每天免费2000次调用，给小龙虾和爱马仕AI Agent接入免费的API服务

本文介绍如何使用 ModelScope API Inference 这类 OpenAI 兼容接口，为 Hermes Agent 和 OpenClaw 接入低成本甚至免费的 API 服务，并完成最小可用验证。

你是不是也有这种感觉：OpenClaw 和 Hermes Agent 明明已经装好了，真正开始配置时，最先拦住人的却不是功能，而是 token 成本。尤其是生活助理、工作助理这类高频但轻量的使用场景，如果每一次调用都要精打细算，很多自动化流程就很难真正用起来。

这篇内容想解决的就是这个问题：不讲安装，只讲接入。如果你已经有可运行的 OpenClaw 或 Hermes Agent，现在只想找一个成本足够低、接入方式尽量简单、还能直接兼容现有调用方式的 API 服务，那么可以看一下 阿里旗下 ModelScope 提供的 API Inference。

根据官方文档，ModelScope API Inference 提供统一的模型推理接口，开发者使用 ModelScope Token，并将接口地址指向 https://api-inference.modelscope.cn/v1，就可以以兼容 OpenAI 的方式发起调用。这意味着，对于已经装好 OpenClaw 和 Hermes Agent 的用户来说，很多情况下不需要改动整套工作流，只需要把原来的接口配置替换掉，就能把免费额度接进来。

更重要的是，公开介绍里提到，目前注册用户可获得 每天 2000 次免费调用额度。如果你的需求主要是日常问答、信息整理、任务拆解、简单工作流执行这类普通助理场景，这个额度通常已经足够覆盖日常使用。

下面就只讲三件事：先拿到 ModelScope Token，然后分别接入 Hermes Agent 和 OpenClaw。

接入前你只需要准备两样东西

如果你已经装好了 Hermes Agent 或 OpenClaw，那么真正需要准备的核心配置其实只有两项：

api_key：你的 ModelScope Token

base_url：https://api-inference.modelscope.cn/v1

其中，api_key 对应的是你在 ModelScope 账号下申请到的 Token；base_url 则直接使用官方提供的 API Inference 地址。

至于 model，它是在具体 Agent 的配置流程里现场选择或填写的，不需要你额外准备一套新的凭证或地址。

第一步：获取 ModelScope Token

在正式拿 Token 之前，还有一个前置条件要先完成。根据 API Inference 的介绍，你需要先绑定阿里云账号，并且完成实名认证，这样后面的 API Inference 才能正常使用。

下面这张图就是对应的页面提示：

把这一步处理完之后，再继续进入 Token 页面。

接下来登录 ModelScope，在左侧找到 访问控制，进入之后你会看到默认令牌，也可以按需新建一个访问令牌。后面无论你是接 Hermes Agent、OpenClaw，还是其他兼容 OpenAI 接口的 Agent，本质上都是把这个 Token 当成 api_key 来使用。

第一张图是入口位置，先从左侧进入访问控制：

第二张图是进入之后的令牌页面，你可以直接使用默认令牌，或者新建一个新的访问令牌：

第二步：在 Hermes Agent 里接入免费 API

拿到 Token 之后，就可以直接开始配置 Hermes Agent 了。你可以先在命令行输入：

hermes model

如果你的 Hermes 环境已经正常安装，这个命令会进入模型和提供商选择界面。接下来按下面的顺序操作就可以。

1. 先进入更多提供商列表

在 provider 列表里，先选择 More providers...：

2. 选择 Custom endpoint

进入更多提供商之后，选择 Custom endpoint，也就是手动填写一个兼容 OpenAI 的接口地址：

3. 输入 ModelScope 的 base_url

到了自定义接口配置界面之后，在 API base URL 这里填入：

https://api-inference.modelscope.cn/v1

这一项就是我们前面准备好的 base_url。

4. 粘贴你刚刚准备好的 api_key

接下来在 API key 的位置，直接粘贴你在 ModelScope 里拿到的 Token：

填完 base_url 和 api_key 之后，Hermes 会去验证这个自定义接口，并拉取当前这个 endpoint 可见的模型列表。

5. 选择一个可用模型

验证通过之后，Hermes 会列出可用模型。你可以直接输入模型前面的数字并回车，选择自己想用的那个模型。

如果你主要是做通用问答、日常助理、轻量工作流，直接从可见模型列表里选一个 Qwen 或其他通用 Instruct 模型就可以。

6. 把 context length 设高一点

下一步 Hermes 会让你填写 Context length in tokens。按照你的这套流程，这里建议直接设置为 512000 以上。

7. 配置完成后，直接启动 Hermes 会话

都设置好之后，直接在命令行输入：

hermes

就可以启动 TUI，开始实际对话和任务执行。

第三步：给 OpenClaw 接入 API Inference 免费 API

如果你还想把同一套免费 API 接到 OpenClaw，流程也很直接。先在命令行输入：

openclaw config

进入 OpenClaw 的交互配置界面之后，按下面的顺序往下走。

1. Gateway 选择 Local

先把 Gateway 运行位置选成 Local (this machine)：

2. 配置部分选择 Model

在 Select sections to configure 里，进入 Model：

3. Provider 选择 Custom Provider

接下来在模型提供商里，选择 Custom Provider：

4. 填写 base_url

在 API Base URL 这里填入：

https://api-inference.modelscope.cn/v1

5. 粘贴 api_key

在 API Key 这里，直接粘贴你准备好的 ModelScope Token：

6. Endpoint compatibility 选择 Unknown

按照你这套接法，这一步选择 Unknown (detect automatically) 就可以：

7. 去 ModelScope 模型库复制 Model ID

接下来需要回到 ModelScope 模型库，找一个支持 API Inference 的模型。进入模型库后，确认右侧有 推理 API-Inference 标识，然后点进模型详情页。

进入模型详情页之后，复制页面里的模型 ID。通常就是类似 MiniMax/MiniMax-M2.7、Qwen/... 这种格式。

这里我帮你理顺一下实际动作：

先在 ModelScope 模型库里找带 推理 API-Inference 标识的模型

再进入该模型详情页

复制页面上的模型 ID

回到 OpenClaw 配置界面粘贴进去

8. 粘贴 Model ID，并给模型起一个别名

把刚刚复制到的 Model ID 粘贴进配置项里：

然后在 Model alias (optional) 这里，给它起一个你自己顺手好记的名字，比如 kimi、minimax、qwen 之类：

9. 选择 Continue，完成配置

填完之后，选择 Continue，让 OpenClaw 把这一套自定义模型配置写进去：

10. 重启 Gateway

配置完成后，在命令行执行：

openclaw gateway restart

11. 启动 OpenClaw TUI

接着执行：

openclaw tui

12. 如果上下文太小，就手动把 contextWindow 调大

如果进入 TUI 之后，发现模型上下文不够，或者你希望它能跑更长的对话和任务，就按你的这套流程去手动调整配置。