什麼是 OpenClaw 模型？
在 OpenClaw 中， 模型 指處理您的提示並回傳回應的 AI 後端。 OpenClaw 充當路由層 - 它本身不會產生回應。相反，它委託給已配置的模型提供程序，該提供程序可以是雲端 API（如 OpenAI 或 Anthropic）或本地託管模型（如 Ollama 或 LM Studio）。
更改模型意味著告訴 OpenClaw 將請求路由到不同的提供者、不同的模型版本或不同的端點。這使您可以對成本、速度和輸出品質進行精細控制。
OpenClaw 中的模型切換如何運作？
OpenClaw 透過配置鏈解析活動模型：
- Environment variables — 在系統或進程層級設定
- Config file — 通常是專案根目錄中的
OpenClaw.config.json或.env - Runtime override — 直接在 API 請求負載中傳遞
當請求傳入時，OpenClaw 讀取模型標識符，將其對應到提供者，使用提供者的 API 金鑰進行身份驗證，然後轉發提示。然後響應被標準化並返回到您的應用程式。
在大多數情況下，交換模型不需要更改程式碼 - 只需更改配置。
改變 OpenClaw 模型的關鍵方法
1. 編輯設定檔
最常見的方法。開啟 OpenClaw.config.json （或等效的設定檔）並更新模型欄位：
{
"model": "gpt-4o",
"provider": "openai",
"apiKey": "your-api-key-here"
}若要切換到不同的模型，請變更 "model" 值：
{
"model": "claude-3-5-sonnet-20241022",
"provider": "Anthropic",
"apiKey": "your-Anthropic-key"
}儲存檔案並重新啟動 OpenClaw 伺服器以使變更生效。
2.使用環境變數
Environment variables 覆蓋配置文件，是建議的生產方法：
OpenClaw_MODEL=Gemini-1.5-pro
OpenClaw_PROVIDER=Google
OpenClaw_API_KEY=your-Google-key在您的 .env 檔案或部署環境（Docker、雲端平台等）中設定這些。
3. 在運行時傳遞模型
對於每個請求的模型切換，請將模型包含在 API 呼叫正文中：
{
"model": "mistral-large-latest",
"messages": [
{ "role": "user", "content": "Explain quantum entanglement simply." }
]
}當應用程式中的不同工作流程同時需要不同的模型時，這非常有用。
4.切換到本機模型（Ollama / LM Studio）
如果您想在本地運行模型：
- 安裝 Ollama 並拉取模型：
Ollama pull llama3 - 更新您的 OpenClaw 配置以指向本地端點：
{
"model": "llama3",
"provider": "Ollama",
"baseUrl": "http://localhost:11434"
}本機模型不需要 API 金鑰。
改變 OpenClaw 模型的好處
| 益處 | 細節 |
|---|---|
| Cost control | Switch to a cheaper model 適用於低風險任務 |
| Performance tuning | Use a larger model 用於複雜推理 |
| Privacy | Route sensitive data to a local model |
| Redundancy | Fall back to an alternate provider if one 已關閉 |
| Specialization | Use a fine-tuned model 用於特定於網域的任務 |
常見用例
🔧 開發與生產
在開發過程中使用快速、廉價的模型；部署到生產時切換到強大的模型以獲得最佳輸出品質。
🤖 多代理管道
根據任務複雜度將不同的模型分配給不同的代理程式——用於分類的輕量級模型，用於綜合的強大模型。
💰 成本最佳化
將簡單的分類任務路由到小型模型，將複雜的生成任務路由到大型模型，從而大幅削減 API 支出。
🔒 合規與隱私
處理受監管或機密資料時切換到本地模型，以確保沒有任何資料離開您的基礎設施。
為什麼 EasyClaw 贏得多模型工作流程
管理跨配置檔案、環境變數和運行時覆蓋的模型切換很快就會變得複雜——尤其是在多代理管道中。 EasyClaw 是一個桌面原生 AI 代理平台，可透過簡潔的視覺化介面處理模型路由、提供者身分驗證和每任務模型指派。不再需要搜尋 .env 檔案或重新啟動伺服器。
- ✅ 從單一儀表板切換每個代理程式或每個任務的模型
- ✅ 支援 OpenAI、Anthropic、Google、Mistral、Ollama 等開箱即用
- ✅ 零 API 金鑰暴露的本地模型路由
- ✅ 即時追蹤供應商之間的成本
- ✅ 完全在您的機器上運行 - 您的數據永遠不會離開您的設備
常見問題故障排除
❌ 找不到模型錯誤
根據提供者的文檔仔細檢查確切的型號識別符字串。識別碼區分大小寫 - 例如，gpt-4o 而不是 GPT-4o。
🔑 切換後出現驗證錯誤
每個提供者都使用自己的 API 金鑰。切換提供者意味著更新金鑰，而不僅僅是型號名稱。驗證 provider 和 apiKey 是否一起更新。
⚙️ 更改未生效
Environment variables 優先於設定檔。如果您更新了配置但設定了衝突的環境變量，則環境變量獲勝。使用 printenv | grep OpenClaw 檢查您的 shell 環境。
🖥️本地模型連接被拒絕
在啟動 OpenClaw 之前確保本機伺服器（Ollama、LM Studio）正在運作。驗證 baseUrl 連接埠與本機伺服器的偵聽連接埠相符。
專業提示：執行 OpenClaw 並啟用詳細日誌記錄，以準確查看每個請求正在解析哪個模型標識符 - 這使得偵錯配置衝突更快。
常見問題
Q：每次更改模型都需要重新啟動OpenClaw嗎？
答：僅當您更改設定檔時。環境變數變更需要重新啟動伺服器，但執行時間覆蓋（在請求正文中傳遞模型）會立即生效，無需重新啟動。
Q：我可以在 OpenClaw 中同時使用多個模型嗎？
答：是的。透過在每個單獨的 API 請求正文中傳遞模型標識符，應用程式的不同部分（或管道中的不同代理）可以同時使用完全不同的模型。
Q：OpenClaw 支援哪些模型提供者？
答：OpenClaw 支援包括 OpenAI、Anthropic、Google (Gemini)、Mistral 和 Cohere 在內的主要雲端供應商，以及 Ollama 和 LM Studio 等本地模型運行器。任何具有 OpenAI 相容 API 端點的提供者也可以手動設定。
Q：將 API 金鑰儲存在設定檔中是否安全？
答：不可以。對於任何共享或版本控制的環境，請始終使用環境變數或機密管理器，而不是在 OpenClaw.config.json 中硬編碼 API 金鑰。如果設定檔包含敏感值，請將其新增至 .gitignore 中。
Q：切換模型會影響我現有的對話歷史記錄或記憶嗎？
答：不會。 OpenClaw 獨立於模型管理對話歷史記錄。您可以在會話中切換模型，新模型將收到完整的先前上下文，儘管回應風格和功能可能有所不同。
Q：如果新模型不支援我的應用程式使用的功能（例如函數呼叫），會發生什麼情況？
答：OpenClaw 將從提供者傳回錯誤。在切換到生產環境之前，請務必驗證您的目標模型是否支援您的應用程式所依賴的特定功能（函數呼叫、視覺、大型上下文視窗等）。
最後想法
更改 OpenClaw 模型是配置级操作，不需要重写应用程序逻辑。無論您是針對成本、速度、隱私或功能進行最佳化，OpenClaw 的分層配置系統都為您提供了三個乾淨的選項：編輯設定檔、設定環境變數或在請求時傳遞模型。
为了简单起见，从配置文件方法开始，然后在扩展到生产时转向环境变量。對於運行複雜的多代理管道的團隊，可以考慮使用 EasyClaw 等專用工具，它將模型路由抽象化為視覺化介面，從而完全消除手動配置管理。
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