OpenClaw mit Open-Source-Modellen betreiben: Kimi-K2.5 als Claude-Alternative
Der Autor Eivind Kjosbakken beschreibt, wie er nach Anthropics Sperrung von Claude-Code-Subscriptions für OpenClaw nach kostengünstigeren Alternativen suchte. Sein erster Kandidat, OpenAIs GPT-5.4, enttäuschte durch „Faulheit": Das Modell gab bei schwierigen Aufgaben schnell auf, was für einen produktiven Assistenten inakzeptabel ist – GPT-5.4 ist zwar über ein 200-USD-Subscription-Tier in OpenClaw nutzbar, erwies sich jedoch als zu wenig ausdauernd. Anschließend testete er drei chinesische Alternativen – Kimi-K2.5, GLM-5.1 und MiniMax-M2.7 – wobei Kimi-K2.5 und GLM-5.1 open-source sind, MiniMax-M2.7 hingegen nicht. Die Integration von Kimi-K2.5 erfolgte über OpenRouter, das einen API-Schlüssel bereitstellt und gegen einen Aufpreis von rund 10 % Zugang zu vielen Modellen sowie einfaches Wechseln zwischen ihnen bietet. Dabei warnt der Autor ausdrücklich davor, alte Anthropic-Referenzen – etwa bestehende Umgebungsvariablen mit Anthropic-Schlüsseln – nicht vollständig zu entfernen, da diese zu OAuth-Fehlern führen, selbst wenn Kimi-K2.5 bereits als Hauptmodell konfiguriert ist. In seiner persönlichen Leistungsrangliste liegt Claude Opus 4.6 zwar vorn, gefolgt von Kimi-K2.5 und dann GPT-5.4, doch betont er, dass der Abstand zwischen Platz 1 und 2 deutlich kleiner ist als zwischen Platz 2 und 3. Als Schwachpunkt von Kimi-K2.5 nennt er die teils hohe Latenz, verursacht durch übermäßigen Einsatz von Thinking-Tokens auch bei einfachen Aufgaben.
- GPT-5.4 ist über ein 200-USD-Subscription-Tier mit OpenClaw nutzbar, scheiterte im Test aber an mangelnder Ausdauer bei eigenständigem Problemlösen.
- MiniMax-M2.7 ist – anders als Kimi-K2.5 und GLM-5.1 – kein Open-Source-Modell, wurde aber ebenfalls als Claude-Alternative getestet.
- OpenRouter berechnet ~10 % Aufpreis gegenüber Direktzugang, bietet dafür flexibles Modell-Switching und höhere Verfügbarkeit (Uptime).
- Kimi-K2.5 neigt daut des Autors laut Autor dazu, bei einfachen Tasks unnötig viele Thinking-Tokens zu verbrauchen, was die Antwortgeschwindigkeit spürbar senkt.
- Zur Optimierung empfiehlt der Autor u. a., dem Modell aufgabenspezifische Skills und alle nötigen API-Schlüssel bereitzustellen, bevor es eigenständig arbeitet.
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- Zur Optimierung empfiehlt der Autor u. a., dem Modell aufgabenspezifische Skills und alle nötigen API-Schlüssel bereitzustellen, bevor es eigenständig arbeitet.
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