Como usar o Kimi K-2.5 com o OpenClaw rapidamente?

CometAPI
AnnaFeb 5, 2026
Como usar o Kimi K-2.5 com o OpenClaw rapidamente?

Kimi K-2.5 é a mais recente série de modelos multimodais nativos com capacidades de agente da MoonshotAI (uma evolução da linha Kimi K2). Ele foi projetado para raciocínio visual + linguístico, fortes capacidades de programação e recursos “de agente” avançados, incluindo o paradigma Agent-Swarm (subagentes paralelizados para fluxos de trabalho complexos). O Kimi K-2.5 está disponível como pesos de código aberto e via APIs gerenciadas (CometAPI publica endpoints de API para ele). Se você está criando automações que exigem visão + chamadas de ferramentas passo a passo (por exemplo, capturas de tela → alterações de código → chamadas de sistema), o Kimi K-2.5 é projetado para essa classe de tarefas.

OpenClaw é um assistente/gateway de IA pessoal de código aberto que você executa localmente ou em um servidor. Ele atua como uma ponte entre canais de chat (WhatsApp, Telegram, Slack, Discord, interface web etc.) e um backend de modelo — e adiciona fluxos de trabalho, plugins de habilidades, execução de ferramentas e conectores. O OpenClaw é independente de modelo: você pode apontá-lo para APIs de modelos em nuvem (OpenAI, Anthropic, CometAPI) ou para endpoints de inferência locais. O projeto apresentou lançamentos ativos e documentação da comunidade no início de 2026.

Por que conectar o Kimi K-2.5 ao OpenClaw?

Conectar o Kimi K-2.5 ao OpenClaw combina duas forças complementares:

  • Execução multimodal: o Kimi K-2.5 lida nativamente com texto, imagens e código — ideal para tarefas que combinam análise de documentos, geração de UI/protótipos e relatórios automatizados. O OpenClaw fornece o runtime de agente e os canais para agir sobre essas saídas (postar no Slack, atualizar documentos, executar scripts).
  • Escala e orquestração: o design “agent swarm” do Kimi (múltiplos agentes cooperando ou modos de raciocínio especializados) se combina com os ganchos de orquestração do OpenClaw para coordenar jobs de múltiplas etapas (coleta de dados → análise → publicação). Isso é especialmente útil para pesquisa, geração em lote de conteúdo e operações automatizadas.
  • Flexibilidade: você pode executar o Kimi K-2.5 localmente (inferência autohospedada) ou via um agregador de APIs (CometAPI, plataforma própria da Moonshot). O OpenClaw suporta tanto modelos como provedores quanto provedores locais, então você escolhe os trade-offs desejados — latência, custo, controle ou privacidade dos dados.

Por que essa combinação importa: o Kimi K-2.5 traz capacidades de modelo multimodal e de agente (entendimento visual, geração de código, raciocínio de longo contexto), enquanto o OpenClaw fornece orquestração de agentes, conectores e o runtime para implantar essas capacidades em fluxos de trabalho práticos. Simplificando, o Kimi é o cérebro; o OpenClaw é o corpo e o sistema nervoso que permitem que esse cérebro atue através de canais de chat, arquivos locais e outros serviços.

Como usar o Kimi K-2.5 com o OpenClaw rapidamente?

Abaixo está um caminho rápido, conciso e voltado à produção. Siga estas etapas em sequência: prepare seu ambiente, obtenha uma chave de API (exemplo com CometAPI), instale o OpenClaw (notas de fev/2026), configure o Kimi (nuvem ou local) e faça a conexão. Após as etapas, resumo os trade-offs práticos entre API e local, além de boas práticas.

Observação: este guia mostra a rota mais rápida e confiável em 2026: use a API oficial da Moonshot ou um provedor de roteamento (OpenRouter / CometAPI) e configure o OpenClaw para usar esse provedor. Se preferir apenas local, ignore as etapas da chave de API e siga as notas de implantação local abaixo.

Pré-requisitos: configuração adequada para Windows / WSL2 em 2026

Se você estiver no Windows (Windows 10/11), o WSL2 é o ambiente de desenvolvimento recomendado para ferramentas nativas de Linux, contêineres e fluxos de trabalho com aceleração de GPU.

  • Instale o WSL via o método de linha única em um PowerShell elevado:
    wsl --install — isso instala a estrutura do WSL e o Ubuntu por padrão. Você pode definir o WSL2 como padrão e usar wsl --set-default-version 2 conforme apropriado. A documentação da Microsoft detalha o wsl --install, seleção de distribuição e solução de problemas.
  • Hardware: Para uso via API — qualquer laptop/desktop moderno com internet. Para inferência local do Kimi K-2.5 (se você optar por local depois), espere servidores multi-GPU (classe A100/H100 ou infraestrutura de inferência especializada) ou runtimes otimizados (vLLM/vCUDA + distribuição multi-GPU). O Kimi K-2.5 é grande e voltado a agentes; executá-lo localmente não é trivial.
  • Node.js / npm: Instaladores e scripts do OpenClaw esperam Node.js 22+ (ou conforme listado na documentação de instalação do OpenClaw). Instale o Node 22+ no WSL ou no Windows.
  • Uma conta CometAPI (ou outro agregador compatível): este guia usa o CometAPI porque ele expõe o Kimi K-2.5 e fornece um endpoint compatível com OpenAI, permitindo que o OpenClaw o use com configuração mínima. Crie uma chave de API no console do CometAPI.

Instalação rápida do WSL2 (uma linha)

Abra o PowerShell como Administrador e execute:

wsl --install
# Restart when prompted
# After restart, open a WSL terminal and optionally:
wsl --update
wsl -l -v

(Se você precisar instalar uma distro específica: wsl --install -d ubuntu.) A documentação do WSL da Microsoft apresenta o wsl --install como o comando recomendado e suportado em 2026.

Etapa 1 — Crie uma chave de API via CometAPI (exemplo rápido)

Se você deseja chamar o Kimi por meio de um gateway de API de terceiros como o CometAPI (útil quando você não quer se conectar a um provedor direto), o fluxo de início rápido do CometAPI é simples:

  1. Carregue/crie uma conta no CometAPI.
  2. Crie um token no painel → isso se torna sua chave de API. O início rápido do CometAPI diz: crie um novo token para obter sua chave de API.
  3. Substitua sua URL base nos clientes de OpenAI para CometAPI:
    e substitua sua chave no cabeçalho Authorization.\

Exemplo: defina a chave como variável de ambiente no WSL:

export COMETAPI_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxx"
# optionally add to ~/.bashrc or ~/.zshrc
echo 'export COMETAPI_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxx"' >> ~/.bashrc

Por que usar o CometAPI? É uma ponte rápida quando você não quer gerenciar cotas na plataforma Moonshot, ou quando usa ferramentas já conectadas à URL base do CometAPI. Sempre verifique se o provedor oferece o modelo Kimi com o slug apropriado e a precificação correspondente.

Etapa 2 — Instale o OpenClaw (instalações recomendadas em fevereiro de 2026)

O OpenClaw fornece um instalador rápido e um pacote npm. Dois métodos comuns:

Método A — Uma linha (recomendado em macOS/Linux; funciona no WSL):

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
# or clone the repo and run setup per the repo README

Método B — instalação via npm (se você já gerencia Node):

npm install -g openclaw@latest
openclaw --version

Use o assistente de onboarding:

# example quoted from OpenRouter docs (OpenClaw onboarding)$ openclaw onboard

O assistente orienta você sobre seleção do provedor, inserção da chave de API e configuração de canais de exemplo.

Configuração manual (se preferir): edite ~/.openclaw/openclaw.json e defina as chaves de ambiente (ou use perfis de autenticação do OpenClaw para manter chaves no keychain do sistema). A documentação do CometAPI mostra como definir OPENROUTER_API_KEY ou criar um perfil de autenticação; o mesmo padrão se aplica a outros provedores quando suportado.

Etapa de segurança importante: configure o OpenClaw para rodar em um ambiente restrito. Execute-o sob um usuário dedicado e habilite perfis de autenticação em vez de chaves em texto puro na configuração. O OpenClaw suporta openclaw auth set openrouter:default --key "$KEY" para armazenar chaves em um keychain do sistema.

Etapa 3 — Configure o OpenClaw para usar o CometAPI (Kimi K-2.5)

O OpenClaw armazena a configuração em ~/.openclaw/openclaw.json (ou na UI). Você definirá uma variável de ambiente para a chave de API e definirá o modelo primary para o slug do modelo Kimi no CometAPI.

Trecho mínimo de ~/.openclaw/openclaw.json (exemplo):

{
  "env": {
    "COMETAPI_KEY": "${COMETAPI_KEY}"
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "cometapi/moonshotai/kimi-k2-5"
      },
      "models": {
        "cometapi/moonshotai/kimi-k2-5": {}
      }
    }
  },
  "models": {
    "providers": {
      "cometapi": {
        "type": "openai-completions",
        "base_url": "https://api.cometapi.com",
        "auth_env": "COMETAPI_KEY"
      }
    }
  }
}

Notas e dicas:

  • O bloco providers permite adicionar endpoints personalizados compatíveis com OpenAI (o CometAPI é compatível com OpenAI). A documentação do OpenClaw mostra que há provedores integrados, mas você pode adicionar models.providers para backends personalizados. Após editar o arquivo, reinicie o OpenClaw.
  • Substitua o slug do modelo pelo kimi-k2.5 exibido na página do modelo no CometAPI (a página do Kimi K-2.5 no catálogo do CometAPI).

Etapa 4 — Verificação básica: teste o CometAPI a partir da sua máquina (curl)

Antes de iniciar o OpenClaw, teste se sua chave e o modelo funcionam:

curl -s -X POST "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k2-5",
    "messages": [
      {"role":"system","content":"You are a concise assistant."},
      {"role":"user","content":"Say hello and give your model name and mode."}
    ],
    "max_tokens": 200,
    "temperature": 0.2
  }' | jq

Se bem-sucedido, você verá uma resposta JSON com a saída do modelo. O CometAPI suporta o endpoint no estilo OpenAI /v1/chat/completions, então a maioria dos clientes no estilo OpenAI funcionará com apenas a troca da URL base/chave.

Etapa 5 — Inicie o OpenClaw e selecione o modelo

  1. Inicie o OpenClaw (CLI ou Docker, como preferir).
  2. Na UI do OpenClaw: Settings → Config → Agents (ou edite o openclaw.json bruto). Defina o modelo padrão do agente para cometapi/moonshotai/kimi-k2-5. Salve e reinicie o gateway. O OpenClaw então roteará chamadas de agente para o CometAPI, que chamará o backend Kimi K-2.5. A documentação e os guias da comunidade do OpenClaw mostram como adicionar chaves de API e escolher slugs de modelos do provedor.

openclaw.json — exemplo mais completo (coloque em ~/.openclaw/openclaw.json)

{
  "env": {
    "COMETAPI_KEY": "sk-REPLACE_WITH_YOURS"
  },
  "models": {
    "providers": {
      "cometapi": {
        "type": "openai-completions",
        "base_url": "https://api.cometapi.com",
        "auth_env": "COMETAPI_KEY"
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "cometapi/moonshotai/kimi-k2-5"
      },
      "models": {
        "cometapi/moonshotai/kimi-k2-5": {
          "context_size": 131072,
          "max_tokens": 4096
        }
      }
    }
  }
}

Reinicie o OpenClaw após a edição. Se o OpenClaw não iniciar, verifique os logs para JSON inválido ou strings de ambiente ausentes.

Etapa 6 — Experimente uma tarefa agentic: captura de tela → sugestão de código (exemplo)

O OpenClaw suporta chamadas de ferramentas e anexos de arquivo. Um teste simples de agente:

  • Na sua UI, peça ao assistente:
    Analyze this screenshot and produce a minimal React component that reproduces the UI.
  • Anexe uma captura de tela (o OpenClaw suporta anexos no fluxo de chat); o OpenClaw encaminha a entrada multimodal via CometAPI → Kimi K-2.5, que é projetado para aceitar entradas de imagem + texto. Se precisar ajustar custos ou latência, reduza o tamanho da imagem ou teste primeiro com cargas menores.

API vs. Kimi K-2.5 local: quais são os trade-offs?

Ao decidir entre usar o Kimi K-2.5 via um provedor de API (CometAPI, serviço hospedado da Moonshot) ou autohospedar localmente, considere as seguintes dimensões.

Latência e desempenho

  • Local (autohospedado): Se você executar a inferência em GPUs locais (NVIDIA/AMD com runtimes suportados), a latência para tarefas interativas pode ser menor e você tem controle total sobre tamanhos de batch, quantização e uso de memória. Contudo, é necessário VRAM suficiente (frequentemente 24 GB+ para variantes grandes ou quantização cuidadosa para hardware menor). Autohospedar também requer manutenção: atualizar pesos, wrappers de modelo e stacks de inferência.
  • API: Provedores hospedados abstraem o hardware de inferência. Você paga pelo compute e se beneficia de endpoints escaláveis, atualizações gerenciadas e menor overhead operacional. A latência depende de ida e volta de rede e da carga do provedor. Para muitas equipes, acesso via API é a rota mais rápida para integração em produção.

Custo e overhead operacional

  • Local: Custos de capital e operacionais (hardware GPU, energia, refrigeração) podem ser altos. Mas são previsíveis uma vez que o hardware é de sua propriedade; o custo por chamada é essencialmente zero além da amortização da infraestrutura. Você também assume atualizações de modelo e correções de bugs.
  • API: O modelo de pagamento por uso reduz investimento inicial e trabalho de manutenção, mas os custos escalam com o uso. O CometAPI oferece preços mais competitivos do que um endpoint oficial hospedado do modelo.

Privacidade e controle de dados

  • Local: Melhor para dados sensíveis e compliance, pois os dados não deixam seu ambiente (assumindo ausência de conectores externos). Ideal para implantações on-premise.
  • API: Mais fácil de configurar, mas você deve avaliar as políticas de retenção de dados, logging e compliance do provedor. Use criptografia de ponta a ponta (TLS), cargas mínimas e redija segredos antes de enviar prompts.

Velocidade de recursos e atualizações

  • API: Provedores aplicam atualizações e otimizações de modelo (melhor desempenho, correções). Isso é conveniente, mas pode alterar o comportamento do modelo inesperadamente.
  • Local: Você controla quando e como atualizar os pesos do modelo; útil quando reprodutibilidade é prioridade.

Conclusão: Se sua prioridade é velocidade de integração e baixo ônus operacional, o CometAPI é a rota mais rápida. Se você precisa manter dados totalmente privados ou requer cargas multimodais de latência extremamente baixa em hardware especializado, autohospedar é a opção preferida.

API vs Local Kimi K-2.5 — Vantagens e Desvantagens

AspectoKimi K-2.5 via API (por exemplo, CometAPI)Implantação local do Kimi K-2.5
Velocidade de configuração✅ Rápida — pronto em minutos❌ Lenta — requer hardware e configuração
Custo✅ Baixo — sem compra de infraestrutura, uso baseado (tokens/requisições); previsível mas cumulativo✅ Muito alto — servidores GPU, infraestrutura; pode ser mais barato em uso alto e sustentado
Requisitos de hardware✅ Nenhum (além da máquina cliente)❌ Requer servidores multi-GPU
Escalabilidade✅ Elástica, gerenciada pelo provedor⚠️ Escalonamento manual necessário
Manutenção✅ Mínima — tratada pelo provedor❌ Alta — atualizações, infraestrutura, monitoramento
Atualizações de modelo✅ Automáticas pelo provedor❌ Atualizações manuais necessárias
Consistência de desempenho⚠️ Pode variar com o tráfego✅ Consistente (hardware local)
Integração com OpenClaw✅ Simples, compatível com OpenAI⚠️ Requer endpoint personalizado
Melhor paraPrototipagem rápida, startups, equipes com baixo opsEnterprise, controle estrito de dados, alto volume

Solução de problemas — correções rápidas para problemas comuns

  • Erros 401 / 403: verifique se sua chave de API está definida, é válida e possui créditos.
  • Modelo não responde / slug do modelo incorreto: verifique a lista de modelos do provedor.
  • OpenClaw não inicia: execute openclaw gateway run a partir do diretório de configuração do usuário e consulte os logs em ~/.openclaw/logs. Use o assistente de onboarding se a configuração manual falhar.
  • Respostas lentas: garanta conectividade de rede; para tarefas multimodais pesadas prefira um endpoint direto da Moonshot para reduzir saltos adicionais (CometAPI → Moonshot adiciona uma etapa de roteamento, mas geralmente com latência mínima). Considere implantação local para loops sensíveis à latência.

Nota final — seja pragmático, mas cauteloso

O Kimi K-2.5 traz verdadeiro poder multimodal e de agentes para fluxos de trabalho; o OpenClaw transforma isso em automação multicanal, sempre ativa. Juntos, podem acelerar drasticamente tarefas — de gerar slides polidos e planilhas estruturadas a executar fluxos de pesquisa multiagente. Mas as mesmas capacidades ampliam muito a superfície de ataque: no início de fevereiro de 2026, pesquisadores de segurança e governos destacaram configurações incorretas e riscos de malware em registros de habilidades do OpenClaw, e os provedores estão ativamente aplicando patches e introduzindo proteções. Equilibre rapidez com higiene operacional: faça protótipos na nuvem (Moonshot/CometAPI) e endureça antes de migrar para automação de agentes não supervisionada em produção.

Desenvolvedores podem acessar o Kimi K-2.5 via CometAPI agora. Para começar, explore as capacidades do modelo no Playground e consulte o Guia da API para instruções detalhadas. Antes de acessar, certifique-se de ter feito login no CometAPI e obtido a chave de API. O CometAPI oferece um preço muito inferior ao oficial para ajudar na sua integração.

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