OpenClaw:一行命令接入大模型
目前OpenClaw添加一个新的大模型 provider 最快的方式是通过命令行直接写入配置，主流做法有两种：
- 最推荐、最快的方式（适用于绝大部分 OpenAI 兼容接口的模型）
使用 openclaw config set 一行命令直接添加 provider - 手动编辑配置文件（更保险，但稍微慢一点）
方式一：一行命令快速添加（推荐）绝大多数国内/国外第三方大模型都兼容 OpenAI 接口，用下面这套模板就行：
# 格式
openclaw config set 'models.providers.你的provider名字' --json '{
"baseUrl": "https://api.xxx.com/v1",
"apiKey": "sk-你的密钥",
"api": "openai", # 或 "openai-completions" / "anthropic-messages" 等
"models": [
{
"id": "模型实际名字",
"name": "显示的名字（随便起）",
"reasoning": false,
"input": ["text"],
"cost": {"input":0,"output":0,"cacheRead":0,"cacheWrite":0},
"contextWindow": 131072,
"maxTokens": 8192
}
]
}' --json案例1. 接入硅基流动 / siliconflow（非常快）
openclaw config set 'models.providers.siliconflow' --json '{
"baseUrl": "https://api.siliconflow.cn/v1",
"apiKey": "sk-你的siliconflow key",
"api": "openai",
"models": [
{
"id": "Qwen/Qwen3-32B-Instruct",
"name": "Qwen3-32B",
"contextWindow": 131072,
"maxTokens": 8192
},
{
"id": "deepseek-ai/DeepSeek-R1",
"name": "DeepSeek-R1"
}
]
}' --json然后设置默认模型：
openclaw config set 'agents.defaults.model.primary' 'siliconflow/Qwen/Qwen3-32B-Instruct'-
接入 GLM-5 / 智谱（国际版或代理）
openclaw config set 'models.providers.zhipu' --json '{
"baseUrl": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",
"apiKey": "你的智谱key",
"api": "openai",
"models": [{"id": "glm-5","name": "GLM-5","contextWindow": 200000}]
}' --json-
接入本地 Ollama / vLLM / llama.cpp
openclaw config set 'models.providers.local' --json '{
"baseUrl": "http://127.0.0.1:11434/v1",
"apiKey": "ollama",
"api": "openai",
"models": [{"id": "qwen2.5:32b","name": "Qwen2.5 32B"}]
}' --json方式二：直接编辑配置文件（更可控）
# 打开配置文件（推荐用 nano / vim / code）
code ~/.openclaw/openclaw.json
# 或者
nano ~/.openclaw/openclaw.json在 models.providers 里加一个新对象，例如：
"models": {
"providers": {
"myprovider": {
"baseUrl": "https://api.example.com/v1",
"apiKey": "sk-xxxx",
"api": "openai",
"models": [
{
"id": "model-name",
"name": "My Awesome Model",
"contextWindow": 128000,
"maxTokens": 8192
}
]
}
}
}保存后执行：
openclaw models status # 查看是否识别
openclaw models list # 列出所有可用模型然后设置主模型：
openclaw config set 'agents.defaults.model.primary' 'myprovider/model-name'快速验证是否成功
# 查看当前所有 provider 和模型
openclaw models list
# 测试对话（走默认模型）
openclaw chat "你好，请告诉我今天日期"基本上 1–2 分钟就能搞定一个新 provider。祝使用愉快～如果遇到某个具体厂商的坑（比如 anthropic 格式、MiniMax 特殊头、火山引擎 region 等），可以告诉我模型名字，我帮你写最适配的命令。
以下是针对你提到的三种特殊情况，在 OpenClaw中最可靠的配置写法。这些 provider 都不走纯标准的 OpenAI Chat Completions 接口，所以 api 字段必须改成对应的值，否则工具调用、缓存、思考链等功能容易出问题。1. Anthropic 原生格式（Claude 系列、直连或代理）Anthropic 必须用 anthropic-messages，否则 tool_use / tool_result 会解析失败，prompt caching 也用不了。一行命令写法（推荐）
openclaw config set 'models.providers.anthropic-direct' --json '{
"baseUrl": "https://api.anthropic.com/v1",
"apiKey": "sk-ant-api03-你的key",
"api": "anthropic-messages",
"models": [
{
"id": "claude-opus-4-6-20250215",
"name": "Claude Opus 4.6",
"reasoning": true,
"contextWindow": 200000,
"maxTokens": 8192,
"cost": {"input":3,"output":15}
},
{
"id": "claude-sonnet-4-5-20250120",
"name": "Claude Sonnet 4.5"
}
]
}' --json然后设置默认：
openclaw config set 'agents.defaults.model.primary' 'anthropic-direct/claude-opus-4-6-20250215'如果用代理（如 apiyi、siliconflow 转 anthropic）
把 baseUrl 改成代理地址，api 还是 anthropic-messages（确认代理支持原生 messages 接口）。
-
MiniMax（强烈推荐用 anthropic-messages 模式）MiniMax 官方最稳的是 Anthropic 兼容端点（尤其是 M2.1 / M2.5 系列），支持 prompt caching 和 native tool calling。一行命令写法（2026 年主流）
openclaw config set 'models.providers.minimax' --json '{
"baseUrl": "https://api.minimax.io/anthropic",
"apiKey": "你的 MiniMax key（eyJhbGciOi...）",
"api": "anthropic-messages",
"models": [
{
"id": "minimax-m2.5",
"name": "MiniMax M2.5",
"reasoning": true,
"contextWindow": 1000000,
"maxTokens": 32000
},
{
"id": "minimax-m2.1",
"name": "MiniMax M2.1"
}
]
}' --json设置默认：
bash
openclaw config set 'agents.defaults.model.primary' 'minimax/minimax-m2.5'备选（如果必须用 OpenAI 兼容端点）
把 baseUrl 改成 https://api.minimax.io/v1，api 改成 openai，但工具调用稳定性会差一些。3. 火山引擎 Ark（volcengine / ark）火山方舟 Coding / Pro 模型目前主流用 OpenAI 兼容接口，但 endpoint 带 region，要指定 coding 或通用 v3。一行命令写法（以 ark-code-latest 为例）
openclaw config set 'models.providers.volc-ark' --json '{
"baseUrl": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3",
"apiKey": "你的 Ark API Key",
"api": "openai-completions",
"models": [
{
"id": "ark-code-latest",
"name": "Ark Code Latest (Coding Plan)",
"contextWindow": 131072,
"maxTokens": 8192
},
{
"id": "doubao-1.5-pro-32k",
"name": "Doubao 1.5 Pro 32k"
}
]
}' --json如果用通用 endpoint（非 coding 专用）：
-
baseUrl 改成 https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3
-
id 改成模型的 endpoint id（如 ep-202502xxxxxx 或 doubao-lite-32k 等，从控制台复制）
设置默认：
openclaw config set 'agents.defaults.model.primary' 'volc-ark/ark-code-latest'快速验证 & 常见坑执行后跑下面命令检查：
openclaw models list # 看是否出现新 provider 和模型
openclaw models status # 检查连通性
openclaw chat "测试一下，你支持工具调用吗？给我当前日期" # 简单验证最常见失败原因排序：
-
api 字段写错（anthropic 系列必须 anthropic-messages）
-
baseUrl 带了多余的 /v1 或少了 /anthropic
-
key 过期 / 配额超 / region 不对（火山默认 cn-beijing，少数用 cn-north-1）
-
模型 id 写错（尤其是火山，要从控制台复制 endpoint id）
如果遇到具体报错（比如 400/422、tool use 失败、region forbidden），把报错贴出来，我帮你 debug 对应的命令。
