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Documentation Index

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tools.*-Konfigurationsschlüssel und benutzerdefinierte Provider-/Basis-URL-Einrichtung. Informationen zu Agents, Kanälen und anderen Konfigurationsschlüsseln auf oberster Ebene finden Sie in der Konfigurationsreferenz.

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Werkzeuge

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Werkzeugprofile

tools.profile legt eine Basis-Allowlist vor tools.allow/tools.deny fest:
Das lokale Onboarding setzt neue lokale Konfigurationen standardmäßig auf tools.profile: "coding", wenn der Wert nicht festgelegt ist (vorhandene explizite Profile bleiben erhalten).
ProfilEnthält
minimalNur session_status
codinggroup:fs, group:runtime, group:web, group:sessions, group:memory, cron, image, image_generate, video_generate
messaginggroup:messaging, sessions_list, sessions_history, sessions_send, session_status
fullKeine Einschränkung (wie nicht festgelegt)

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Werkzeuggruppen

GruppeWerkzeuge
group:runtimeexec, process, code_execution (bash wird als Alias für exec akzeptiert)
group:fsread, write, edit, apply_patch
group:sessionssessions_list, sessions_history, sessions_send, sessions_spawn, sessions_yield, subagents, session_status
group:memorymemory_search, memory_get
group:webweb_search, x_search, web_fetch
group:uibrowser, canvas
group:automationheartbeat_respond, cron, gateway
group:messagingmessage
group:nodesnodes
group:agentsagents_list, update_plan
group:mediaimage, image_generate, music_generate, video_generate, tts
group:openclawAlle integrierten Werkzeuge (schließt Provider-Plugins aus)

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tools.allow / tools.deny

Globale Allow-/Deny-Richtlinie für Werkzeuge (Deny gewinnt). Groß-/Kleinschreibung wird ignoriert, *-Wildcards werden unterstützt. Wird auch angewendet, wenn die Docker-Sandbox deaktiviert ist. 
{
  tools: { deny: ["browser", "canvas"] },
}
write und apply_patch sind separate Werkzeug-IDs. allow: ["write"] aktiviert bei kompatiblen Modellen auch apply_patch, aber deny: ["write"] sperrt apply_patch nicht. Um alle Dateimutationen zu blockieren, sperren Sie group:fs oder listen Sie jedes mutierende Werkzeug explizit auf: 
{
  tools: { deny: ["write", "edit", "apply_patch"] },
}

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tools.byProvider

Schränkt Werkzeuge für bestimmte Provider oder Modelle weiter ein. Reihenfolge: Basisprofil → Provider-Profil → Allow/Deny. 
{
  tools: {
    profile: "coding",
    byProvider: {
      "google-antigravity": { profile: "minimal" },
      "openai/gpt-5.4": { allow: ["group:fs", "sessions_list"] },
    },
  },
}

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tools.toolsBySender

Schränkt Werkzeuge für eine bestimmte Identität des Anfragenden ein. Dies ist Defense-in-Depth zusätzlich zur Kanalzugriffskontrolle; Absenderwerte müssen vom Kanaladapter stammen, nicht aus dem Nachrichtentext. 
{
  tools: {
    toolsBySender: {
      "channel:discord:1234567890123": { alsoAllow: ["group:fs"] },
      "id:guest-user-id": { deny: ["group:runtime", "group:fs"] },
      "*": { deny: ["exec", "process", "write", "edit", "apply_patch"] },
    },
  },
}
Schlüssel verwenden explizite Präfixe: channel:<channelId>:<senderId>, id:<senderId>, e164:<phone>, username:<handle>, name:<displayName> oder "*". Kanal-IDs sind kanonische OpenClaw-IDs; Aliase wie teams werden zu msteams normalisiert. Veraltete Schlüssel ohne Präfix werden nur als id: akzeptiert. Die Abgleichreihenfolge ist channel+id, id, e164, username, name, dann Wildcard. Pro-Agent agents.list[].tools.toolsBySender überschreibt den globalen Absenderabgleich, wenn es übereinstimmt, auch mit einer leeren {}-Richtlinie.

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tools.elevated

Steuert erweiterten exec-Zugriff außerhalb der Sandbox: 
{
  tools: {
    elevated: {
      enabled: true,
      allowFrom: {
        whatsapp: ["+15555550123"],
        discord: ["1234567890123", "987654321098765432"],
      },
    },
  },
}
  • Eine Pro-Agent-Überschreibung (agents.list[].tools.elevated) kann nur weiter einschränken.
  • /elevated on|off|ask|full speichert den Status pro Sitzung; Inline-Direktiven gelten für eine einzelne Nachricht.
  • Erweitertes exec umgeht die Sandbox und verwendet den konfigurierten Escape-Pfad (gateway standardmäßig oder node, wenn das exec-Ziel node ist).

​
tools.exec

{
  tools: {
    exec: {
      backgroundMs: 10000,
      timeoutSec: 1800,
      cleanupMs: 1800000,
      notifyOnExit: true,
      notifyOnExitEmptySuccess: false,
      commandHighlighting: false,
      applyPatch: {
        enabled: false,
        allowModels: ["gpt-5.5"],
      },
    },
  },
}

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tools.loopDetection

Sicherheitsprüfungen für Tool-Schleifen sind standardmäßig deaktiviert. Setzen Sie enabled: true, um die Erkennung zu aktivieren. Einstellungen können global in tools.loopDetection definiert und pro Agent unter agents.list[].tools.loopDetection überschrieben werden. 
{
  tools: {
    loopDetection: {
      enabled: true,
      historySize: 30,
      warningThreshold: 10,
      criticalThreshold: 20,
      globalCircuitBreakerThreshold: 30,
      detectors: {
        genericRepeat: true,
        knownPollNoProgress: true,
        pingPong: true,
      },
    },
  },
}
​
historySize
number
Maximale für die Schleifenanalyse vorgehaltene Tool-Aufruf-Historie.
​
warningThreshold
number
Schwellenwert für wiederholte Muster ohne Fortschritt, ab dem Warnungen ausgegeben werden.
​
criticalThreshold
number
Höherer Wiederholungsschwellenwert zum Blockieren kritischer Schleifen.
​
globalCircuitBreakerThreshold
number
Schwellenwert für einen harten Stopp bei jedem Lauf ohne Fortschritt.
​
detectors.genericRepeat
boolean
Warnt bei wiederholten Aufrufen desselben Tools mit denselben Argumenten.
​
detectors.knownPollNoProgress
boolean
Warnt/blockiert bei bekannten Polling-Tools (process.poll, command_status usw.).
​
detectors.pingPong
boolean
Warnt/blockiert bei abwechselnden Paarmustern ohne Fortschritt.
Wenn warningThreshold >= criticalThreshold oder criticalThreshold >= globalCircuitBreakerThreshold, schlägt die Validierung fehl.

​
tools.web

{
  tools: {
    web: {
      search: {
        enabled: true,
        apiKey: "brave_api_key", // or BRAVE_API_KEY env
        maxResults: 5,
        timeoutSeconds: 30,
        cacheTtlMinutes: 15,
      },
      fetch: {
        enabled: true,
        provider: "firecrawl", // optional; omit for auto-detect
        maxChars: 50000,
        maxCharsCap: 50000,
        maxResponseBytes: 2000000,
        timeoutSeconds: 30,
        cacheTtlMinutes: 15,
        maxRedirects: 3,
        readability: true,
        userAgent: "custom-ua",
      },
    },
  },
}

​
tools.media

Konfiguriert das Verständnis eingehender Medien (Bild/Audio/Video): 
{
  tools: {
    media: {
      concurrency: 2,
      asyncCompletion: {
        directSend: false, // deprecated: completions stay agent-mediated
      },
      audio: {
        enabled: true,
        maxBytes: 20971520,
        scope: {
          default: "deny",
          rules: [{ action: "allow", match: { chatType: "direct" } }],
        },
        models: [
          { provider: "openai", model: "gpt-4o-mini-transcribe" },
          { type: "cli", command: "whisper", args: ["--model", "base", "{{MediaPath}}"] },
        ],
      },
      image: {
        enabled: true,
        timeoutSeconds: 180,
        models: [{ provider: "ollama", model: "gemma4:26b", timeoutSeconds: 300 }],
      },
      video: {
        enabled: true,
        maxBytes: 52428800,
        models: [{ provider: "google", model: "gemini-3-flash-preview" }],
      },
    },
  },
}
Provider-Eintrag (type: "provider" oder ausgelassen):
  • provider: API-Provider-ID (openai, anthropic, google/gemini, groq usw.)
  • model: Überschreibung der Modell-ID
  • profile / preferredProfile: Profilauswahl aus auth-profiles.json
CLI-Eintrag (type: "cli"):
  • command: auszuführbare Datei
  • args: templatisierte Argumente (unterstützt {{MediaPath}}, {{Prompt}}, {{MaxChars}} usw.; openclaw doctor --fix migriert veraltete {input}-Platzhalter zu {{MediaPath}})
Gemeinsame Felder:
  • capabilities: optionale Liste (image, audio, video). Standardwerte: openai/anthropic/minimax → image, google → image+audio+video, groq → audio.
  • prompt, maxChars, maxBytes, timeoutSeconds, language: Überschreibungen pro Eintrag.
  • tools.media.image.timeoutSeconds und passende timeoutSeconds-Einträge für Bildmodelle gelten auch, wenn der Agent das explizite image-Tool aufruft.
  • Bei Fehlern wird auf den nächsten Eintrag zurückgegriffen.
Die Provider-Authentifizierung folgt der Standardreihenfolge: auth-profiles.json → Umgebungsvariablen → models.providers.*.apiKey.Felder für asynchrone Abschlüsse:
  • asyncCompletion.directSend: veraltetes Kompatibilitäts-Flag. Abgeschlossene asynchrone Medienaufgaben bleiben über die anfragende Sitzung vermittelt, sodass der Agent das Ergebnis erhält, entscheidet, wie er es dem Benutzer mitteilt, und das Nachrichten-Tool verwendet, wenn die Zustellung über die Quelle dies erfordert.

​
tools.agentToAgent

{
  tools: {
    agentToAgent: {
      enabled: false,
      allow: ["home", "work"],
    },
  },
}

​
tools.sessions

Steuert, welche Sitzungen von den Sitzungs-Tools (sessions_list, sessions_history, sessions_send) adressiert werden können. Standard: tree (aktuelle Sitzung + von ihr gestartete Sitzungen, z. B. Unteragenten). 
{
  tools: {
    sessions: {
      // "self" | "tree" | "agent" | "all"
      visibility: "tree",
    },
  },
}
  • self: nur der aktuelle Sitzungsschlüssel.
  • tree: aktuelle Sitzung + von der aktuellen Sitzung gestartete Sitzungen (Unteragenten).
  • agent: jede Sitzung, die zur aktuellen Agent-ID gehört (kann andere Benutzer einschließen, wenn Sie Sitzungen pro Absender unter derselben Agent-ID ausführen).
  • all: jede Sitzung. Agentenübergreifende Adressierung erfordert weiterhin tools.agentToAgent.
  • Sandbox-Begrenzung: Wenn die aktuelle Sitzung in einer Sandbox ausgeführt wird und agents.defaults.sandbox.sessionToolsVisibility="spawned" gilt, wird die Sichtbarkeit auf tree erzwungen, selbst wenn tools.sessions.visibility="all" gesetzt ist.

​
tools.sessions_spawn

Steuert die Unterstützung für Inline-Anhänge in sessions_spawn. 
{
  tools: {
    sessions_spawn: {
      attachments: {
        enabled: false, // opt-in: set true to allow inline file attachments
        maxTotalBytes: 5242880, // 5 MB total across all files
        maxFiles: 50,
        maxFileBytes: 1048576, // 1 MB per file
        retainOnSessionKeep: false, // keep attachments when cleanup="keep"
      },
    },
  },
}
  • Anhänge werden nur für runtime: "subagent" unterstützt. ACP runtime weist sie zurück.
  • Dateien werden im untergeordneten Workspace unter .openclaw/attachments/<uuid>/ mit einer .manifest.json materialisiert.
  • Anhangsinhalte werden automatisch aus der Transkriptpersistenz redigiert.
  • Base64-Eingaben werden mit strikten Alphabet-/Padding-Prüfungen und einer Größenprüfung vor dem Decodieren validiert.
  • Dateiberechtigungen sind 0700 für Verzeichnisse und 0600 für Dateien.
  • Die Bereinigung folgt der cleanup-Richtlinie: delete entfernt Anhänge immer; keep behält sie nur bei, wenn retainOnSessionKeep: true gesetzt ist.

​
tools.experimental

Experimentelle integrierte Tool-Flags. Standardmäßig deaktiviert, sofern keine strict-agentic-Aktivierungsregel für GPT-5 greift. 
{
  tools: {
    experimental: {
      planTool: true, // enable experimental update_plan
    },
  },
}
  • planTool: aktiviert das strukturierte update_plan-Tool zur Nachverfolgung nicht trivialer mehrstufiger Arbeit.
  • Standard: false, sofern agents.defaults.embeddedPi.executionContract (oder eine agentenspezifische Überschreibung) nicht für eine Ausführung der GPT-5-Familie von OpenAI oder OpenAI Codex auf "strict-agentic" gesetzt ist. Setzen Sie true, um das Tool außerhalb dieses Geltungsbereichs zu erzwingen, oder false, um es selbst für strict-agentic-GPT-5-Ausführungen deaktiviert zu lassen.
  • Wenn aktiviert, fügt der System-Prompt außerdem Nutzungshinweise hinzu, damit das Modell es nur für umfangreiche Arbeit verwendet und höchstens einen Schritt auf in_progress hält.

​
agents.defaults.subagents

{
  agents: {
    defaults: {
      subagents: {
        allowAgents: ["research"],
        model: "minimax/MiniMax-M2.7",
        maxConcurrent: 8,
        runTimeoutSeconds: 900,
        announceTimeoutMs: 120000,
        archiveAfterMinutes: 60,
      },
    },
  },
}
  • model: Standardmodell für gestartete Sub-Agents. Wenn ausgelassen, erben Sub-Agents das Modell des Aufrufers.
  • allowAgents: Standard-Allowlist von Ziel-Agent-IDs für sessions_spawn, wenn der anfordernde Agent kein eigenes subagents.allowAgents setzt (["*"] = beliebig; Standard: nur derselbe Agent).
  • runTimeoutSeconds: Standard-Timeout (Sekunden) für sessions_spawn, wenn der Tool-Aufruf runTimeoutSeconds auslässt. 0 bedeutet kein Timeout.
  • announceTimeoutMs: Timeout pro Aufruf (Millisekunden) für Gateway-agent-Zustellversuche von Ankündigungen. Standard: 120000. Vorübergehende Wiederholungen können dazu führen, dass die gesamte Wartezeit für Ankündigungen länger als ein konfiguriertes Timeout ist.
  • Tool-Richtlinie pro Sub-Agent: tools.subagents.tools.allow / tools.subagents.tools.deny.

​
Benutzerdefinierte Provider und Basis-URLs

OpenClaw verwendet den integrierten Modellkatalog. Fügen Sie benutzerdefinierte Provider über models.providers in der Konfiguration oder ~/.openclaw/agents/<agentId>/agent/models.json hinzu. 
{
  models: {
    mode: "merge", // merge (default) | replace
    providers: {
      "custom-proxy": {
        baseUrl: "http://localhost:4000/v1",
        apiKey: "LITELLM_KEY",
        api: "openai-completions", // openai-completions | openai-responses | anthropic-messages | google-generative-ai
        models: [
          {
            id: "llama-3.1-8b",
            name: "Llama 3.1 8B",
            reasoning: false,
            input: ["text"],
            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
            contextWindow: 128000,
            contextTokens: 96000,
            maxTokens: 32000,
          },
        ],
      },
    },
  },
}
  • Verwenden Sie authHeader: true + headers für benutzerdefinierte Authentifizierungsanforderungen.
  • Überschreiben Sie das Stammverzeichnis der Agent-Konfiguration mit OPENCLAW_AGENT_DIR (oder PI_CODING_AGENT_DIR, einem Legacy-Alias für Umgebungsvariablen).
  • Merge-Priorität für übereinstimmende Provider-IDs:
    • Nicht leere baseUrl-Werte aus der Agent-models.json haben Vorrang.
    • Nicht leere Agent-apiKey-Werte haben nur Vorrang, wenn dieser Provider im aktuellen Konfigurations-/Auth-Profil-Kontext nicht SecretRef-verwaltet ist.
    • SecretRef-verwaltete Provider-apiKey-Werte werden aus Quellmarkern aktualisiert (ENV_VAR_NAME für Env-Refs, secretref-managed für Datei-/Exec-Refs), anstatt aufgelöste Geheimnisse dauerhaft zu speichern.
    • SecretRef-verwaltete Provider-Header-Werte werden aus Quellmarkern aktualisiert (secretref-env:ENV_VAR_NAME für Env-Refs, secretref-managed für Datei-/Exec-Refs).
    • Leere oder fehlende Agent-apiKey/baseUrl fallen auf models.providers in der Konfiguration zurück.
    • Übereinstimmende Modellwerte für contextWindow/maxTokens verwenden den höheren Wert aus expliziter Konfiguration und impliziten Katalogwerten.
    • Übereinstimmende Modellwerte für contextTokens behalten eine explizite Laufzeitobergrenze bei, wenn vorhanden; verwenden Sie dies, um den effektiven Kontext zu begrenzen, ohne native Modellmetadaten zu ändern.
    • Verwenden Sie models.mode: "replace", wenn die Konfiguration models.json vollständig neu schreiben soll.
    • Marker-Persistenz ist quellautoritativ: Marker werden aus dem aktiven Quell-Konfigurationssnapshot (vor der Auflösung) geschrieben, nicht aus aufgelösten Laufzeit-Geheimniswerten.

​
Details zu Provider-Feldern

  • models.mode: Verhalten des Provider-Katalogs (merge oder replace).
  • models.providers: Map benutzerdefinierter Provider, nach Provider-ID geschlüsselt.
    • Sichere Bearbeitungen: Verwenden Sie openclaw config set models.providers.<id> '<json>' --strict-json --merge oder openclaw config set models.providers.<id>.models '<json-array>' --strict-json --merge für additive Aktualisierungen. config set verweigert destruktive Ersetzungen, sofern Sie nicht --replace übergeben.
  • models.providers.*.api: Request-Adapter (openai-completions, openai-responses, anthropic-messages, google-generative-ai usw.). Für selbst gehostete /v1/chat/completions-Backends wie MLX, vLLM, SGLang und die meisten OpenAI-kompatiblen lokalen Server verwenden Sie openai-completions. Ein benutzerdefinierter Provider mit baseUrl, aber ohne api, verwendet standardmäßig openai-completions; setzen Sie openai-responses nur, wenn das Backend /v1/responses unterstützt.
  • models.providers.*.apiKey: Provider-Anmeldedaten (SecretRef-/Env-Ersetzung bevorzugen).
  • models.providers.*.auth: Authentifizierungsstrategie (api-key, token, oauth, aws-sdk).
  • models.providers.*.contextWindow: standardmäßiges natives Kontextfenster für Modelle unter diesem Provider, wenn der Modelleintrag contextWindow nicht setzt.
  • models.providers.*.contextTokens: standardmäßige effektive Laufzeit-Kontextobergrenze für Modelle unter diesem Provider, wenn der Modelleintrag contextTokens nicht setzt.
  • models.providers.*.maxTokens: standardmäßige Obergrenze für Ausgabetokens für Modelle unter diesem Provider, wenn der Modelleintrag maxTokens nicht setzt.
  • models.providers.*.timeoutSeconds: optionales HTTP-Request-Timeout pro Provider-Modell in Sekunden, einschließlich Verbindung, Headern, Body und Behandlung des vollständigen Request-Abbruchs.
  • models.providers.*.injectNumCtxForOpenAICompat: für Ollama + openai-completions, injiziert options.num_ctx in Requests (Standard: true).
  • models.providers.*.authHeader: erzwingt die Übertragung von Anmeldedaten im Authorization-Header, wenn erforderlich.
  • models.providers.*.baseUrl: Basis-URL der Upstream-API.
  • models.providers.*.headers: zusätzliche statische Header für Proxy-/Tenant-Routing.
models.providers.*.request: Transport-Überschreibungen für HTTP-Requests an Modell-Provider.
  • request.headers: zusätzliche Header (mit Provider-Standards zusammengeführt). Werte akzeptieren SecretRef.
  • request.auth: Überschreibung der Authentifizierungsstrategie. Modi: "provider-default" (integrierte Authentifizierung des Providers verwenden), "authorization-bearer" (mit token), "header" (mit headerName, value, optionalem prefix).
  • request.proxy: Überschreibung des HTTP-Proxys. Modi: "env-proxy" (Env-Vars HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY verwenden), "explicit-proxy" (mit url). Beide Modi akzeptieren ein optionales tls-Unterobjekt.
  • request.tls: TLS-Überschreibung für direkte Verbindungen. Felder: ca, cert, key, passphrase (alle akzeptieren SecretRef), serverName, insecureSkipVerify.
  • request.allowPrivateNetwork: Wenn true, HTTPS zu baseUrl zulassen, wenn DNS zu privaten, CGNAT- oder ähnlichen Bereichen auflöst, über den Provider-HTTP-Fetch-Guard (Operator-Opt-in für vertrauenswürdige selbst gehostete OpenAI-kompatible Endpunkte). Loopback-Stream-URLs von Modell-Providern wie localhost, 127.0.0.1 und [::1] werden automatisch zugelassen, sofern dies nicht explizit auf false gesetzt ist; LAN-, Tailnet- und private DNS-Hosts erfordern weiterhin ein Opt-in. WebSocket verwendet dasselbe request für Header/TLS, aber nicht dieses Fetch-SSRF-Gate. Standard false.
  • models.providers.*.models: explizite Modellkatalogeinträge des Providers.
  • models.providers.*.models.*.input: Modelleingabemodalitäten. Verwenden Sie ["text"] für reine Textmodelle und ["text", "image"] für native Bild-/Vision-Modelle. Bildanhänge werden nur in Agent-Turns injiziert, wenn das ausgewählte Modell als bildfähig markiert ist.
  • models.providers.*.models.*.contextWindow: Metadaten zum nativen Modellkontextfenster. Dies überschreibt contextWindow auf Provider-Ebene für dieses Modell.
  • models.providers.*.models.*.contextTokens: optionale Laufzeit-Kontextobergrenze. Dies überschreibt contextTokens auf Provider-Ebene; verwenden Sie es, wenn Sie ein kleineres effektives Kontextbudget als das native contextWindow des Modells wünschen; openclaw models list zeigt beide Werte an, wenn sie sich unterscheiden.
  • models.providers.*.models.*.compat.supportsDeveloperRole: optionaler Kompatibilitätshinweis. Für api: "openai-completions" mit einer nicht leeren, nicht nativen baseUrl (Host nicht api.openai.com) erzwingt OpenClaw dies zur Laufzeit auf false. Eine leere/ausgelassene baseUrl behält das Standardverhalten von OpenAI bei.
  • models.providers.*.models.*.compat.requiresStringContent: optionaler Kompatibilitätshinweis für string-only OpenAI-kompatible Chat-Endpunkte. Wenn true, glättet OpenClaw reine Text-Arrays in messages[].content vor dem Senden des Requests zu einfachen Strings.
  • models.providers.*.models.*.compat.strictMessageKeys: optionaler Kompatibilitätshinweis für strikte OpenAI-kompatible Chat-Endpunkte. Wenn true, reduziert OpenClaw ausgehende Chat-Completions-Nachrichtenobjekte vor dem Senden des Requests auf role und content.
  • models.providers.*.models.*.compat.thinkingFormat: optionaler Hinweis zum Thinking-Payload. Verwenden Sie "qwen" für enable_thinking auf oberster Ebene oder "qwen-chat-template" für chat_template_kwargs.enable_thinking auf OpenAI-kompatiblen Servern der Qwen-Familie, die Request-Level-Chat-Template-Kwargs unterstützen, wie vLLM.
  • plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery: Stamm der Bedrock-Auto-Erkennungseinstellungen.
  • plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled: implizite Erkennung ein-/ausschalten.
  • plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.region: AWS-Region für die Erkennung.
  • plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.providerFilter: optionaler Provider-ID-Filter für gezielte Erkennung.
  • plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.refreshInterval: Abfrageintervall für die Aktualisierung der Erkennung.
  • plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.defaultContextWindow: Fallback-Kontextfenster für erkannte Modelle.
  • plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.defaultMaxTokens: Fallback-Maximum für Ausgabetokens für erkannte Modelle.
Interaktives Onboarding für benutzerdefinierte Provider leitet Bildeingaben für gängige Vision-Modell-IDs wie GPT-4o, Claude, Gemini, Qwen-VL, LLaVA, Pixtral, InternVL, Mllama, MiniCPM-V und GLM-4V ab und überspringt die zusätzliche Frage für bekannte reine Textfamilien. Unbekannte Modell-IDs fragen weiterhin nach Bildunterstützung. Nicht-interaktives Onboarding verwendet dieselbe Ableitung; übergeben Sie --custom-image-input, um bildfähige Metadaten zu erzwingen, oder --custom-text-input, um reine Textmetadaten zu erzwingen.

​
Provider-Beispiele

Das gebündelte Provider-Plugin cerebras kann dies über openclaw onboard --auth-choice cerebras-api-key konfigurieren. Verwenden Sie eine explizite Provider-Konfiguration nur, wenn Sie Standardwerte überschreiben.
{
  env: { CEREBRAS_API_KEY: "sk-..." },
  agents: {
    defaults: {
      model: {
        primary: "cerebras/zai-glm-4.7",
        fallbacks: ["cerebras/gpt-oss-120b"],
      },
      models: {
        "cerebras/zai-glm-4.7": { alias: "GLM 4.7 (Cerebras)" },
        "cerebras/gpt-oss-120b": { alias: "GPT OSS 120B (Cerebras)" },
      },
    },
  },
  models: {
    mode: "merge",
    providers: {
      cerebras: {
        baseUrl: "https://api.cerebras.ai/v1",
        apiKey: "${CEREBRAS_API_KEY}",
        api: "openai-completions",
        models: [
          { id: "zai-glm-4.7", name: "GLM 4.7 (Cerebras)" },
          { id: "gpt-oss-120b", name: "GPT OSS 120B (Cerebras)" },
        ],
      },
    },
  },
}
Verwenden Sie cerebras/zai-glm-4.7 für Cerebras; zai/glm-4.7 für Z.AI direkt.
{
  env: { KIMI_API_KEY: "sk-..." },
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "kimi/kimi-for-coding" },
      models: { "kimi/kimi-for-coding": { alias: "Kimi Code" } },
    },
  },
}
Anthropic-kompatibler, integrierter Provider. Kürzel: openclaw onboard --auth-choice kimi-code-api-key.
Siehe Lokale Modelle. Kurzfassung: Führen Sie ein großes lokales Modell über die LM Studio Responses API auf leistungsfähiger Hardware aus; behalten Sie gehostete Modelle als zusammengeführte Fallbacks bei.
{
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "minimax/MiniMax-M2.7" },
      models: {
        "minimax/MiniMax-M2.7": { alias: "Minimax" },
      },
    },
  },
  models: {
    mode: "merge",
    providers: {
      minimax: {
        baseUrl: "https://api.minimax.io/anthropic",
        apiKey: "${MINIMAX_API_KEY}",
        api: "anthropic-messages",
        models: [
          {
            id: "MiniMax-M2.7",
            name: "MiniMax M2.7",
            reasoning: true,
            input: ["text"],
            cost: { input: 0.3, output: 1.2, cacheRead: 0.06, cacheWrite: 0.375 },
            contextWindow: 204800,
            maxTokens: 131072,
          },
        ],
      },
    },
  },
}
Setzen Sie MINIMAX_API_KEY. Kürzel: openclaw onboard --auth-choice minimax-global-api oder openclaw onboard --auth-choice minimax-cn-api. Der Modellkatalog verwendet standardmäßig nur M2.7. Auf dem Anthropic-kompatiblen Streaming-Pfad deaktiviert OpenClaw MiniMax Thinking standardmäßig, sofern Sie thinking nicht ausdrücklich selbst setzen. /fast on oder params.fastMode: true schreibt MiniMax-M2.7 in MiniMax-M2.7-highspeed um.
{
  env: { MOONSHOT_API_KEY: "sk-..." },
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "moonshot/kimi-k2.6" },
      models: { "moonshot/kimi-k2.6": { alias: "Kimi K2.6" } },
    },
  },
  models: {
    mode: "merge",
    providers: {
      moonshot: {
        baseUrl: "https://api.moonshot.ai/v1",
        apiKey: "${MOONSHOT_API_KEY}",
        api: "openai-completions",
        models: [
          {
            id: "kimi-k2.6",
            name: "Kimi K2.6",
            reasoning: false,
            input: ["text", "image"],
            cost: { input: 0.95, output: 4, cacheRead: 0.16, cacheWrite: 0 },
            contextWindow: 262144,
            maxTokens: 262144,
          },
        ],
      },
    },
  },
}
Für den China-Endpunkt: baseUrl: "https://api.moonshot.cn/v1" oder openclaw onboard --auth-choice moonshot-api-key-cn.Native Moonshot-Endpunkte geben Streaming-Usage-Kompatibilität auf dem gemeinsam genutzten openai-completions-Transport an, und OpenClaw macht dies von Endpunktfähigkeiten abhängig, nicht allein von der integrierten Provider-ID.
{
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "opencode/claude-opus-4-6" },
      models: { "opencode/claude-opus-4-6": { alias: "Opus" } },
    },
  },
}
Setzen Sie OPENCODE_API_KEY (oder OPENCODE_ZEN_API_KEY). Verwenden Sie opencode/...-Refs für den Zen-Katalog oder opencode-go/...-Refs für den Go-Katalog. Kürzel: openclaw onboard --auth-choice opencode-zen oder openclaw onboard --auth-choice opencode-go.
{
  env: { SYNTHETIC_API_KEY: "sk-..." },
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "synthetic/hf:MiniMaxAI/MiniMax-M2.5" },
      models: { "synthetic/hf:MiniMaxAI/MiniMax-M2.5": { alias: "MiniMax M2.5" } },
    },
  },
  models: {
    mode: "merge",
    providers: {
      synthetic: {
        baseUrl: "https://api.synthetic.new/anthropic",
        apiKey: "${SYNTHETIC_API_KEY}",
        api: "anthropic-messages",
        models: [
          {
            id: "hf:MiniMaxAI/MiniMax-M2.5",
            name: "MiniMax M2.5",
            reasoning: true,
            input: ["text"],
            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
            contextWindow: 192000,
            maxTokens: 65536,
          },
        ],
      },
    },
  },
}
Die Basis-URL sollte /v1 weglassen (der Anthropic-Client hängt es an). Kürzel: openclaw onboard --auth-choice synthetic-api-key.
{
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "zai/glm-4.7" },
      models: { "zai/glm-4.7": {} },
    },
  },
}
Setzen Sie ZAI_API_KEY. z.ai/* und z-ai/* werden als Aliase akzeptiert. Kürzel: openclaw onboard --auth-choice zai-api-key.
  • Allgemeiner Endpunkt: https://api.z.ai/api/paas/v4
  • Coding-Endpunkt (Standard): https://api.z.ai/api/coding/paas/v4
  • Definieren Sie für den allgemeinen Endpunkt einen benutzerdefinierten Provider mit der Überschreibung der Basis-URL.

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