OpenClaw 心跳配置指南：使用 NVIDIA NIM API 的 Kimi-K2.5 模型节省 API 调用

OpenClaw 的心跳（Heartbeat）是一个强大的功能，它可以让 AI 助手主动为你做事，而不是只等你找它。比如：

• 主动提醒重要事项（日历事件、重要邮件）
• 定期检查并整理记忆文件
• 执行后台维护任务

但是，默认情况下心跳使用你配置的主模型（比如 GLM-5、Claude 等），每次心跳都会消耗 API 调用次数。如果心跳频率是 30 分钟一次，一天就是 48 次调用，一个月下来就是 1440 次。

问题

• 消耗大量 API 调用额度
• 如果使用订阅模型（如 Claude），可能会触及速率限制
• 简单的心跳任务用高级模型有点"杀鸡用牛刀"

解决方案： 为心跳单独配置一个免费的、足够用的模型。

为什么选择 NVIDIA NIM API 的 Kimi-K2.5？

注意：这里说的是 NVIDIA NIM API 平台提供的 Kimi-K2.5 是免费的，而不是 Kimi-K2.5 本身免费。

NVIDIA NIM API 提供了免费的模型调用服务，其中包括 Kimi-K2.5。这个模型的特点：

测试对比

我测试了多个模型用于心跳：

结论：Kimi-K2.5 (NVIDIA) 是最佳选择。

配置步骤

1. 获取 NVIDIA NIM API Key

1. 访问 NVIDIA NIM
2. 注册并登录
3. 获取 API Key

2. 在 OpenClaw 中配置 NVIDIA Provider

编辑 ~/.openclaw/openclaw.json，确保 NVIDIA provider 配置正确：

{
  "models": {
    "providers": {
      "nvidia": {
        "baseUrl": "https://integrate.api.nvidia.com/v1",
        "apiKey": "你的NVIDIA_API_KEY",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "moonshotai/kimi-k2.5",
            "name": "kimi-k2.5",
            "contextWindow": 200000,
            "maxTokens": 8192
          }
        ]
      }
    }
  }
}

3. 配置心跳使用 Kimi-K2.5

在 agents.defaults 中添加 heartbeat 配置：

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "heartbeat": {
        "every": "30m",
        "model": "nvidia/moonshotai/kimi-k2.5",
        "target": "last",
        "prompt": "Use the read tool to read /home/你的用户名/.openclaw/workspace/HEARTBEAT.md. Follow the instructions in that file. If nothing needs attention, reply HEARTBEAT_OK."
      },
      "model": {
        "primary": "zai/glm-5",
        "fallbacks": ["zai/glm-4.7"]
      }
    }
  }
}

关键配置说明：

4. 创建 HEARTBEAT.md

在工作区创建 HEARTBEAT.md 文件，定义心跳要做什么。

5. 重启 Gateway

systemctl --user restart openclaw-gateway.service

6. 测试心跳

openclaw system event --text "heartbeat test" --mode now

等待几分钟，如果看到 HEARTBEAT_OK 或其他正确的回复，说明配置成功。

节省效果对比

常见问题

Q: 心跳会消耗多少 token？

心跳的 token 消耗取决于你的 HEARTBEAT.md 内容复杂度。一般来说：

• 简单心跳（只检查记忆文件）：约 500-1000 tokens/次
• 复杂心跳（检查日历+邮件等）：可能 2000-5000 tokens/次

Q: 为什么不推荐用本地模型？

本地模型用于心跳存在几个问题：

1. 工具调用不稳定 - 很多本地模型不支持或错误调用工具
2. 输出不准确 - 可能返回无关内容
3. 执行太慢 - 32B 模型执行心跳可能需要 10 分钟

而 Kimi-K2.5 (NVIDIA) 云端模型既免费又稳定。

Q: 心跳和正常对话会互相影响吗？

不会。心跳使用独立配置的模型，正常对话使用 model.primary 配置的模型，两者完全独立。

总结

通过为 OpenClaw 心跳配置 NVIDIA 免费 Kimi-K2.5 模型，你可以：

• ✅ 节省付费 API 调用额度
• ✅ 避免触及订阅模型的速率限制
• ✅ 获得稳定、快速的心跳体验
• ✅ 保持正常对话使用高级模型

这是 OpenClaw 心跳的最佳实践之一，推荐所有用户配置。