 替你上网操作。

/think 档位映射速查

路线	模型	/think 行为
Moonshot	K3 / K3.1 Pro / Highspeed	只暴露 `/think max`，固定 `reasoning_effort: "max"`
Moonshot	K2.7 Code（含 Highspeed）	只暴露 on；`thinking` 字段必须省略，采样参数（temperature、top_p 等）被 K2.7 固定，配置的覆盖会被忽略
Kimi Coding	k3 / k3-256k	`off` 发 `thinking.type: "disabled"`；minimal / low → low；medium / high / adaptive → high；xhigh / max → max（自适应思考，默认 high）
Kimi Coding	k3.1-pro / k3.1-pro-highspeed	不能 off，默认 high；其余档位映射同上
Kimi Coding	kimi-for-coding（含 highspeed）	只暴露 `/think on`（low）且默认开；关掉会漏推理文本（见踩坑提醒）

缓存、成本估算与兼容细节

前缀缓存：Moonshot 自动缓存匹配的 prompt 前缀；K3 默认五分钟缓存，cache write 与 cache read 分开计量（官方背景：Kimi context caching）
成本估算：目录价喂给 /status、/usage cost 与会话记账；Moonshot 原生端点（.ai / .cn）支持流式 usage，按端点主机识别——自定义 provider id 指向同一主机时同样生效
工具 schema 兼容：Moonshot 系 OpenAI 兼容路由会为能推断出单一类型的 anyOf / oneOf 分支补上缺失的 type，防止常见 MCP schema 被拒
tool_call id 清洗：Kimi 原生工具调用 id 形如 functions.<name>:<index>，OpenClaw 保留每个原生 id 的首次出现，后续重复重写为 OpenAI 风格 call_*，回放保持唯一

进阶：给目录外的 Kimi 模型配二档 thinking

文档示例（原样）——moonshot/kimi-k2.6 这类支持 enabled / disabled 二档思考的模型，按模型配 params：

json5

{
  agents: {
    defaults: {
      models: {
        "moonshot/kimi-k2.6": {
          params: {
            thinking: { type: "disabled" },
          },
        },
      },
    },
  },
}

/think off → thinking.type=disabled，其余任何档位 → thinking.type=enabled。K2.6 还接受可选的 thinking.keep: "all"（跨轮保留完整 reasoning_content）。注意：开启 K2 思考时 tool_choice 只能 auto / none——钉死工具会把思考强制压回 disabled，required 会被归一成 auto。

下一步

OpenClaw 接入 Kimi 到此通关。国产模型专页继续走：

下一课接入 MiniMax：M3 系列与 Coding Plan：MiniMax 的 OAuth 双 provider 与官方 Coding Plan
其他模型专页（豆包、混元 / 千帆、中转与本地模型）从连接模型总览的课程表进
模型配好了？日常使用从日常使用：和你的 Claw 高效相处开始——Control UI、聊天命令、记忆系统都在那一章

接入 Kimi：Moonshot 与 Kimi Coding 两个插件 ​

学完你能做什么 ​

🎒 开始前的准备 ​

跟我做 ​

第 1 步：确认路线并领取对应的 API Key ​

路线 A：Moonshot API（按量付费） ​

路线 B：Kimi Coding（Kimi Code 会员） ​

第 2 步：OpenClaw 接入 Kimi——装插件、跑 onboarding ​

路线 A：Moonshot API ​

路线 B：Kimi Coding ​

手动配置（不想跑 onboarding 的话） ​

第 3 步：选择 Kimi 模型并验证 ​

检查点 ✅ ​

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❌ /think off 关不掉 K3 系的思考 ​

❌ kimi/kimi-for-coding 关思考后，回复里混进「原始推理文本」 ​

❌ 还在用旧引用 kimi/kimi-code、kimi/k2p5、kimi/k3[1m] ​

❌ Gateway 装成守护进程后，export 的 Key「不生效」 ​

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❌ Kimi Coding 报 HTTP 403，以为是 Key 坏了

❌ /think off 关不掉 K3 系的思考

❌ kimi/kimi-for-coding 关思考后，回复里混进「原始推理文本」

❌ 还在用旧引用 kimi/kimi-code、kimi/k2p5、kimi/k3[1m]

❌ Gateway 装成守护进程后，export 的 Key「不生效」

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