减少openclaw大龙虾的token消耗。一点小技巧。见笑了。

一.docker部署ollama
1.拉取镜像，在镜像市场拉取ollama我用的第一个

然后本地镜像，创建点加号创建容器。
2.设置容器
设置容器的时候CPU最好不要全用，免得卡掉其他任务。我是绿源xd4600。我设置的3核。
内存根据自己的实际情况写，最好也不要无限制。比如我16G内存，我就乱写了一个10000MB反正不全部给他就行了。




其他的都默认就行了。注意一点就是端口好，他用的NAS端口38525，映射的容器11434端口。以后要访问这个ollama用得就是38525端口了。注意一下。
最后保存设置，运行容器。
在浏览器打开地址http://<你NAS的IP地址>:38525 看看网页是否能打开，并显示“Ollama is running"。显示就成功了，

3.链接ollama拉取大模型。
用管理员身份，在windows电脑上贷款powershell。依次执行下面命令，中文部分是解释，不要照抄。

1. $env:OLLAMA_HOST = "http://<你NAS的ip地址>:38525"            #设置powershell指向NSA
   
2. 
   
3. ollama pull qwen2.5:0.5b                                                           #让ollama拉取qwen2.5:0.5b模型。
   
4.                                                                                           #当然你也可以拉取其他模型，但是NSA算力有限，别用大模型。
   
5. 
   
6. ollama list                                                                                       #拉取模型后，看是否拉取成功
   
7. 
   
8. ollama run qwen2.5:0.5b                                                              #运行模型

复制代码

如果你能和模型聊天了。那么就成功了。如图：


二.配置openclaw对接ollama大模型
找到NAS中的openclaw.json文件，把下面代码添加到models标签——providers标签后面。

1.       "ollama": {
   
2.         "baseUrl": "http://你绿联NAS的IP地址:38525/v1",
   
3.         "apiKey": "123456",
   
4.         "auth": "token",
   
5.         "api": "openai-completions",
   
6.         "models": [
   
7.           {
   
8.             "id": "qwen2.5:0.5b",
   
9.             "name": "qwen2.5:0.5b",
   
10.             "api": "openai-completions",
    
11.             "reasoning": false,
    
12.             "input": [
    
13.               "text"
    
14.             ],
    
15.             "cost": {
    
16.               "input": 0,
    
17.               "output": 0,
    
18.               "cacheRead": 0,
    
19.               "cacheWrite": 0
    
20.             },
    
21.             "contextWindow": 160000,
    
22.             "maxTokens": 4096,
    
23.             }
    
24.           }
    
25.         ]
    
26.       },

复制代码

然后再在openclaw.json文件后面找到agents标签下面，填写如下代码。

1.       "heartbeat": {
   
2.         "model": "ollama/qwen2.5:0.5b"
   
3.       },

复制代码

特别注意，缩进，缩进使用空格，不要用TAB。最后括号结尾逗号，如果后面没有代码，就不要逗号。
到这里就结束了，这样openclaw的心跳就设置在本地运行了，这样能减少一点token的消耗。
当然你也可以用这个方法去修改主要模型，让主要模型也用本地ollama，完全不用担心token。但是本地模型太笨。所以只用来挂心跳就好。减少并发，减少token消耗。

写在最后，我主力模型是用的免费的glm-4.7-flash，算是我找到的免费中的最聪明的了。但是因为是免费，所以迸发数，和速度都慢。只是因为穷，

免费token链接：https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=Z4RO1JLMO7。你去注册一个，我也好拿点算力。这玩意太费token了。感谢！！！

注册后，在网址右上角找到——控制台。
进入控制台后，还是右上角回看到API KEY字样，点击进入。添加一个新的apikey然后复制保存。然后去设置openclaw.josh的主模型。调用glm-4.7-flash，因为他是我找到的免费的，又最聪明的唯一模型。虽然免费版慢，但是我穷又有什么办法呢？给那些只想玩玩，不想掏钱的玩家。大户请充值。
特别注意：是glm-4.7-flash模型免费，不要填错了，我能找到的最聪明，并且免费的。
其他的要收费，或者就是试用，或者太笨。如果你有更好，更聪明的，也谢谢你下面留言分享。当然要免费，我们主打一个白嫖。
当然就算免费，你也最好用我今天帖子的教程，把心跳改本地，因为免费也是有并发限制的，心跳改本地，减少并发，减少token，大龙虾会更流畅，不然会被限制访问，等几分钟，会好，但是浪费时间。