OpenClaw ile Ücretsiz Kimi K-2.5 Kullanımı

Kimi K-2.5, çok modlu büyük dil modellerinde önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor. Moonshot AI, her çıkarım adımında yaklaşık 32 milyar parametreyi etkinleştiren bu 1 trilyon parametreli Uzman Karışımı mimarisini oluşturdu. Model, 100 adede kadar paralel alt ajanı destekleyerek akıl yürütme, kodlama, görsel anlama, kısa video analizi ve ajanik davranışlarda üstünlük sağlıyor. Geliştiriciler, üretim benzeri ortamlarda Kimi K-2.5'ten yararlanmanın uygun maliyetli yollarını sıkça arıyor.

💡

Apidog, süreç boyunca uç nokta doğrulamasını ve yük hata ayıklamasını basitleştirir. Apidog'u apidog.com adresinden hemen ücretsiz indirin; bu sayede Kimi K-2.5 isteklerini OpenClaw'a bağlamadan önce hızlıca test edebilir, biçimlendirme veya kimlik doğrulama sorunlarını erken yakalayarak önemli hata ayıklama süresinden tasarruf edebilirsiniz.

button

OpenClaw (2026 başlarında ClawdBot'tan MoltBot olarak yeniden markalandı, topluluk tartışmalarında hala sıkça OpenClaw olarak anılır), açık kaynaklı, kendi kendine barındırılan bir ajan çerçevesi sunar. Bu çerçeve, Kimi K-2.5 gibi Büyük Dil Modellerini (LLM'ler) Telegram, Discord, Slack ve WhatsApp gibi mesajlaşma platformlarına bağlar. OpenClaw, OpenAI uyumlu API standartlarını takip ettiğinden, entegrasyonu basittir.

Yerel çıkarım seçenekleri ve sınırlı ücretsiz API katmanları, OpenClaw ile Kimi K-2.5'in gerçekten ücretsiz veya neredeyse ücretsiz kullanımını sağlar. Bu yaklaşım, güçlü gizlilik, gerçek zamanlı görevler için azaltılmış gecikme ve orta düzey iş yükleri için tekrar eden bulut faturalarının olmaması gibi avantajlar sunar.

Neden Kimi K-2.5 + OpenClaw Yüksek Değerli Ücretsiz Yapay Zeka Erişimi Sunar?

Kimi K-2.5, yerel çok modlu işleme özelliğiyle öne çıkıyor. Metin, görseller (mesajlarda base64 kodlu), kullanıcı arayüzü ekran görüntüleri, diyagramlar ve görsel belirteçlere çıkarılmış kısa video karelerini işler. Resmi API, 256K belirteçlik bir bağlam penceresini destekleyerek, tüm kod depolarının, uzun belgelerin veya genişletilmiş sohbet geçmişlerinin tek geçişte analiz edilmesini sağlar.

Ajanik özellikler, Kimi K-2.5'in paralel alt görevleri yürüten, araç çağrılarını koordine eden ve karmaşık hedeflere doğru yinelemeler yapan alt ajanlar oluşturmasına olanak tanır. Kıyaslamalar, Kimi K-2.5'i kodlama, matematik ve görsel akıl yürütme konularında Claude 3.5 Sonnet veya GPT-4o gibi modellerin önünde veya yakınında konumlandırırken, belirteç başına maliyeti önemli ölçüde daha düşüktür.

OpenClaw, bu yetenekleri pratik ajanlara dönüştürür. Konuşma durumunu yönetir, mesajları kanallar arasında yönlendirir, becerileri (özel araçlar) yürütür ve kalıcı belleği sürdürür. OpenClaw'u yerel olarak çalıştırmak, tüm verileri donanımınızda tutar; bu da hassas iş akışları için önemlidir.

Ücretsiz erişim yolları şunları içerir:

Moonshot API ücretsiz katmanı (birçok bölgede günde ≈1,5 milyon belirteç, değişiklik gösterebilir)
Hugging Face'ten topluluk tarafından nicelleştirilmiş GGUF ağırlıkları kullanılarak tamamen yerel çıkarım

Her iki yol da OpenClaw ile sorunsuz bir şekilde entegre olur.

Ön Koşullar: 2026'da Windows / WSL2 için Doğru Kurulum

OpenClaw, bir Linux ortamında en iyi performansı gösterir, bu nedenle Windows makinelerde önerilen yol, Ubuntu ile WSL2'yi (Windows için Linux Alt Sistemi 2) kullanmaktır. Bu, tam bir Linux kabuğu, GPU hızlandırma (uyumlu donanımınız varsa NVIDIA CUDA aracılığıyla) ve Windows ile sorunsuz dosya paylaşımı sağlar.

Windows'a WSL2 + Ubuntu Kurulumu (Yeni Başlayanlar İçin Önerilir)

2026 itibarıyla Microsoft, kurulumu WSL2'yi etkinleştiren, varsayılan olarak en son Ubuntu dağıtımını kuran ve her şeyi otomatik olarak ayarlayan tek bir komutla basitleştirdi.

PowerShell'i Yönetici olarak açın:

Başlat düğmesine sağ tıklayın → Windows PowerShell (Yönetici) veya Terminal (Yönetici) öğesini seçin.
Herhangi bir UAC istemini onaylayın.

2. Tek satırlık yükleyiciyi çalıştırın:

wsl --install

Bu komut:

Gerekli Windows özelliklerini ("Windows için Linux Alt Sistemi" ve "Sanal Makine Platformu") etkinleştirir.
En son WSL çekirdeğini indirir ve kurar.
Ubuntu'yu (varsayılan dağıtım, genellikle 24.04 gibi en son LTS) kurar.
WSL 2'yi varsayılan sürüm olarak ayarlar.

3. İstendiğinde makinenizi yeniden başlatın (özellik değişikliklerini uygulamak için yeniden başlatma gereklidir).

4. Yeniden başlattıktan sonra, yeni bir terminal penceresinde Ubuntu kurulumu otomatik olarak başlar:

İlk kurulumun bitmesini bekleyin (birkaç dakika).
İstendiğinde bir Linux kullanıcı adı ve parolası oluşturun (bunlar Windows kimlik bilgilerinizden ayrıdır).
Bu kullanıcı adı, varsayılan Linux kullanıcınız olur.

5. Ubuntu terminalini (uygulamasını) açın:

Windows Başlat menüsünde Ubuntu'yu arayın ve başlatın ("Ubuntu" veya "Ubuntu 24.04 LTS" olarak görünür).
Alternatif olarak, PowerShell veya Windows Terminal'de sadece şunu yazın:

ubuntu

veya

wsl

(bu, varsayılan dağıtımı, yani Ubuntu'yu açar).

Artık Ubuntu bash kabuğunun içindesiniz (kullanıcıadı@ana bilgisayaradı:~ $ gibi bir istem).

6. WSL2'nin etkin olduğunu doğrulayın: PowerShell'de (Ubuntu içinde değil):

wsl --list --verbose

Şunu görmelisiniz:text

NAME      STATE           VERSION
* Ubuntu    Running         2

(Yıldız * varsayılan dağıtımı işaretler; VERSİYON 2, WSL2'yi onaylar.)

İsteğe Bağlı Ayarlamalar

Belirli bir Ubuntu sürümünü (örn. 22.04) kurmak için: wsl --install -d Ubuntu-22.04
Tüm mevcut dağıtımları listele: wsl --list --online
Ubuntu paketlerini hemen güncelle: Ubuntu terminalinde sudo apt update && sudo apt upgrade -y çalıştırın.

Ubuntu çalışmaya başladıktan sonra, bu Ubuntu terminalinde OpenClaw ön koşullarına devam edin.

Node.js ≥ 24 kurun (v22 son OpenClaw bağımlılıklarını bozar): NodeSource veya nvm kullanın; apt ile örnek:

curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_24.x | sudo -E bash -  
sudo apt install -y nodejs

2. Corepack'i etkinleştirin ve pnpm 10'u hazırlayın:

corepack enable  
corepack prepare pnpm@10 --activate

3. Genel pnpm bin yolunu ayarlayın:

pnpm setup  
source ~/.bashrc   # veya terminali yeniden başlatın

4. Doğrulayın:

node -v    # ≥24 olmalı  
pnpm -v    # 10.x  
echo $PATH # ~/.local/share/pnpm içerir

OpenClaw'u Doğru Kurma (Şubat 2026)

Eski moltbot / clawdbot npm paketleri ve molt.bot/install.sh artık eskidir. Güncel resmi yükleyiciyi kullanın:

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

Bunu Ubuntu (WSL2) terminalinizde çalıştırın.
Kurulumdan sonra kabuğu yeniden yükleyin: source ~/.bashrc.
CLI'yi doğrulayın:

command -v openclaw

Yapılandırma ~/.openclaw/openclaw.json içinde bulunur (eski yollardan otomatik geçiş yapar).
Sık sık güncelleyin: npm update -g openclaw@latest.

Kimi K-2.5 Uç Noktalarını Önce Apidog ile Test Edin (Kritik Doğrulama Adımı)

OpenClaw yapılandırmalarına dokunmadan önce daima Kimi K-2.5 erişimini doğrulayın; çoğu entegrasyon hatası geçersiz anahtarlardan veya uç noktalardan kaynaklanır.

Windows makinenize Apidog'u indirin ve başlatın (ücretsiz sürüm mükemmel çalışır).
Yeni bir POST isteği oluşturun.
URL'yi ayarlayın:text

https://api.moonshot.ai/v1/chat/completions

4. Başlıkları ekleyin:

Yetkilendirme: Bearer sk-moonshot-anahtarınız
İçerik-Türü: application/json

5. Kimi K-2.5 için bu test gövdesini yapıştırın:

{  
  "model": "kimi-k2.5",  
  "messages": [  
    {  
      "role": "user",  
      "content": "Confirm you are Kimi K-2.5 and describe three key multimodal or agentic capabilities."  
    }  
  ],  
  "temperature": 0.7,  
  "max_tokens": 256  
}

6. İsteği gönderin.

İlgili bir yanıtla birlikte 200 OK, anahtarınızın çalıştığını onaylar. Apidog, gerçek zamanlı gecikme, tam istek/yanıt yükleri, belirteç kullanımı gösterir ve OpenClaw entegrasyonu için kod parçacıkları (Node.js, Python, cURL) otomatik olarak oluşturur. Bu 1 dakikalık kontrol, saatlerce süren hata ayıklama süresinden tasarruf sağlar.

Kimi K-2.5'i OpenClaw'da Moonshot API aracılığıyla Entegre Etme

platform.moonshot.ai adresine kaydolun, API anahtarını (sk-...) oluşturun.
~/.openclaw/openclaw.json dosyasını düzenleyin (Ubuntu içinde):JSON{ "agent": { "model": { "primary": "moonshot/kimi-k2.5" } }, "models": { "providers": { "moonshot": { "baseUrl": "https://api.moonshot.ai/v1", "apiKey": "sk-moonshot-anahtarınız", "api": "openai-completions", "models": [ { "id": "kimi-k2.5", "name": "Kimi K-2.5 API 256K", "contextWindow": 262144, "maxTokens": 8192 } ] } } } }

3. Anahtarı güvenli hale getirin: export MOONSHOT_API_KEY=sk-... (veya .env kullanın).

4. Yeniden başlatın: openclaw restart.

5. Bağlı uygulamada test edin (örn. Telegram): "Who powers you today?" (Bugün sana kim güç veriyor?) gönderin → yanıt Moonshot / Kimi K-2.5'e atıfta bulunmalı.

Kimi K-2.5'i %100 Ücretsiz, Sınırsız Erişim İçin Yerel Olarak Dağıtma

GPU hızlandırmasıyla llama.cpp'yi oluşturun (Ubuntu içinde; önce bağımlılıkları kurun: sudo apt install build-essential cmake git):

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp  
cd llama.cpp && make LLAMA_CUDA=1   # veya uygunsa ROCm/Metal

2. GGUF ağırlıklarını indirin (önerilen: unsloth/Kimi-K2.5-GGUF):

huggingface-cli download unsloth/Kimi-K2.5-GGUF --local-dir ./kimi-gguf

(Gerekiyorsa huggingface-hub'ı kurun: pip install -U huggingface_hub)

3. OpenAI uyumlu sunucuyu başlatın:

./llama-server -m ./kimi-gguf/kimi-k2.5-UD-IQ2_XXS.gguf --port 8080 --ctx-size 32768 --n-gpu-layers 99 --host 0.0.0.0 --flash-attn

4. OpenClaw yapılandırmasını güncelleyin:

{  
  "agent": { "model": { "primary": "local-kimi/kimi-k2.5" } },  
  "models": {  
    "providers": {  
      "local-kimi": {  
        "baseUrl": "http://127.0.0.1:8080/v1",  
        "apiKey": "sk-no-key-required",  
        "api": "openai-completions",  
        "models": [  
          { "id": "kimi-k2.5-local", "name": "Kimi K-2.5 Local GGUF", "contextWindow": 32768, "maxTokens": 4096 }  
        ]  
      }  
    }  
  }  
}

5. Yeniden başlatın: openclaw restart.

API vs Yerel Kimi K-2.5 Karşılaştırması (2026)

Özellik	Moonshot API (Ücretsiz Katman)	Yerel GGUF Çıkarımı
Bağlam Penceresi	256K belirteç	8K–128K (VRAM sınırlı)
Çok Modlu (Görseller/Video)	Tamamen yerel	Görseller destekleniyor; video kısmi
Maliyet	Ücretsiz ~1.5M belirteç/gün (Katman 0)	İndirdikten sonra sıfır
Gizlilik	Moonshot'a gönderilir	Tamamen yerel
Gecikme	Düşük (bulut)	GPU'ya bağlı (5–40 t/s)
Ajan Sürüsü	Mükemmel	İyi, ancak bağlam kısıtlı
Önerilen VRAM	Yok	İyi nicelemeler için 24–96 GB

Maksimum yetenek için API'yi seçin; yoğun veya hassas kullanım için yerel olana geçin.

OpenClaw Kurulumlarında Kimi K-2.5 Performansını Optimize Edin

Yapılandırmadaki contextWindow'u sunucu --ctx-size ile tam olarak eşleştirerek sessiz hataları önleyin.
Hassas kodlama/ajan görevleri için sıcaklığı düşürün (0.6–0.8).
Sağlayıcılar arasında gecikmeyi ve belirteç verimliliğini karşılaştırmak için Apidog kullanın.
%20–40 hız artışı için llama.cpp'de flaş dikkatini etkinleştirin.
Yerel çalıştırmalar için, daha düşük niceleme (örn. IQ3 veya Q4) ile başlayın, ardından VRAM izin verdikçe yükseltin.
Kimi K-2.5'i özlü çıktılara yönlendirmek için OpenClaw'a özel sistem istemleri ekleyin.
Çıkarım sırasında VRAM'i nvidia-smi ile izleyin; katmanları agresif bir şekilde yüklemeyi kaldırın.
API hız sınırları görünürse özel becerilerde üstel geri çekilme uygulayın.

Yaygın Kimi K-2.5 + OpenClaw Sorunlarını Giderme

401 Yetkilendirilmedi: Anahtarı Apidog'da yeniden doğrulayın.
Bağlam taşması çöküyor: --ctx-size değerini azaltın veya geçmişi özetleyin.
Yavaş yerel üretim: --n-gpu-layers değerini azaltın, daha düşük niceleme kullanın, optimizasyonları etkinleştirin.
Çok modlu yerel olarak başarısız oluyor: GGUF'un görme desteği içerdiğini doğrulayın; API'ye geri dönün.
Sohbette yanıt yok: Sağlayıcı hataları için OpenClaw günlüklerini kontrol edin; hizmeti yeniden başlatın.

Kimi K-2.5 ve OpenClaw için Son Öneriler

Kimi K-2.5'in OpenClaw ile birleşimi, esnek ve güçlü yapay zeka ajanları yaratır. Hızlı sonuçlar ve tam çok modlu/ajanik özellikler için Moonshot API ücretsiz katmanıyla başlayın. Donanımınız desteklediğinde sınırsız özel çalıştırmalar için yerel GGUF çıkarımına geçiş yapın.

Her doğrulama adımını kolaylaştırmak için Apidog'u ücretsiz indirin. Bağlam boyutlarını eşleştiren, anahtarları güvence altına alan, uç noktaları kıyaslayan küçük yapılandırma ayarları en büyük güvenilirlik kazançlarını sağlar.

button

Bugün her iki yolu da deneyin. Kimi K-2.5 ve OpenClaw birlikte, minimal veya sıfır maliyetle sınır seviyesinde yapay zeka yetenekleri sunar.