在 OpenClaw 中快速串接 Together AI

每次想試試新出的開源模型，都要跑去研究不同的 API 文件跟設定，真的很心累。如果你也覺得在多個模型服務商之間切換很麻煩，想找個簡單的方式把這些模型整合進你的工作流，這篇教學能幫你省下不少時間。

Together AI 把 Llama、DeepSeek 和 Kimi 等頂尖模型都整合進一個 API 裡，讓你不用再為了換個模型就改寫一大堆程式碼。

需要準備的東西

在開始之前，請確保你已經準備好：

• Together AI 帳戶與 TOGETHER_API_KEY
• 已經安裝好的 OpenClaw 環境

快速開始

跟著下面這兩個步驟，5 分鐘內就能搞定設定。

1. 設定 API Key

推薦直接把 Key 存進 Gateway，這樣之後呼叫會方便很多：

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

2. 設定預設模型

在你的設定檔中加入以下 JSON5 內容，把 Together AI 的模型設為預設：

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

非互動式安裝範例

如果你想在腳本中自動化完成設定，可以使用這個指令：

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

這會直接把 together/moonshotai/Kimi-K2.5 設為你的預設模型。

支援的模型

Together AI 讓你可以存取多種熱門的開源模型，所有模型都支援標準的 chat completions 並且與 OpenAI API 相容：

• GLM 4.7 Fp8: 預設模型，擁有 200K context window。
• Llama 3.3 70B Instruct Turbo: 速度極快且有效率的指令遵從模型。
• Llama 4 Scout: 具備影像理解能力的視覺模型。
• Llama 4 Maverick: 進階的視覺與推理模型。
• DeepSeek V3.1: 強大的程式碼編寫與推理模型。
• DeepSeek R1: 進階推理模型。
• Kimi K2 Instruct: 高效能模型，具備 262K context window。

疑難排解

環境變數讀取不到

如果你的 Gateway 是以 daemon 模式運行（例如使用 launchd 或 systemd），請務必確認 TOGETHER_API_KEY 對該程序是可見的。你可以把它寫入 ~/.clawdbot/.env 或者透過 env.shellEnv 來傳遞。

如果你在設定過程中遇到任何問題，可以直接詢問我們的 AI Setup Assistant。

下一步

• 設定 Gateway 參數
• 查看更多支援的模型