目前，很多企业与个人开发者都已经用上了 OpenClaw（小龙虾）。但是，不论你的 OpenClaw 是部署在本地电脑，还是部署在国内的云平台上，很多 AI 团队在实际使用时，都会遇到这些问题：
- 国内龙虾不支持 Claude、OpenAI：部署在国内云平台的 OpenClaw，仅支持国内部分大模型，无法使用 Claude、OpenAI、Gemini 等海外大模型
- 账号封禁风险：使用 Claude、OpenAI 等模型时，经常因为地区、风控、支付方式导致账号被限制或封禁，业务无法持续运行
- 多平台、多 Key 管理混乱：团队往往需要同时使用多个模型，不同平台的 API Key、支付方式、调用方式都不同，运维复杂度极高
- 企业采购困难：很多团队使用个人账号、个人信用卡、非正式渠道。这对于企业来说：不安全、不稳定、不适合长期业务
今天提供一个方法，无需你重新部署 OpenClaw，只需要更改几行配置，即可稳定使用 Claude、OpenAI 等海外知名大模型，而且成本可控。
为什么你的 OpenClaw 很难稳定使用 Claude？
对于中国团队来说，要在云端的 OpenClaw 上使用 Claude、GPT 等海外大模型主要面临两大痛点：
1. 账号封禁风险
首先，所有国内云平台都默认不支持 Claude、OpenAI、Gemini 这些海外模型。所以用户需要自己开账号购买这几个大模型，然后将 API 配置到云端的 OpenClaw 中。但是由于这些大模型存在地区限制，否则，你的 Claude、OpenAI 等账号就会被限制或封禁。这对需要持续运行的业务来说是致命打击——账号一旦被封，业务就会中断。
2. 企业采购困难
要想用 Claude，你就就需要使用海外的信用卡或支付方式，否则账号也会被禁。但是绝大部分国内企业都很难解决这个问题。如果团队用个人账号和个人信用卡，这对企业来说也存在安全隐患，不利于长期发展。
另外，如果你是将 OpenClaw 部署在自己公司的机房服务器，接入多种大模型的话，不同模型的 API Key 需要分别管理，支付方式、调用接口都不同。团队需要维护多套系统，运维成本高。而且，由于你的服务器在国内，要使用 Claude、OpenAI，你仍然要解决跨境支付、搭梯子等一系列问题。
一个更简单的思路：不要直连模型
很多团队的问题，本质在于：
直接对接模型厂商 API**（OpenAI / Claude）**
其实，还有一种更稳定的方式：
通过“统一推理网关**”来调用模型**
这正是 DigitalOcean 提供的解决方案。
怎么给 OpenClaw 配置 Claude、GPT 模型？
答案就是：使用 DigitalOcean Gradient Serverless Inference。即便你已经在阿里云、腾讯云等平台部署了 OpenClaw，也可以通过它来接入稳定可用的 Claude、GPT API。
什么是 DigitalOcean Gradient Serverless Inference？
DigitalOcean 云平台的 Gradient Serverless Inference，是其 DigitalOcean Gradient AI 平台中的核心能力之一，本质上是一种：无需管理任何基础设施，即可直接调用主流大模型的统一推理服务。
你可以把它理解为：
“OpenAI / Claude API 的统一网关 + Serverless 托管层”
通过它：
- 不需要直接对接 OpenAI 或 Anthropic
- 不需要自己处理账号与支付
- 不需要部署模型或 GPU
👉 只需要一个 API Key，就可以调用多个模型。
它解决了什么问题？
使用 Gradient Serverless Inference 后：
- 不再需要多个 API Key
- 不再需要海外信用卡
- 不再担心账号封禁
- 不再处理复杂网络问题
👉 本质上是把“模型接入问题”变成一个标准 API 调用问题。
已经使用腾讯云、阿里云，怎么配置 Claude、OpenAI？
如果你已经部署了 OpenClaw，只需要做一件事：
👉 修改模型配置
举个例子，假设你已在腾讯云、阿里云上部署了 OpenClaw。你可以在后台重新配置 OpenClaw 的模型。
1. 获取 API Key
首先，在 DigitalOcean 控制台中开通 Gradient Serverless Inference，并获取 OpenAI 的 API Key。
然后创建 Access Key，你可以在这个 DigitalOcean 后台直观地看到从 OpenAI 到 Claude、Kimi 等不同模型的 Token 价格。
通常你会拿到类似如下信息：
Access_Key
BASE_URL=https://api.digitalocean.com/v2/ai/inference
2.进入阿里云或腾讯云后台，更改 OpenClaw 配置
如下图所示，是阿里云部署的 OpenClaw。你可以在 Model Settings 中选择“Add Model”，然后将你在 DigitalOcean 后台获取的 Access Key 填写到 API Key 字段里，然后把 Base URL 填写进去，就完成了模型的添加。这里的 Model Name 可以在 DigitalOcean 文档中找到。
对应文档地址：docs.digitalocean.com/products/gr…
DigitalOcean 平台提供统一调用接口，开发者无需为不同模型编写不同代码。只需要在 DigitalOcean 后台修改模型，即可切换不同模型。不需要更改 API Key。
注意：新注册账号可使用的模型、Token 每秒吞吐量是受限的，需要联系卓普云来开通提升限额。
如果你是使用了腾讯云的 OpenClaw，那么你的配置页面如下图所示。
在这里，我们可以填写成：
"provider": "digitalocean-gradient",
"base_url": "https://inference.do-ai.run/v1",
"api": "openai-completions",
"api_key": " YOUR KEY",
"model": {
"id": "openai-gpt-5.2",
"name": "GPT-5.2"
完成以上修改，你就可以直接让你的 OpenClaw 调用 OpenAI 或 Claude 模型了。
专为 AI Agent 与 OpenClaw 场景优化
随着 OpenClaw 等 Agent 框架的普及，越来越多企业需要稳定调用多个模型。DigitalOcean Gradient 专为这一场景优化：
核心优势：
- 支持企业支付，中国企业只需联系卓普云（aidroplet.com）签署企业合作，即可。企业可以避免通过个人账号注册 Claude 等模型，并费尽周折地搞定海外信用卡支付等问题。
- 统一管理 Agent 所需模型。企业可以在 DigitalOcean 后台通过建立多个 Access Key，接入多种不同的模型，灵活分配给企业内部不同的团队。例如给研发团队配置 Claude 模型，给无代码需求的团队配置其它模型，发挥不同模型所长。
- 由于是 DigitalOcean 系统对接了 OpenAI、Claude，所以模型可以稳定使用，中国企业可以完全避免账号封禁导致 Agent 停止运行。
- 支持快速切换不同模型能力。企业只需要在 DigitalOcean 后台，修改 Acceess Key 配置的模型，即可快速切换。
- DigitalOcean 平台提供的模型API来自官方 API 封装或官方授权模型部署，并非通过共享账号或灰色转售方式提供。企业可以放心将其用于正式产品与业务系统。
- DigitalOcean 是美国上市云服务平台，有 14 年运营经验，全球 60 万付费用户，并通过多项安全认证，包括 SOC2、SOC3、CSA、GDPR、CBPR。
总结
对于已经部署了 OpenClaw 的团队来说，真正的瓶颈往往并不在 Agent 框架本身，而是在模型接入这一层：账号门槛高、调用不稳定、运维复杂、企业合规困难。这些问题如果不解决，再好的 Agent 也难以稳定落地到实际业务中。
本文提供的思路，本质上是对架构的一次“轻量优化”：
不动 OpenClaw，只替换模型调用方式
通过 DigitalOcean 的 Gradient Serverless Inference，将原本“直连 OpenAI / Claude”的方式，升级为通过统一推理网关调用模型。这样带来的变化是：
- 从“多平台、多 Key 管理” → 一个 Access Key 统一调用所有模型
- 从“高风险账号体系” → 平台级稳定接入
- 从“复杂部署与网络依赖” → 标准化 API 调用
- 从“不可控成本” → 按量计费、可预测成本结构
更重要的是，这种方式对现有系统几乎是零侵入的：
只需修改几行配置，无需重装、无需迁移、无需重构
对于企业而言，这不仅是一次技术优化，更是一次可持续 AI 架构的升级：既保证了模型能力的灵活性，也确保了业务运行的稳定性与合规性。
如果你希望了解 DigitalOcean Gradient Serverless Inference 的详情，可直接联系卓普云（aidroplet.com）。
