export NVIDIA_API_KEY="nvapi-..."
像先把门卡放进口袋，而不是举在街上让每个人都看见。
Providers 导读
NVIDIA 免费模型接入：只需一个 API Key
先到 build.nvidia.com 拿 API Key，然后设环境变量 NVIDIA_API_KEY，Provider 会自动启用。最易错的是别用 --token 传 Key，会暴露在 shell 历史里；模型默认免费，但静态目录可能不是最新，建议去官网确认可用性。
先讲这一页到底在解决什么
NVIDIA 免费模型接入：只需一个 API Key
先到 build.nvidia.com 拿 API Key，然后设环境变量 NVIDIA_API_KEY，Provider 会自动启用。最易错的是别用 --token 传 Key，会暴露在 shell 历史里；模型默认免费，但静态目录可能不是最新，建议去官网确认可用性。
第一步
🔑 先准备 NGC 门卡，再让 OpenClaw 知道你要走 NVIDIA 这扇门
官方推荐先用环境变量，不推荐把 token 直接塞进命令参数里到处留痕。
openclaw onboard --auth-choice skip
这里更像“跳过前台问答，后面自己直接设模型”。
openclaw models set ...
像把默认大脑正式换成 NVIDIA 那位老师。
别把 token 硬塞进命令里
官方专门提醒，是因为那样容易留在 shell 历史和进程列表里。
第二步
🏠 配置片段，其实只是把门牌号和默认老师写清楚
配置看着长，翻成人话就是“这扇门在哪、说哪种话、默认请谁上场”。
https://integrate.api.nvidia.com/v1像 NVIDIA 这栋楼的门牌号。
api: openai-completions像告诉 OpenClaw：“进去后，按 OpenAI 这套说话方式交流。”
nvidia/nvidia/llama-3.1-nemotron-70b-instruct这串长名字就是完整路线图：先到 NVIDIA 商场，再找到具体柜台。
自动启用
官方说得很省心：只要这把 key 在，provider 可以自动亮起来。
第三步
📚 那几条模型 ID，像“今天大厅里常见的几位老师”
先不用全记，先知道默认老师是谁就够了。
默认款
nvidia/llama-3.1-nemotron-70b-instruct 像大厅正中间那位被默认安排上场的老师。
可替换款
meta/llama-3.3-70b-instruct、nvidia/mistral-nemo-minitron-8b-8k-instruct 像同一栋楼里的别的柜台。
🎈 先别被列表吓到
先跑通一位老师，再慢慢换，不要一上来把整栋楼都背下来。
最后总结
🎈 把 NVIDIA 这页压成一句最好记的话
这页最核心的动作就是：把 NGC 门卡放稳，指定 NVIDIA 模型，然后把 OpenClaw 带去那扇 OpenAI 兼容门口。
如果你也在用本地模型机房，那下一页更该对比 Ollama 和 SGLang，不要把远程大楼和本地机房混一起看。