基础调用示例

很高兴为您介绍AI小龙虾OpenClaw的云端部署使用方法！以下是详细指南：

🌐 访问方式

Web端访问

网址：https://openclaw.ai
或：https://app.openclaw.com

• 直接通过浏览器访问
• 支持Chrome、Edge、Firefox等现代浏览器
• 移动端自适应

API接口调用

API_KEY = "your-api-key-here"
ENDPOINT = "https://api.openclaw.ai/v1/chat"
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}
data = {
    "model": "openclaw-pro",
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "你好，请帮我分析这个数据集"}
    ]
}
response = requests.post(ENDPOINT, json=data, headers=headers)

🔧 快速开始

步骤1：注册账号

1. 访问官网注册页面
2. 填写邮箱/手机号
3. 验证身份并设置密码
4. 获取API Key（在个人中心）

步骤2：选择部署方案

免费体验版

• 适合个人学习和小规模测试
• 每月1000次免费调用
• 基础模型能力

专业版部署

# 使用Docker快速部署
docker pull openclaw/ai-core:latest
docker run -p 8080:8080 \
  -e API_KEY=your_key \
  -e MODEL_PATH=/models \
  openclaw/ai-core

企业级部署

• 私有化部署方案
• 定制模型训练
• 技术支持服务
• 联系销售获取报价

📚 主要功能使用

对话交互

# 流式对话示例
from openclaw import OpenClawClient
client = OpenClawClient(api_key="your-key")
response = client.chat.completions.create(
    model="openclaw-pro",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的AI助手"},
        {"role": "user", "content": "请解释深度学习原理"}
    ],
    stream=True
)
for chunk in response:
    print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

文件处理

# 上传并分析文件
with open("document.pdf", "rb") as file:
    result = client.files.upload(
        file=file,
        purpose="analysis"
    )

批量处理

# 批量任务处理
tasks = [
    {"text": "分析文本1", "id": "task1"},
    {"text": "分析文本2", "id": "task2"}
]
results = client.batch.process(
    tasks=tasks,
    model="openclaw-batch",
    concurrent=5
)

⚙️ 配置管理

环境配置

# 环境变量设置
export OPENCLAW_API_KEY="your-api-key"
export OPENCLAW_BASE_URL="https://api.openclaw.ai"
export OPENCLAW_MODEL="openclaw-pro"

配置文件

# config.yaml
api:
  base_url: "https://api.openclaw.ai"
  timeout: 30
  retry: 3
models:
  default: "openclaw-pro"
  available:
    - "openclaw-lite"
    - "openclaw-pro"
    - "openclaw-max"

🚀 性能优化

缓存配置

from openclaw import OpenClawClient
import redis
cache = redis.Redis(host='localhost', port=6379)
client = OpenClawClient(
    api_key="your-key",
    cache=cache,
    cache_ttl=3600
)

并发请求

import asyncio
from openclaw import AsyncOpenClawClient
async def process_multiple():
    async with AsyncOpenClawClient(api_key="your-key") as client:
        tasks = [
            client.chat.completions.create(...),
            client.chat.completions.create(...)
        ]
        results = await asyncio.gather(*tasks)

🔒 安全设置

API密钥管理

# 使用密钥轮换
import secrets
from datetime import datetime, timedelta
class KeyManager:
    def __init__(self):
        self.keys = {}
    def generate_key(self, user_id, expires_days=30):
        key = f"ocl_{secrets.token_urlsafe(32)}"
        expires = datetime.now() + timedelta(days=expires_days)
        self.keys[key] = {"user_id": user_id, "expires": expires}
        return key

请求限流

# 使用令牌桶算法
from ratelimit import limits, sleep_and_retry
@sleep_and_retry
@limits(calls=60, period=60)  # 60次/分钟
def call_api():
    return client.chat.completions.create(...)

📊 监控与日志

使用情况监控

# 监控指标收集
from prometheus_client import Counter, Histogram
REQUEST_COUNT = Counter('openclaw_requests_total', 'Total requests')
REQUEST_LATENCY = Histogram('openclaw_request_latency_seconds', 'Request latency')
@REQUEST_LATENCY.time()
def make_request():
    REQUEST_COUNT.inc()
    # 执行请求

日志配置

import logging
import sys
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
    handlers=[
        logging.FileHandler('openclaw.log'),
        logging.StreamHandler(sys.stdout)
    ]
)

🆘 故障排除

常见问题

1. 连接超时

   # 调整超时设置
   client = OpenClawClient(
    api_key="your-key",
    timeout=60,
    max_retries=3
   )

2. API限制

• 检查配额使用情况
• 升级套餐或联系技术支持

3. 模型不可用

• 检查模型名称是否正确
• 查看服务状态页面：status.openclaw.ai

获取帮助

• 📧 技术支持：support@openclaw.ai
• 📚 文档中心：docs.openclaw.ai
• 💬 社区论坛：community.openclaw.ai
• 🐛 GitHub Issues：github.com/openclaw/issues

💡 最佳实践

1. 始终使用最新SDK

   pip install --upgrade openclaw-sdk

2. 实现错误重试机制

   from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=4, max=10)) def safe_api_call(): return client.chat.completions.create(...)

3. **合理使用流式响应**
- 长文本生成使用流式
- 短响应使用普通模式
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**注意**：具体部署细节可能因版本更新而变化，请以官方最新文档为准，建议定期查看官方文档获取最新信息！

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