2026年如何在 OpenClaw 中使用 GLM-5 API

2026年如何在 OpenClaw 中使用 GLM-5 API

OpenClaw 是一个流行的开源自动化框架，可以让你使用模块化、可组合的节点构建 AI 驱动的工作流。将它与 GLM-5 —— 智谱AI 拥有 128K 上下文的强大编程模型 —— 搭配使用，可以为代码生成、文档分析和复杂推理任务打造高性价比的处理管线。

本指南将带你完成在 OpenClaw 中通过 Hypereal 作为 API 提供商来配置 GLM-5 的全过程。

前提条件

• 已安装 OpenClaw（v2.0+）
• 拥有 Hypereal API 密钥 —— 在 hypereal.ai 免费注册（35 积分，无需信用卡）
• 对 OpenClaw 工作流有基本了解

第一步：获取 Hypereal API 密钥

1. 前往 hypereal.ai 创建账号
2. 进入控制面板中的 API Keys 部分
3. 生成新的 API 密钥并复制

注册即可获得 35 个免费积分，足够你深入测试 GLM-5。

第二步：在 OpenClaw 中配置 API 提供商

OpenClaw 通过设置面板支持自定义 LLM 提供商。将 Hypereal 添加为新的提供商：

{
  "providers": {
    "hypereal": {
      "type": "openai-compatible",
      "baseURL": "https://hypereal.tech/api/v1/chat",
      "apiKey": "your-hypereal-api-key",
      "models": ["glm-5"]
    }
  }
}

也可以通过 OpenClaw 界面进行配置：

1. 打开 Settings > LLM Providers
2. 点击 Add Provider
3. 选择 OpenAI-Compatible 作为提供商类型
4. 输入 Base URL：https://hypereal.tech/api/v1/chat
5. 粘贴你的 Hypereal API 密钥
6. 在模型列表中添加 glm-5

第三步：创建 GLM-5 工作流

以下是一个使用 GLM-5 分析代码并提出改进建议的简单 OpenClaw 工作流：

name: code-review-pipeline
nodes:
  - id: input
    type: text-input
    config:
      label: "粘贴你的代码"

  - id: analyze
    type: llm
    config:
      provider: hypereal
      model: glm-5
      system_prompt: |
        你是一位资深代码审查员。请分析提供的代码，关注以下方面：
        1. Bug 和潜在问题
        2. 性能优化建议
        3. 代码风格和可读性
        请提供具体、可操作的反馈。
      temperature: 0.3
      max_tokens: 4096

  - id: output
    type: text-output
    config:
      label: "审查结果"

edges:
  - from: input
    to: analyze
  - from: analyze
    to: output

第四步：在代码节点中使用 GLM-5

如需更多控制，可以在 OpenClaw 代码节点中直接使用 GLM-5：

import openai

def run(inputs):
    client = openai.OpenAI(
        api_key=inputs["api_key"],
        base_url="https://hypereal.tech/api/v1/chat"
    )

    response = client.chat.completions.create(
        model="glm-5",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            {"role": "user", "content": inputs["prompt"]}
        ],
        max_tokens=4096,
        temperature=0.3
    )

    return {"result": response.choices[0].message.content}

import OpenAI from "openai";

export async function run(inputs: { apiKey: string; prompt: string }) {
  const client = new OpenAI({
    apiKey: inputs.apiKey,
    baseURL: "https://hypereal.tech/api/v1/chat",
  });

  const response = await client.chat.completions.create({
    model: "glm-5",
    messages: [
      { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
      { role: "user", content: inputs.prompt },
    ],
    max_tokens: 4096,
    temperature: 0.3,
  });

  return { result: response.choices[0].message.content };
}

进阶：多步骤管线

GLM-5 的 128K 上下文窗口使其非常适合在节点之间累积上下文的多步骤工作流：

name: document-to-code
nodes:
  - id: doc-input
    type: file-input
    config:
      accept: [".md", ".txt", ".pdf"]

  - id: extract-requirements
    type: llm
    config:
      provider: hypereal
      model: glm-5
      system_prompt: "从这份文档中提取所有功能需求，以编号列表的形式呈现。"
      temperature: 0.2
      max_tokens: 4096

  - id: generate-code
    type: llm
    config:
      provider: hypereal
      model: glm-5
      system_prompt: "根据给定的需求生成简洁、可用于生产环境的 Python 代码。包含类型提示和文档字符串。"
      temperature: 0.3
      max_tokens: 8192

  - id: generate-tests
    type: llm
    config:
      provider: hypereal
      model: glm-5
      system_prompt: "为提供的代码编写全面的 pytest 测试。覆盖边界情况。"
      temperature: 0.3
      max_tokens: 4096

  - id: output
    type: text-output

edges:
  - from: doc-input
    to: extract-requirements
  - from: extract-requirements
    to: generate-code
  - from: generate-code
    to: generate-tests
  - from: generate-tests
    to: output

为什么选择 GLM-5 + OpenClaw + Hypereal？

• 高性价比 —— 通过 Hypereal 使用 GLM-5 比智谱AI 官方价格低 40%（输入/输出每百万 tokens 仅需 $0.60/$2.70）
• 128K 上下文 —— 处理大型文档和多步骤工作流不会被截断
• OpenAI 兼容 —— 无需使用自定义 SDK，可直接使用标准 OpenAI 客户端库
• 免费起步 —— Hypereal 注册即送 35 积分，无需信用卡
• 编程能力强 —— GLM-5 在代码生成、审查和重构任务上表现出色

常见问题排查

• 401 Unauthorized —— 请仔细检查提供商设置中的 API 密钥
• Model not found —— 确保使用 glm-5 作为模型名称（区分大小写）
• 超时错误 —— 对于较长的输出，请在 OpenClaw 节点配置中增加超时时间
• 速率限制 —— Hypereal 的速率限制较为宽松，如果触发限制，可在 LLM 调用之间添加延迟节点

立即开始

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