#OpenClaw 配置模型

OpenClaw 是模型无关的，并支持认证档位轮换与回退链。本章讲清如何接入与配置模型。

#支持的 Provider

模型在 openclaw.json 中配置，支持认证档位轮换（auth profile rotation）与回退链（fallback chains）——主模型不可用时自动切到备选。

#模型上下文与本地模型要求

为保证可靠运行，官方建议：

• 上下文窗口 ≥ 64K tokens
• 若使用本地模型：建议 32B+ 参数、显存 24GB VRAM 起步

智能体需要在上下文里装下记忆、工具说明、技能与会话历史，上下文过小会导致行为不稳定。

#在 openclaw.json 中配置

模型配置集中在主配置文件 openclaw.json（位于 ~/.openclaw/）。关键配置区包括：

• Provider 设置与认证
• 模型路由偏好（routing）：主模型、回退链
• 工具策略与审批闸门
• 自治级别设置

一个示意（具体字段以官方版本为准）：

{
  // 模型路由：优先用 Claude，失败回退到 GPT
  "model": {
    "primary": "anthropic:claude-...",
    "fallback": ["openai:gpt-...", "ollama:llama3.1:70b"]
  }
}

#凭据与环境变量

API Key 等敏感信息建议放在环境变量或独立配置中，避免写进会被分享/提交的文件：

ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
OPENAI_API_KEY=sk-...
GOOGLE_API_KEY=...

相关路径可用环境变量覆盖：

安全提示：不要把密钥提交到 Git；~/.openclaw/ 应保持私有权限。

#三种典型接入

#1）云端大模型（最稳）

直接用 Anthropic / OpenAI / Google 的强模型，工具调用与长任务表现最佳，适合追求稳定的日常使用。

#2）本地模型（最私密）

用 Ollama 或 LM Studio 跑开源模型，数据完全不出本地网络。注意满足 32B+ / 24GB VRAM 的建议，否则复杂任务可能不稳。

#3）混合 + 回退链（兼顾成本与可靠）

把便宜/本地模型作为主力处理简单任务，复杂或失败时回退到云端强模型：

简单任务 → 本地 Ollama（省钱）
失败/复杂 → 回退 Claude / GPT（保质量）

#成本提示

不同使用强度的月度 API 花费大致为：

强烈建议在 Provider 侧设置消费告警。Heartbeat 间隔越短、模型越贵，账单增长越快，详见 CLI 与自动化。

#下一步

• 工具系统 — 让模型真正"动手"
• CLI 命令与自动化 — 控制 Heartbeat 频率与成本
• 权限与安全治理 — 凭据与端口安全