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Referenz für LLM-/Modell-Provider (nicht Chat-Kanäle wie WhatsApp/Telegram). Regeln zur Modellauswahl finden Sie unter Modelle.

Kurzregeln

  • Modellreferenzen verwenden provider/model (Beispiel: opencode/claude-opus-4-6).
  • agents.defaults.models speichert Aliasse und modellspezifische Einstellungen; agents.defaults.modelPolicy.allow ist die optionale explizite Überschreibungs-Positivliste.
  • CLI-Hilfsprogramme: openclaw onboard, openclaw models list, openclaw models set <provider/model>.
  • models.providers.*.contextWindow / contextTokens / maxTokens legen Standardwerte auf Provider-Ebene fest; models.providers.*.models[].contextWindow / contextTokens / maxTokens überschreiben sie pro Modell.
  • Fallback-Regeln, Cooldown-Prüfungen und Persistenz von Sitzungsüberschreibungen: Modell-Failover.
openclaw configure behält ein vorhandenes agents.defaults.model.primary bei, wenn Sie einen Provider hinzufügen oder erneut authentifizieren. openclaw models auth login verhält sich ebenso, sofern Sie nicht --set-default übergeben. Provider-Plugins können in ihrem Authentifizierungskonfigurations-Patch dennoch ein empfohlenes Standardmodell zurückgeben, doch OpenClaw behandelt dies bei bereits vorhandenem primären Modell als „dieses Modell verfügbar machen“ und nicht als „das aktuelle primäre Modell ersetzen“.Um das Standardmodell gezielt zu wechseln, verwenden Sie openclaw models set <provider/model> oder openclaw models auth login --provider <id> --set-default.
OpenAI-Modellreferenzen und Agent-Runtimes sind getrennt:
  • openai/<model> wählt den kanonischen OpenAI-Provider und das Modell aus. Das Präfix allein wählt niemals Codex aus.
  • Wenn die Provider-/Modell-Runtime-Richtlinie nicht festgelegt oder auf auto gesetzt ist, darf OpenAI Codex nur für eine exakt offizielle HTTPS-Route für Platform Responses oder ChatGPT Responses ohne selbst definierte Anfrageüberschreibung implizit auswählen.
  • Selbst definierte Completions-Adapter, benutzerdefinierte Endpunkte und Routen mit selbst definiertem Anfrageverhalten verbleiben bei OpenClaw. Offizielle Klartext-HTTP-Endpunkte werden abgelehnt.
  • Veraltete Codex-Modellreferenzen sind Legacy-Konfigurationen, die doctor in openai/<model> umschreibt.
  • Provider-/Modell-agentRuntime.id: "openclaw" belässt eine ansonsten geeignete Route ausdrücklich bei OpenClaw. agentRuntime.id: "codex" erfordert Codex und schlägt sicher fehl, wenn die effektive Route nicht Codex-kompatibel ist.
Siehe Implizite OpenAI-Agent-Runtime und Codex-Harness. Falls die Trennung von Provider und Runtime unklar ist, lesen Sie zuerst Agent-Runtimes.Die automatische Plugin-Aktivierung folgt derselben Abgrenzung: Eine implizit Codex-kompatible effektive Route kann das Codex-Plugin aktivieren, während explizites Provider-/Modell-agentRuntime.id: "codex" oder veraltete codex/<model>-Referenzen es erfordern. Ein openai/*-Präfix allein tut dies nicht.Eine neue OpenAI-Einrichtung verwendet eine routenspezifische GPT-5.6-Referenz: Die Einrichtung mit API-Schlüssel wählt openai/gpt-5.6 (die bloße Direkt-API-ID wird zu Sol aufgelöst), während ChatGPT-/Codex-OAuth exakt openai/gpt-5.6-sol für den nativen Codex- Katalog auswählt. Vorhandene explizite primäre Modelle, einschließlich openai/gpt-5.5, bleiben erhalten, wenn die OpenAI-Authentifizierung hinzugefügt oder aktualisiert wird. GPT-5.5 bleibt über beide Runtimes als explizite Wiederherstellungsoption für Konten ohne GPT-5.6-Zugriff verfügbar.
CLI-Runtimes verwenden dieselbe Trennung: Wählen Sie kanonische Modellreferenzen wie anthropic/claude-* oder google/gemini-* und setzen Sie anschließend die Provider-/Modell-Runtime-Richtlinie auf claude-cli oder google-gemini-cli, wenn Sie ein lokales CLI-Backend verwenden möchten.Veraltete claude-cli/*- und google-gemini-cli/*-Referenzen werden zurück zu kanonischen Provider-Referenzen migriert, wobei die Runtime separat erfasst wird. Veraltete codex-cli/*-Referenzen werden zu openai/* migriert und verwenden die Codex-App-Server-Route; OpenClaw enthält kein gebündeltes Codex-CLI-Backend mehr.

Provider in der Control UI konfigurieren

Öffnen Sie in der Control UI Settings → Model Providers, um in models.providers.<id>.apiKey gespeicherte Provider-API-Schlüssel hinzuzufügen, zu ersetzen oder zu entfernen. Die Seite zeigt an, ob ein API-Schlüssel aus der OpenClaw-Konfiguration oder einer Umgebungsvariable stammt, ohne die Anmeldedaten anzuzeigen. Über die Umgebung bereitgestellte Schlüssel werden weiterhin über die Prozessumgebung des Gateways verwaltet. Verwenden Sie Test connection, um eine Live-Prüfung des Providers auszuführen und die Latenz oder einen kategorisierten Authentifizierungs-, Ratenbegrenzungs-, Abrechnungs-, Zeitüberschreitungs- oder Antwortfehler anzuzeigen. Eine Prüfung sendet eine echte Provider-Anfrage und kann eine geringe Anzahl von Tokens verbrauchen. Von OAuth- und Token-Profilen kann außerdem über die Provider-Karte abgemeldet werden. Die Karte Default models verwaltet das primäre Modell, geordnete Fallbacks und das Hilfsmodell aus dem konfigurierten Modellkatalog. Wählen Sie die Modelle aus und speichern Sie sie anschließend gemeinsam in den vorhandenen Einstellungen agents.defaults.model und agents.defaults.utilityModel. Beim Hilfsmodell lässt Automatic die Einstellung ungesetzt, während Disabled eine leere Zeichenfolge speichert, um das Hilfsrouting zu deaktivieren.

Plugin-eigenes Provider-Verhalten

Der Großteil der Provider-spezifischen Logik befindet sich in Provider-Plugins (registerProvider(...)), während OpenClaw die generische Inferenzschleife bereitstellt. Plugins verwalten Onboarding, Modellkataloge, die Zuordnung von Authentifizierungs-Umgebungsvariablen, Transport-/Konfigurationsnormalisierung, Bereinigung von Tool-Schemas, Failover-Klassifizierung, OAuth-Aktualisierung, Nutzungsberichte, Denk-/Reasoning-Profile und mehr. Die vollständige Liste der Provider-SDK-Hooks und Beispiele gebündelter Plugins finden Sie unter Provider-Plugins. Ein Provider, der einen vollständig benutzerdefinierten Anfrage-Executor benötigt, verwendet eine separate, tiefergehende Erweiterungsschnittstelle.
Provider-eigenes Runner-Verhalten befindet sich in expliziten Provider-Hooks wie Wiederholungsrichtlinien, Tool-Schema-Normalisierung, Stream-Wrappern und Transport-/Anfrage-Hilfsprogrammen. Die veraltete statische Sammlung ProviderPlugin.capabilities dient ausschließlich der Kompatibilität und wird von der gemeinsamen Runner-Logik nicht mehr gelesen.

API-Schlüsselrotation

Konfigurieren Sie mehrere Schlüssel über:
  • OPENCLAW_LIVE_<PROVIDER>_KEY (einzelne aktive Überschreibung, höchste Priorität)
  • <PROVIDER>_API_KEYS (durch Kommas oder Semikolons getrennte Liste)
  • <PROVIDER>_API_KEY (primärer Schlüssel)
  • <PROVIDER>_API_KEY_* (nummerierte Liste, z. B. <PROVIDER>_API_KEY_1)
Bei Google-Providern wird GOOGLE_API_KEY ebenfalls als Fallback berücksichtigt. Die Reihenfolge der Schlüsselauswahl behält die Priorität bei und entfernt doppelte Werte.
  • Anfragen werden nur bei Antworten aufgrund von Ratenbegrenzungen mit dem nächsten Schlüssel erneut versucht (beispielsweise 429, rate_limit, quota, resource exhausted, Too many concurrent requests, ThrottlingException, concurrency limit reached, workers_ai ... quota limit exceeded oder regelmäßige Meldungen über Nutzungslimits).
  • Fehler, die nicht auf Ratenbegrenzungen zurückzuführen sind, führen sofort zum Fehlschlag; es wird keine Schlüsselrotation versucht.
  • Wenn alle infrage kommenden Schlüssel fehlschlagen, wird der endgültige Fehler des letzten Versuchs zurückgegeben.

Offizielle Provider-Plugins

Offizielle Provider-Plugins veröffentlichen ihre eigenen Modellkatalogzeilen. Für diese Provider sind keine models.providers-Modelleinträge erforderlich; aktivieren Sie das Provider-Plugin, richten Sie die Authentifizierung ein und wählen Sie ein Modell aus. Verwenden Sie models.providers nur für explizite benutzerdefinierte Provider oder eng begrenzte Anfrageeinstellungen wie Zeitüberschreitungen.

OpenAI

  • Provider: openai
  • Authentifizierung: OPENAI_API_KEY
  • Optionale Rotation: OPENAI_API_KEYS, OPENAI_API_KEY_1, OPENAI_API_KEY_2 sowie OPENCLAW_LIVE_OPENAI_KEY (einzelne Überschreibung)
  • Standard bei neuer Einrichtung: openai/gpt-5.6; bei der direkten API wird die bloße ID zu Sol aufgelöst.
  • Beispielmodelle: openai/gpt-5.6, openai/gpt-5.6-terra, openai/gpt-5.6-luna, openai/gpt-5.5
  • Überprüfen Sie die Konto-/Modellverfügbarkeit mit openclaw models list --provider openai, falls sich eine bestimmte Installation oder ein bestimmter API-Schlüssel anders verhält.
  • CLI: openclaw onboard --auth-choice openai-api-key
  • Der Standardtransport ist auto; OpenClaw übergibt die Transportauswahl an die gemeinsame Modell-Runtime.
  • Überschreiben Sie dies pro Modell über agents.defaults.models["openai/<model>"].params.transport ("sse", "websocket" oder "auto")
  • Die priorisierte Verarbeitung von OpenAI kann über agents.defaults.models["openai/<model>"].params.serviceTier aktiviert werden
  • /fast und params.fastMode ordnen direkte openai/*-Responses-Anfragen service_tier=priority auf api.openai.com zu
  • Verwenden Sie params.serviceTier, wenn Sie anstelle des gemeinsamen /fast-Schalters eine explizite Stufe wünschen
  • Verborgene OpenClaw-Attributionsheader (originator, version, User-Agent) gelten nur für nativen OpenAI-Datenverkehr zu api.openai.com, nicht für generische OpenAI-kompatible Proxys
  • Native OpenAI-Routen behalten außerdem Responses-store, Prompt-Cache-Hinweise und OpenAI-Reasoning-Kompatibilitäts-Payload-Formung bei; Proxy-Routen tun dies nicht
  • openai/gpt-5.3-codex-spark ist nur über ChatGPT-/Codex-OAuth verfügbar; direkte OpenAI-API-Schlüssel- und Azure-API-Schlüssel-Routen lehnen es ab
Falls die API-Organisation GPT-5.6 nicht bereitstellt, setzen Sie openai/gpt-5.5 explizit. Normales Onboarding und erneute Authentifizierung behalten ein vorhandenes explizites primäres Modell bei; models auth login --set-default und models set sind die vorgesehenen Ersetzungspfade.

Anthropic

  • Provider: anthropic
  • Authentifizierung: ANTHROPIC_API_KEY
  • Optionale Rotation: ANTHROPIC_API_KEYS, ANTHROPIC_API_KEY_1, ANTHROPIC_API_KEY_2 sowie OPENCLAW_LIVE_ANTHROPIC_KEY (einzelne Überschreibung)
  • Beispielmodell: anthropic/claude-opus-5
  • CLI: openclaw onboard --auth-choice apiKey
  • Direkte öffentliche Anthropic-Anfragen unterstützen den gemeinsamen /fast-Schalter und params.fastMode, einschließlich mit API-Schlüssel und OAuth authentifiziertem Datenverkehr, der an api.anthropic.com gesendet wird; OpenClaw ordnet dies Anthropic-service_tier zu (auto gegenüber standard_only)
  • Die bevorzugte Claude-CLI-Konfiguration behält die Modellreferenz kanonisch bei und wählt das CLI- Backend separat aus: anthropic/claude-opus-5 mit modellspezifischem agentRuntime.id: "claude-cli". Veraltete claude-cli/claude-opus-4-7-Referenzen funktionieren aus Kompatibilitätsgründen weiterhin.
Die Wiederverwendung der Claude CLI (claude -p) ist ein offiziell unterstützter OpenClaw-Integrationspfad. Die Authentifizierung mit einem Anthropic-Einrichtungstoken wird weiterhin unterstützt, OpenClaw bevorzugt jedoch die Wiederverwendung der Claude CLI, sofern verfügbar.

OpenAI ChatGPT-/Codex-OAuth

  • Provider: openai
  • Authentifizierung: OAuth (ChatGPT)
  • Referenz für eine neue native Codex-App-Server-Testumgebung: openai/gpt-5.6-sol
  • Dokumentation der nativen Codex-App-Server-Testumgebung: Codex-Testumgebung
  • Veraltete Modellreferenzen: codex/gpt-*, openai-codex/gpt-*
  • Plugin-Grenze: openai/* lädt das OpenAI-Plugin; eine explizite Laufzeitrichtlinie oder die vom Provider verwaltete effektive Route entscheidet, ob das native Codex-App-Server-Plugin ausgewählt wird.
  • CLI: openclaw onboard --auth-choice openai oder openclaw models auth login --provider openai
  • Der eingebettete ChatGPT-Responses-Transport von OpenClaw verwendet standardmäßig auto (WebSocket zuerst, SSE als Fallback).
  • agents.defaults.models["openai/<model>"].params.transport, params.serviceTier und params.fastMode sind explizit festgelegte Einstellungen für eingebettete Anfragen. Bei ihnen verbleibt die implizite Laufzeitauswahl bei OpenClaw; das native Codex verwaltet seinen App-Server-Transport und seine Dienststufe selbst.
  • Verborgene OpenClaw-Attributionsheader (originator, version, User-Agent) werden nur bei nativem Codex-Datenverkehr zu chatgpt.com/backend-api angefügt, nicht bei generischen OpenAI-kompatiblen Proxys
  • Der gemeinsame Schalter /fast bleibt als Laufzeitsteuerung verfügbar; er unterscheidet sich von explizit festgelegten Modellparametern.
  • Der native Codex-Katalog kann abhängig vom Kontozugriff die exakten Referenzen openai/gpt-5.6-sol, openai/gpt-5.6-terra und openai/gpt-5.6-luna bereitstellen. Er wendet den einfachen Alias gpt-5.6 der direkten API nicht clientseitig an.
  • openai/gpt-5.5 verwendet den nativen Codex-Katalog contextWindow = 400000 und die Standardlaufzeit contextTokens = 272000; überschreiben Sie die Laufzeitobergrenze mit models.providers.openai.models[].contextTokens
  • Melden Sie sich mit der Authentifizierung openai an und verwenden Sie openai/gpt-5.6-sol für eine neue, abonnementgestützte Einrichtung. Wählen Sie ausdrücklich openai/gpt-5.5, wenn dieser Codex-Arbeitsbereich GPT-5.6 nicht bereitstellt.
  • Verwenden Sie Provider/Modell agentRuntime.id: "openclaw", damit eine ansonsten geeignete Route die integrierte Laufzeit verwendet. Wenn die Laufzeit nicht festgelegt oder auf auto gesetzt ist, kann Codex nur bei einer exakt offiziellen HTTPS-Route, die mit Responses/ChatGPT kompatibel ist und keine explizit festgelegte Anfrageüberschreibung enthält, implizit ausgewählt werden.
  • Veraltete Codex-GPT-Referenzen sind veralteter Zustand und keine aktive Provider-Route. Verwenden Sie für neue Agentenkonfigurationen kanonische openai/*-Referenzen und führen Sie openclaw doctor --fix aus, um die Referenzen codex/* und openai-codex/* zu migrieren und dabei ihre nativen Codex-Semantiken durch modellspezifisches agentRuntime.id: "codex" beizubehalten. Bestehende explizite kanonische openai/gpt-5.5-Auswahlen werden nicht aktualisiert.

Weitere gehostete Optionen im Abonnementstil

MiniMax

Zugriff über MiniMax Coding Plan OAuth oder API-Schlüssel.

Qwen Cloud

Qwen-Cloud-Provider-Oberfläche sowie Endpunktzuordnung für Alibaba DashScope und Coding Plan.

Z.AI (GLM)

Z.AI Coding Plan oder allgemeine API-Endpunkte.

OpenCode

  • Authentifizierung: OPENCODE_API_KEY (oder OPENCODE_ZEN_API_KEY)
  • Zen-Laufzeit-Provider: opencode
  • Go-Laufzeit-Provider: opencode-go
  • Beispielmodelle: opencode/claude-opus-4-6, opencode-go/kimi-k2.6
  • CLI: openclaw onboard --auth-choice opencode-zen oder openclaw onboard --auth-choice opencode-go

Google Gemini (API-Schlüssel)

  • Provider: google
  • Authentifizierung: GEMINI_API_KEY
  • Optionale Rotation: GEMINI_API_KEYS, GEMINI_API_KEY_1, GEMINI_API_KEY_2, GOOGLE_API_KEY als Fallback und OPENCLAW_LIVE_GEMINI_KEY (einzelne Überschreibung)
  • Beispielmodelle: google/gemini-3.1-pro-preview, google/gemini-3.5-flash
  • Kompatibilität: Eine veraltete OpenClaw-Konfiguration mit google/gemini-3.1-flash-preview wird zu google/gemini-3-flash-preview normalisiert
  • Alias: google/gemini-3.1-pro wird akzeptiert und zur aktiven Gemini-API-ID von Google, google/gemini-3.1-pro-preview, normalisiert
  • CLI: openclaw onboard --auth-choice gemini-api-key
  • Denkmodus: /think adaptive verwendet den dynamischen Denkmodus von Google. Bei Gemini 3/3.1 entfällt ein festes thinkingLevel; Gemini 2.5 sendet thinkingBudget: -1.
  • Direkte Gemini-Ausführungen akzeptieren außerdem agents.defaults.models["google/<model>"].params.cachedContent (oder das veraltete cached_content), um ein Provider-natives cachedContents/...-Handle weiterzuleiten; Gemini-Cachetreffer werden als OpenClaw-cacheRead angezeigt

Google Vertex und Gemini CLI

  • Provider: google-vertex, google-gemini-cli
  • Authentifizierung: Vertex verwendet gcloud ADC; Gemini CLI verwendet den eigenen OAuth-Ablauf
Gemini-CLI-OAuth ist in OpenClaw eine inoffizielle Integration. Einige Benutzer haben nach der Verwendung von Drittanbieter-Clients Einschränkungen ihrer Google-Konten gemeldet. Prüfen Sie die Nutzungsbedingungen von Google und verwenden Sie ein unkritisches Konto, wenn Sie fortfahren möchten.
Gemini-CLI-OAuth wird als Bestandteil des gebündelten Plugins google ausgeliefert.
1

Gemini CLI installieren

2

Plugin aktivieren

3

Anmelden

Standardmodell: google-gemini-cli/gemini-3-flash-preview. Sie fügen keine Client-ID und kein Geheimnis in openclaw.json ein. Der CLI-Anmeldeablauf speichert Token in Authentifizierungsprofilen auf dem Gateway-Host.
4

Projekt festlegen (falls erforderlich)

Wenn Anfragen nach der Anmeldung fehlschlagen, legen Sie GOOGLE_CLOUD_PROJECT oder GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID auf dem Gateway-Host fest.
Gemini CLI verwendet standardmäßig stream-json. OpenClaw liest Assistenten-Stream- Nachrichten und normalisiert stats.cached zu cacheRead; veraltete --output-format json-Überschreibungen lesen den Antworttext weiterhin aus response.

Z.AI (GLM)

  • Provider: zai
  • Authentifizierung: ZAI_API_KEY
  • Beispielmodell: zai/glm-5.2
  • CLI: openclaw onboard --auth-choice zai-api-key
    • Modellreferenzen verwenden die kanonische Provider-ID zai/*.
    • zai-api-key erkennt den passenden Z.AI-Endpunkt automatisch; zai-coding-global, zai-coding-cn, zai-global und zai-cn erzwingen eine bestimmte Oberfläche

Vercel AI Gateway

  • Provider: vercel-ai-gateway
  • Authentifizierung: AI_GATEWAY_API_KEY
  • Beispielmodelle: vercel-ai-gateway/anthropic/claude-opus-4.6, vercel-ai-gateway/moonshotai/kimi-k2.6
  • CLI: openclaw onboard --auth-choice ai-gateway-api-key

Weitere gebündelte Provider-Plugins

Wissenswerte Besonderheiten

Wendet seine Header zur App-Zuordnung und die Anthropic-Markierungen cache_control nur auf verifizierten openrouter.ai-Routen an. DeepSeek-, Moonshot- und ZAI-Referenzen sind für das von OpenRouter verwaltete Prompt-Caching mit Cache-TTL geeignet, erhalten jedoch keine Anthropic-Cache-Markierungen. Als Proxy-artiger, OpenAI-kompatibler Pfad überspringt er ausschließlich für natives OpenAI vorgesehene Anpassungen (serviceTier, Responses store, Prompt-Cache-Hinweise, OpenAI-Reasoning-Kompatibilität). Auf Gemini basierende Referenzen behalten nur die Proxy-Gemini-Bereinigung der Denksignatur bei.
Auf Gemini basierende Referenzen verwenden denselben Proxy-Gemini-Bereinigungspfad; kilocode/kilo-auto/balanced und andere Referenzen ohne Unterstützung für Proxy-Reasoning überspringen die Proxy-Reasoning-Injektion.
Das Onboarding mit API-Schlüssel schreibt explizite Chatmodelldefinitionen für M3 und M2.7; die Bilderkennung verbleibt beim Plugin-eigenen Medien-Provider MiniMax-VL-01.
Modell-IDs verwenden einen nvidia/<vendor>/<model>-Namespace (zum Beispiel nvidia/nvidia/nemotron-...); Auswahlfelder bewahren die wörtliche <provider>/<model-id>-Zusammensetzung, während der an die API gesendete kanonische Schlüssel weiterhin nur ein Präfix enthält.
Verwendet den xAI-Responses-Pfad. Der empfohlene Pfad ist SuperGrok/X Premium OAuth; API-Schlüssel funktionieren weiterhin über XAI_API_KEY oder die Plugin-Konfiguration, und Grok web_search verwendet dasselbe Authentifizierungsprofil erneut, bevor auf den API-Schlüssel zurückgegriffen wird. Grok 4.5 kann, sofern verfügbar, für Chats, Programmierung und agentische Aufgaben ausgewählt werden; grok-4.3 bleibt der gebündelte Standard mit regionaler Verfügbarkeit. Ältere Konfigurationen mit /fast und params.fastMode: true werden weiterhin über die Grok-4.3-Kompatibilitätsweiterleitungen von xAI aufgelöst, neue Konfigurationen sollten jedoch direkt ein aktuelles Modell auswählen. tool_stream ist standardmäßig aktiviert; deaktivieren Sie es über agents.defaults.models["xai/<model>"].params.tool_stream=false.

Provider über models.providers (benutzerdefinierte/Basis-URL)

Verwenden Sie models.providers (oder models.json), um benutzerdefinierte Provider oder OpenAI-/Anthropic-kompatible Proxys hinzuzufügen. Viele der unten aufgeführten gebündelten Provider-Plugins veröffentlichen bereits einen Standardkatalog. Verwenden Sie explizite models.providers.<id>-Einträge nur, wenn Sie die Standard-Basis-URL, die Header oder die Modellliste überschreiben möchten. Gebündelte und im Katalog bekannte Routen beziehen ihre compat-Fähigkeiten vom zuständigen Provider-Plugin. Ein compat-Konfigurationsblock ist für einen benutzerdefinierten Provider bzw. ein benutzerdefiniertes Modell oder eine andere api-/baseUrl-Route vorgesehen, deren Endpunktvertrag Sie überprüft haben; siehe den Leitfaden zu Fähigkeitsdeklarationen benutzerdefinierter Provider. Doctor entfernt veraltete Werte, die lediglich den Katalog wiederholen, und lässt abweichende Werte für die Überprüfung durch den Betreiber sichtbar. Die Modellfähigkeitsprüfungen des Gateways lesen außerdem explizite models.providers.<id>.models[]-Metadaten. Wenn ein benutzerdefiniertes oder Proxy-Modell Bilder akzeptiert, legen Sie für dieses Modell input: ["text", "image"] fest, damit WebChat und vom Node ausgehende Anhangspfade Bilder als native Modelleingaben statt als reine Text-Medienreferenzen übergeben. agents.defaults.models["provider/model"] steuert Aliasse und modellspezifische Metadaten für Agenten. Es schränkt weder Überschreibungen ein noch registriert es selbstständig ein neues Laufzeitmodell. Fügen Sie für Modelle benutzerdefinierter Provider außerdem models.providers.<provider>.models[] mit mindestens dem passenden id hinzu; verwenden Sie agents.defaults.modelPolicy.allow separat, wenn Sie Überschreibungen einschränken möchten.

Moonshot AI (Kimi)

Installieren Sie vor dem Onboarding @openclaw/moonshot-provider. Fügen Sie nur dann einen expliziten models.providers.moonshot-Eintrag hinzu, wenn Sie die Basis-URL oder Modellmetadaten überschreiben müssen:
  • Provider: moonshot
  • Authentifizierung: MOONSHOT_API_KEY
  • Beispielmodell: moonshot/kimi-k3
  • CLI: openclaw onboard --auth-choice moonshot-api-key oder openclaw onboard --auth-choice moonshot-api-key-cn
Kimi-Modell-IDs:
  • moonshot/kimi-k2.6
  • moonshot/kimi-k3
  • moonshot/kimi-k2.7-code
  • moonshot/kimi-k2.7-code-highspeed
  • moonshot/kimi-k2.5
Den vollständigen Einrichtungsleitfaden finden Sie unter Moonshot AI (Kimi + Kimi Coding).

Kimi Coding

Kimi Coding verwendet den Anthropic-kompatiblen Endpunkt von Moonshot AI:
  • Provider: kimi
  • Authentifizierung: KIMI_API_KEY
  • Kimi K3: kimi/k3 (256K) oder kimi/k3[1m] (1M-Tarif)
  • Kimi Code: kimi/kimi-for-coding
  • Kimi Code HighSpeed: kimi/kimi-for-coding-highspeed
Die veralteten kimi/kimi-code und kimi/k2p5 werden weiterhin als Kompatibilitäts-Modell-IDs akzeptiert und zur stabilen API-Modell-ID von Kimi normalisiert.

Volcano Engine (Doubao)

Volcano Engine (火山引擎) bietet in China Zugriff auf Doubao und weitere Modelle.
  • Provider: volcengine (Programmierung: volcengine-plan)
  • Authentifizierung: VOLCANO_ENGINE_API_KEY
  • Beispielmodell: volcengine-plan/ark-code-latest
  • CLI: openclaw onboard --auth-choice volcengine-api-key
Beim Onboarding wird standardmäßig die Programmieroberfläche verwendet, der allgemeine volcengine/*-Katalog wird jedoch gleichzeitig registriert. In den Modellauswahlfeldern für Onboarding und Konfiguration bevorzugt die Volcengine-Authentifizierungsoption sowohl volcengine/*- als auch volcengine-plan/*-Zeilen. Wenn diese Modelle noch nicht geladen sind, greift OpenClaw auf den ungefilterten Katalog zurück, statt ein leeres, auf den Provider beschränktes Auswahlfeld anzuzeigen.
  • volcengine/doubao-seed-1-8-251228 (Doubao Seed 1.8)
  • volcengine/doubao-seed-code-preview-251028
  • volcengine/kimi-k2-5-260127 (Kimi K2.5)
  • volcengine/glm-4-7-251222 (GLM 4.7)
  • volcengine/deepseek-v3-2-251201 (DeepSeek V3.2)

BytePlus (International)

BytePlus ARK bietet internationalen Benutzern Zugriff auf dieselben Modelle wie Volcano Engine.
  • Provider: byteplus (Coding: byteplus-plan)
  • Authentifizierung: BYTEPLUS_API_KEY
  • Beispielmodell: byteplus-plan/ark-code-latest
  • CLI: openclaw onboard --auth-choice byteplus-api-key
Das Onboarding verwendet standardmäßig die Coding-Oberfläche, gleichzeitig wird jedoch der allgemeine byteplus/*-Katalog registriert. In den Modellauswahlen für Onboarding und Konfiguration bevorzugt die BytePlus-Authentifizierungsoption sowohl die Zeilen byteplus/* als auch byteplus-plan/*. Wenn diese Modelle noch nicht geladen sind, greift OpenClaw auf den ungefilterten Katalog zurück, anstatt eine leere, auf den Provider beschränkte Auswahl anzuzeigen.
  • byteplus/seed-1-8-251228 (Seed 1.8)
  • byteplus/kimi-k2-5-260127 (Kimi K2.5)
  • byteplus/glm-4-7-251222 (GLM 4.7)

Synthetic

Synthetic stellt Anthropic-kompatible Modelle über den Provider synthetic bereit:
  • Provider: synthetic
  • Authentifizierung: SYNTHETIC_API_KEY
  • Beispielmodell: synthetic/hf:MiniMaxAI/MiniMax-M3
  • CLI: openclaw onboard --auth-choice synthetic-api-key

MiniMax

MiniMax wird über models.providers konfiguriert, da es benutzerdefinierte Endpunkte verwendet:
  • MiniMax OAuth (Global): --auth-choice minimax-global-oauth
  • MiniMax OAuth (CN): --auth-choice minimax-cn-oauth
  • MiniMax-API-Schlüssel (Global): --auth-choice minimax-global-api
  • MiniMax-API-Schlüssel (CN): --auth-choice minimax-cn-api
  • Authentifizierung: MINIMAX_API_KEY für minimax; MINIMAX_OAUTH_TOKEN oder MINIMAX_API_KEY für minimax-portal
Einrichtungsdetails, Modelloptionen und Konfigurationsbeispiele finden Sie unter /providers/minimax.
Auf dem Anthropic-kompatiblen Streaming-Pfad von MiniMax deaktiviert OpenClaw das Thinking für die M2.x-Familie standardmäßig, sofern Sie es nicht ausdrücklich festlegen; MiniMax-M3 (und M3.x) verwendet standardmäßig weiterhin den ausgelassenen/adaptiven Thinking-Pfad des Providers. /fast on schreibt MiniMax-M2.7 in MiniMax-M2.7-highspeed um.
Vom Plugin verwaltete Aufteilung der Fähigkeiten:
  • Die Standardeinstellungen für Text/Chat verbleiben bei minimax/MiniMax-M3
  • Die Bilderzeugung erfolgt über minimax/image-01 oder minimax-portal/image-01
  • Das Bildverständnis wird auf beiden MiniMax-Authentifizierungspfaden vom Plugin über MiniMax-VL-01 verwaltet
  • Die Websuche verbleibt bei der Provider-ID minimax

LM Studio

LM Studio wird als gebündeltes Provider-Plugin ausgeliefert, das die native API verwendet:
  • Provider: lmstudio
  • Authentifizierung: LM_API_TOKEN
  • Standard-Basis-URL für Inferenz: http://localhost:1234/v1
Legen Sie anschließend ein Modell fest (ersetzen Sie es durch eine der von http://localhost:1234/api/v1/models zurückgegebenen IDs):
OpenClaw verwendet die nativen /api/v1/models und /api/v1/models/load von LM Studio für Erkennung und automatisches Laden, wobei /v1/chat/completions standardmäßig für die Inferenz verwendet wird. Wenn das JIT-Laden, die TTL und das automatische Entfernen von LM Studio den Modelllebenszyklus verwalten sollen, legen Sie models.providers.lmstudio.params.preload: false fest. Informationen zur Einrichtung und Fehlerbehebung finden Sie unter /providers/lmstudio.

Ollama

Ollama wird als gebündeltes Provider-Plugin ausgeliefert und verwendet die native API von Ollama:
  • Provider: ollama
  • Authentifizierung: Nicht erforderlich (lokaler Server)
  • Beispielmodell: ollama/llama3.3
  • Installation: https://ollama.com/download
Ollama wird lokal unter http://127.0.0.1:11434 erkannt, wenn Sie es mit OLLAMA_API_KEY aktivieren. Das gebündelte Provider-Plugin fügt Ollama direkt zu openclaw onboard und zur Modellauswahl hinzu. Informationen zu Onboarding, Cloud-/Lokalmodus und benutzerdefinierter Konfiguration finden Sie unter /providers/ollama.

vLLM

vLLM wird als gebündeltes Provider-Plugin für lokale bzw. selbst gehostete OpenAI-kompatible Server ausgeliefert:
  • Provider: vllm
  • Authentifizierung: Optional (abhängig von Ihrem Server)
  • Standard-Basis-URL: http://127.0.0.1:8000/v1
So aktivieren Sie die lokale automatische Erkennung (jeder Wert ist möglich, wenn Ihr Server keine Authentifizierung erzwingt):
Legen Sie anschließend ein Modell fest (ersetzen Sie es durch eine der von /v1/models zurückgegebenen IDs):
Weitere Informationen finden Sie unter /providers/vllm.

SGLang

SGLang wird als gebündeltes Provider-Plugin für schnelle, selbst gehostete OpenAI-kompatible Server ausgeliefert:
  • Provider: sglang
  • Authentifizierung: Optional (abhängig von Ihrem Server)
  • Standard-Basis-URL: http://127.0.0.1:30000/v1
So aktivieren Sie die lokale automatische Erkennung (jeder Wert ist möglich, wenn Ihr Server keine Authentifizierung erzwingt):
Legen Sie anschließend ein Modell fest (ersetzen Sie es durch eine der von /v1/models zurückgegebenen IDs):
Weitere Informationen finden Sie unter /providers/sglang.

Lokale Proxys (LM Studio, vLLM, LiteLLM usw.)

Beispiel (OpenAI-kompatibel):
Bei benutzerdefinierten Providern sind reasoning, input, cost, contextWindow und maxTokens optional. Wenn sie weggelassen werden, verwendet OpenClaw standardmäßig:
  • reasoning: false
  • input: ["text"]
  • cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 }
  • contextWindow: 200000
  • maxTokens: 8192
Empfehlung: Legen Sie explizite Werte fest, die den Grenzen Ihres Proxys/Modells entsprechen.
  • Für api: "openai-completions" auf nicht nativen Endpunkten (jede nicht leere baseUrl, deren Host nicht api.openai.com ist) erzwingt OpenClaw compat.supportsDeveloperRole: false, um Provider-400-Fehler aufgrund nicht unterstützter developer-Rollen zu vermeiden.
  • Proxyartige OpenAI-kompatible Routen überspringen außerdem die ausschließlich für natives OpenAI vorgesehene Anfrageanpassung: kein service_tier, kein Responses-store, kein Completions-store, keine Hinweise für den Prompt-Cache, keine OpenAI-Reasoning-Kompatibilitätsanpassung der Nutzlast und keine ausgeblendeten OpenClaw-Attributionsheader.
  • Legen Sie für OpenAI-kompatible Completions-Proxys, die anbieterspezifische Felder benötigen, agents.defaults.models["provider/model"].params.extra_body (oder extraBody) fest, um zusätzliches JSON in den Text der ausgehenden Anfrage einzufügen.
  • Legen Sie für die Chat-Template-Steuerung von vLLM agents.defaults.models["provider/model"].params.chat_template_kwargs fest. Das gebündelte vLLM-Plugin sendet für vllm/nemotron-3-* automatisch enable_thinking: false und force_nonempty_content: true, wenn die Thinking-Stufe der Sitzung deaktiviert ist.
  • Legen Sie für langsame lokale Modelle oder Remote-Hosts im LAN/Tailnet models.providers.<id>.timeoutSeconds fest. Dies verlängert die Verarbeitung von HTTP-Anfragen an Provider-Modelle, einschließlich Verbindungsaufbau, Headern, Body-Streaming und dem gesamten Abbruch des geschützten Abrufs, ohne das Zeitlimit der gesamten Agent-Laufzeit zu erhöhen. Wenn agents.defaults.timeoutSeconds oder ein laufzeitspezifisches Zeitlimit niedriger ist, erhöhen Sie auch diese Obergrenze; Provider-Zeitlimits können die gesamte Laufzeit nicht verlängern.
  • HTTP-Aufrufe an Modell-Provider erlauben Fake-IP-DNS-Antworten von Surge, Clash und sing-box in 198.18.0.0/15 und fc00::/7 nur für den Hostnamen der konfigurierten Provider-baseUrl. Benutzerdefinierte/lokale Provider-Endpunkte vertrauen bei geschützten Modellanfragen außerdem genau dem konfigurierten scheme://host:port-Ursprung, einschließlich Loopback-, LAN- und Tailnet-Hosts. Dies ist keine neue Konfigurationsoption; die von Ihnen konfigurierte baseUrl erweitert die Anfragerichtlinie nur für diesen Ursprung. Die Zulassung von Fake-IP-Hostnamen und das Vertrauen in den exakten Ursprung sind voneinander unabhängige Mechanismen. Andere private, Loopback-, Link-Local- und Metadatenziele sowie andere Ports erfordern weiterhin eine ausdrückliche Aktivierung über models.providers.<id>.request.allowPrivateNetwork: true. Legen Sie models.providers.<id>.request.allowPrivateNetwork: false fest, um das Vertrauen in den exakten Ursprung zu deaktivieren.
  • Wenn baseUrl leer ist oder weggelassen wird, behält OpenClaw das Standardverhalten von OpenAI bei (das zu api.openai.com aufgelöst wird).
  • Aus Sicherheitsgründen wird eine explizite compat.supportsDeveloperRole: true auf nicht nativen openai-completions-Endpunkten weiterhin überschrieben.
  • Für api: "anthropic-messages" auf nicht direkten Endpunkten (jeder andere Provider als das kanonische anthropic oder eine benutzerdefinierte models.providers.anthropic.baseUrl, deren Host kein öffentlicher api.anthropic.com-Endpunkt ist) unterdrückt OpenClaw implizite Anthropic-Beta-Header wie claude-code-20250219, interleaved-thinking-2025-05-14 und OAuth-Markierungen, damit benutzerdefinierte Anthropic-kompatible Proxys nicht unterstützte Beta-Flags nicht ablehnen. Legen Sie models.providers.<id>.headers["anthropic-beta"] explizit fest, wenn Ihr Proxy bestimmte Beta-Funktionen benötigt.

CLI-Beispiele

Siehe auch: Konfiguration mit vollständigen Konfigurationsbeispielen.

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