OpenClaw 模型供應商配置指南

每次開發 AI 專案，最煩人的就是要在不同的 API 供應商之間切換。一下要處理 OpenAI 的 Key，一下又要研究 Anthropic 的格式，甚至還想接個本地的 Ollama 或自定義的 Proxy 來測試。如果能有一個統一的入口來管理這些模型，開發體驗會好很多。

OpenClaw 讓你不需要為每個供應商寫不同的實作，只要透過簡單的配置，就能輕鬆切換各種 LLM 供應商。

需要準備的東西

在開始之前，請確保你已經準備好：

已安裝 OpenClaw CLI
至少一個模型供應商的 API Key（例如 OPENAI_API_KEY 或 ANTHROPIC_API_KEY）
或是本地端已運行的模型服務（例如 Ollama 或 LM Studio）

快速開始

OpenClaw 使用 provider/model 的格式來引用模型（例如：opencode/claude-opus-4-6）。你可以透過以下 3 個 CLI 指令在 5 分鐘內完成配置：

初始化配置：執行 openclaw onboard 並選擇你的 API 供應商。
查看模型：執行 openclaw models list 查看目前可用的模型清單。
設定模型：執行 openclaw models set <provider/model> 將其設為預設。

內建供應商 (pi-ai catalog)

OpenClaw 內建了 pi‑ai 目錄，這些供應商不需要額外的 models.providers 配置，只要設定好 Auth 就能直接使用。

OpenAI

Provider: openai
Auth: OPENAI_API_KEY
CLI: openclaw onboard --auth-choice openai-api-key

{
  agents: { defaults: { model: { primary: "openai/gpt-5.1-codex" } } },
}

Anthropic

Provider: anthropic
Auth: ANTHROPIC_API_KEY 或 claude setup-token
CLI: openclaw onboard --auth-choice token (貼上 setup-token)

{
  agents: { defaults: { model: { primary: "anthropic/claude-opus-4-6" } } },
}

Google Gemini & Vertex

Google 系列包含 google (API key)、google-vertex、google-antigravity 與 google-gemini-cli。

其中 Antigravity 與 Gemini CLI 需要啟用插件：

啟用: openclaw plugins enable google-antigravity-auth
登入: openclaw models auth login --provider google-antigravity --set-default

其他內建選項

OpenCode Zen: opencode (OPENCODE_API_KEY)
Z.AI (GLM): zai (ZAI_API_KEY)
OpenRouter: openrouter (OPENROUTER_API_KEY)
GitHub Copilot: github-copilot (COPILOT_GITHUB_TOKEN)

使用 `models.providers` 配置自定義供應商

如果你想使用 Moonshot、Ollama 或任何相容 OpenAI/Anthropic 的 Proxy，可以透過 models.providers 來擴充。

Moonshot AI (Kimi)

Kimi 使用 OpenAI 相容的 Endpoint，配置範例如下：

{
  agents: {
    defaults: { model: { primary: "moonshot/kimi-k2.5" } },
  },
  models: {
    mode: "merge",
    providers: {
      moonshot: {
        baseUrl: "https://api.moonshot.ai/v1",
        apiKey: "${MOONSHOT_API_KEY}",
        api: "openai-completions",
        models: [{ id: "kimi-k2.5", name: "Kimi K2.5" }],
      },
    },
  },
}

Ollama (本地模型)

Ollama 會自動偵測運行在 http://127.0.0.1:11434/v1 的服務。

# 下載模型
ollama pull llama3.3

{
  agents: {
    defaults: { model: { primary: "ollama/llama3.3" } },
  },
}

本地 Proxy (LM Studio, vLLM)

如果你使用 LM Studio 等工具，可以這樣配置：

{
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "lmstudio/minimax-m2.1-gs32" },
    },
  },
  models: {
    providers: {
      lmstudio: {
        baseUrl: "http://localhost:1234/v1",
        apiKey: "LMSTUDIO_KEY",
        api: "openai-completions",
        models: [
          {
            id: "minimax-m2.1-gs32",
            name: "MiniMax M2.1",
            contextWindow: 200000,
            maxTokens: 8192,
          },
        ],
      },
    },
  },
}

疑難排解

Google Gemini CLI 登入失敗: 注意不要手動將 client id 或 secret 貼進 openclaw.json。CLI 登入流程會自動將 Token 儲存在 Gateway 主機的 Auth Profile 中。
找不到 Qwen 模型: Qwen OAuth 插件（qwen-portal-auth）預設是停用的，請先執行 openclaw plugins enable qwen-portal-auth 啟用。
自定義模型限制: 如果你在配置自定義供應商時省略了 contextWindow 或 maxTokens，OpenClaw 會預設使用 200,000 context window 與 8,192 max tokens。建議根據你的模型實際限制進行設定。

設定好模型後，你就可以開始打造自己的 AI Agent 了。如果有任何卡關的地方，可以直接詢問我們的 AI Setup Assistant。

下一步

OpenClaw Expert

還是卡住了？

如果這篇文件沒有解決你的情境，直接問 OpenClaw Expert，拿到可執行步驟。