Cómo usar Together AI en OpenClaw

¿Te ha pasado que quieres probar el último modelo de DeepSeek o Llama pero te detiene la idea de configurar otro entorno más? Saltar entre diferentes proveedores y lidiar con configuraciones de API específicas rompe tu ritmo de trabajo y quita tiempo valioso para programar.

Usar una API unificada es la mejor opción para evitar este desorden. Con Together AI puedes acceder a los mejores modelos de código abierto sin complicaciones, manteniendo tu flujo de trabajo limpio y centralizado en OpenClaw.

Requisitos previos

• Una cuenta activa en Together AI.
• Tu TOGETHER_API_KEY.

Inicio rápido

Configura el acceso en menos de cinco minutos siguiendo estos pasos. Primero, establece tu clave de API para que el Gateway pueda usarla:

openclaw onboard --auth-choice together-api-key

Después, define el modelo predeterminado en tu configuración. Te recomiendo usar Kimi-K2.5 por su rendimiento:

{
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "together/moonshotai/Kimi-K2.5" },
    },
  },
}

Configuración no interactiva

Si prefieres saltarte los menús y configurar todo de una vez, usa este comando:

openclaw onboard --non-interactive \
  --mode local \
  --auth-choice together-api-key \
  --together-api-key "$TOGETHER_API_KEY"

Esto dejará configurado together/moonshotai/Kimi-K2.5 como tu modelo por defecto.

Solución de problemas

Si el Gateway se ejecuta como un daemon (usando launchd o systemd) y los modelos no responden, revisa lo siguiente:

• Asegúrate de que la variable TOGETHER_API_KEY esté definida en el archivo ~/.clawdbot/.env.
• Verifica que la clave sea accesible para el proceso a través de env.shellEnv.

¿Necesitas ayuda con otros proveedores o errores de instalación? Consulta nuestro AI Setup Assistant.

Próximos pasos

Modelos disponibles

Together AI te permite usar estos modelos compatibles con la API de OpenAI:

• GLM 4.7 Fp8: Modelo por defecto con ventana de contexto de 200K.
• Llama 3.3 70B Instruct Turbo: Rápido y eficiente para seguir instrucciones.
• Llama 4 Scout: Modelo de visión para entender imágenes.
• Llama 4 Maverick: Razonamiento avanzado y visión.
• DeepSeek V3.1: Modelo potente para programación y razonamiento.
• DeepSeek R1: Modelo especializado en razonamiento avanzado.
• Kimi K2 Instruct: Alto rendimiento con ventana de contexto de 262K.