闲言碎语不多讲，先上成果：

NVIDIA NIM 现在免费提供这两个模型的 API 调用：

API 地址统一是：https://integrate.api.nvidia.com/v1

怎么获取 API Key？

1. 打开 build.nvidia.com

2. 注册/登录 NVIDIA 账号

3. 进入 Settings → API Keys

4. 点击生成新的 API Key

具体细节这里不再赘述。搞定后，日常开发测试绰绰有余。

在OpenClaw中配置

修改~/.openclaw(clawdbot)目录下openclaw.json(clawdbot.json) 在 "providers": { 后插入如下内容：

"nvidia": {
        "baseUrl": "https://integrate.api.nvidia.com/v1",
        "apiKey": "你在build.nvidia.com申请到的API",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "z-ai/glm4.7",
            "name": "z-ai",
            "reasoning": false,
            "input": [
              "text"
            ],
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            },
            "contextWindow": 128000,
            "maxTokens": 8192
          },
          {
            "id": "minimaxai/minimax-m2.1",
            "name": "minimaxai",
            "reasoning": false,
            "input": [
              "text"
            ],
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            },
            "contextWindow": 128000,
            "maxTokens": 8192
          }
        ]
      },

通过cli添加模型

openclaw models set nvidia/minimaxai/minimax-m2.1
openclaw models list

需要✈️吗？

不需要。

NVIDIA NIM 的 API 地址 integrate.api.nvidia.com 在国内可以直接访问!

这可能是目前最省心的免费 API 选择了——不用折腾网络环境，不用担心封号，直接干就完了。

使用建议

适合用 GLM-4.7 的场景：

• 前端开发，尤其是需要好看 UI 的

• 一次性交付的编程任务

• 需要深度思考的复杂问题

适合用 MiniMax M2.1 的场景：

• 多语言项目（Java、Go、Rust 这些）

• 需要长时间运行的 Agent 任务

• 对响应速度有要求的场景

不太适合的场景：

• 需要图片输入的任务（GLM-4.7 不支持）

• 对延迟极度敏感的实时应用（毕竟是免费的，资源紧张时会变慢）

最后

NVIDIA 把国产顶流模型免费开放出来，既是给开发者发福利，也是在推广自家的 NIM 生态。

对于普通用户来说，这就是个体(bai)验(piao)的好机会。GLM-4.7 和 MiniMax M2.1 都是刚发布的新模型，能力确实不错。趁着现在资源还没被挤爆，赶紧去尝试吧~