免费模型管理

技能简介

FreeRide 为 OpenClaw 管理来自 OpenRouter 的免费 AI 模型，自动按质量排序并配置降级备选方案，在触发速率限制时无缝切换模型，同时更新 openclaw.json 配置文件。

业务背景

FreeRide 帮助企业在零成本前提下稳定使用 AI 能力。通过自动筛选 OpenRouter 上的免费模型并按质量排序，确保业务始终调用最优资源；当主模型触发速率限制时，系统自动无缝切换至备选方案，避免服务中断，同时全程自动化配置更新，降低运维门槛。

落地案例：某初创团队预算有限，需为客服机器人接入 AI 回复能力。技术负责人执行 freeride auto 后，系统自动将当前评分最高的免费模型设为主力，并配置 3 级备选队列。日常咨询由主模型处理，促销高峰期触发限流时自动降级至备选模型，客服体验无感知。团队定期运行 freeride list 刷新可用模型列表，及时调整配置以适应 OpenRouter 政策变化。

能做什么

• 自动识别并配置最优免费模型为主模型
• 建立多级备选模型队列应对速率限制
• 支持自定义备选数量与特定模型切换
• 刷新缓存模型列表获取最新可用资源
• 可选守护进程实现自动轮换监控

使用说明

前置条件

1. 设置环境变量：export OPENROUTER_API_KEY="sk-or-v1-..." 或通过 openclaw config set env.OPENROUTER_API_KEY "..." 持久化
2. 安装 CLI：进入技能目录执行 pip install -e .

核心操作

1. 执行 freeride auto 配置最佳免费模型及备选
2. 运行 openclaw gateway restart 使配置生效
3. 发送 /status 验证当前激活模型

常用命令

• freeride list 查看可用免费模型
• freeride switch <model> 切换到指定模型
• freeride status 检查当前配置状态
• freeride refresh 强制刷新模型缓存

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• 免费模型存在速率限制，高频调用可能触发降级
• 模型可用性随 OpenRouter 政策变化，需定期刷新列表
• 配置变更后必须重启网关，否则不会生效
• API 密钥泄露可能导致额度被盗用

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/shaivpidadi/free-ride/SKILL.md
来源类型：GitHub 仓库