Documentation Index
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openclaw infer es la superficie canónica sin interfaz gráfica para flujos de trabajo de inferencia respaldados por proveedores.
Expone intencionalmente familias de capacidades, no nombres RPC del Gateway en bruto ni ids de herramientas de agente en bruto.
Convertir infer en una skill
Copia y pega esto en un agente:- asignar intenciones comunes de usuario al subcomando infer correcto
- incluir algunos ejemplos canónicos de infer para los flujos de trabajo que cubre
- preferir
openclaw infer ...en ejemplos y sugerencias - evitar volver a documentar toda la superficie de infer dentro del cuerpo de la skill
openclaw infer model runopenclaw infer image generateopenclaw infer audio transcribeopenclaw infer tts convertopenclaw infer web searchopenclaw infer embedding create
Por qué usar infer
openclaw infer proporciona una CLI coherente para tareas de inferencia respaldadas por proveedores dentro de OpenClaw.
Beneficios:
- Usa los proveedores y modelos ya configurados en OpenClaw en lugar de conectar wrappers puntuales para cada backend.
- Mantén los flujos de trabajo de modelo, imagen, transcripción de audio, TTS, video, web e incrustaciones bajo un único árbol de comandos.
- Usa una forma de salida estable con
--jsonpara scripts, automatización y flujos de trabajo dirigidos por agentes. - Prefiere una superficie propia de OpenClaw cuando la tarea es fundamentalmente “ejecutar inferencia”.
- Usa la ruta local normal sin requerir el Gateway para la mayoría de los comandos de infer.
openclaw infer ... una vez que las pruebas
de proveedor de nivel inferior estén en verde. Ejercita la CLI distribuida, la carga de configuración,
la resolución del agente predeterminado, la activación de plugins incluidos y el runtime de capacidades
compartido antes de que se haga la solicitud al proveedor.
Árbol de comandos
Tareas comunes
Esta tabla asigna tareas de inferencia comunes al comando infer correspondiente.| Tarea | Comando | Notas |
|---|---|---|
| Ejecutar un prompt de texto/modelo | openclaw infer model run --prompt "..." --json | Usa la ruta local normal de forma predeterminada |
| Ejecutar un prompt de modelo en imágenes | openclaw infer model run --prompt "Describe this" --file ./image.png --model provider/model | Repite --file para varias entradas de imagen |
| Generar una imagen | openclaw infer image generate --prompt "..." --json | Usa image edit al partir de un archivo existente |
| Describir un archivo de imagen | openclaw infer image describe --file ./image.png --prompt "..." --json | --model debe ser un <provider/model> compatible con imágenes |
| Transcribir audio | openclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --json | --model debe ser <provider/model> |
| Sintetizar voz | openclaw infer tts convert --text "..." --output ./speech.mp3 --json | tts status está orientado al Gateway |
| Generar un video | openclaw infer video generate --prompt "..." --json | Admite indicaciones de proveedor como --resolution |
| Describir un archivo de video | openclaw infer video describe --file ./clip.mp4 --json | --model debe ser <provider/model> |
| Buscar en la web | openclaw infer web search --query "..." --json | |
| Obtener una página web | openclaw infer web fetch --url https://example.com --json | |
| Crear incrustaciones | openclaw infer embedding create --text "..." --json |
Comportamiento
openclaw infer ...es la superficie principal de CLI para estos flujos de trabajo.- Usa
--jsoncuando la salida vaya a ser consumida por otro comando o script. - Usa
--providero--model provider/modelcuando se requiera un backend específico. - Usa
model run --thinking <level>para pasar un nivel puntual de pensamiento/razonamiento (off,minimal,low,medium,high,adaptive,xhighomax) manteniendo la ejecución en bruto. - Para
image describe,audio transcribeyvideo describe,--modeldebe usar la forma<provider/model>. - Para
image describe, un--modelexplícito ejecuta directamente ese proveedor/modelo. El modelo debe ser compatible con imágenes en el catálogo de modelos o en la configuración del proveedor.codex/<model>ejecuta un turno acotado de comprensión de imágenes del servidor de aplicaciones de Codex;openai-codex/<model>usa la ruta del proveedor OAuth de OpenAI Codex. - Los comandos de ejecución sin estado tienen como valor predeterminado local.
- Los comandos de estado administrado por el Gateway tienen como valor predeterminado el Gateway.
- La ruta local normal no requiere que el Gateway esté en ejecución.
model runlocal es una finalización de proveedor puntual y ligera. Resuelve el modelo y la autenticación del agente configurados, pero no inicia un turno de agente de chat, no carga herramientas ni abre servidores MCP incluidos.model run --fileacepta archivos de imagen, detecta su tipo MIME y los envía con el prompt proporcionado al modelo seleccionado. Repite--filepara varias imágenes.model run --filerechaza entradas que no sean imágenes. Usainfer audio transcribepara archivos de audio einfer video describepara archivos de video.model run --gatewayejercita el enrutamiento del Gateway, la autenticación guardada, la selección de proveedor y el runtime integrado, pero aun así se ejecuta como una prueba de modelo en bruto: envía el prompt proporcionado y cualquier adjunto de imagen sin transcripción previa de sesión, contexto bootstrap/AGENTS, ensamblaje del motor de contexto, herramientas ni servidores MCP incluidos.model run --gateway --model <provider/model>requiere una credencial de Gateway de operador confiable porque la solicitud le pide al Gateway que ejecute una anulación puntual de proveedor/modelo.model run --thinkinglocal usa la ruta ligera de finalización de proveedor; los niveles específicos de proveedor comoadaptiveymaxse asignan al nivel de finalización simple portable más cercano.
Modelo
Usamodel para inferencia de texto respaldada por proveedores e inspección de modelos/proveedores.
<provider/model> para probar rápidamente un proveedor específico sin
iniciar el Gateway ni cargar toda la superficie de herramientas del agente:
model runlocal es la prueba rápida de CLI más estrecha para comprobar el estado de proveedor/modelo/autenticación porque, para proveedores que no sean Codex, envía solo el prompt proporcionado al modelo seleccionado.model run --model <provider/model>local puede usar filas exactas del catálogo estático incluido demodels list --allantes de que ese proveedor se escriba en la configuración. La autenticación del proveedor sigue siendo obligatoria; las credenciales faltantes fallan como errores de autenticación, no comoUnknown model.- Para pruebas de razonamiento de Mistral Medium 3.5, deja la temperatura sin establecer/predeterminada. Mistral rechaza
reasoning_effort="high"junto contemperature: 0; usamistral/mistral-medium-3-5con la temperatura predeterminada o un valor de modo de razonamiento distinto de cero, como0.7. - Las pruebas locales
openai-codex/*son la excepción estrecha: OpenClaw agrega una instrucción de sistema mínima para que el transporte de Responses de Codex pueda completar su campo obligatorioinstructions, sin agregar contexto completo del agente, herramientas, memoria ni transcripción de sesión. model run --filelocal mantiene esa ruta ligera y adjunta contenido de imagen directamente al único mensaje del usuario. Los archivos de imagen comunes como PNG, JPEG y WebP funcionan cuando su tipo MIME se detecta comoimage/*; los archivos no compatibles o no reconocidos fallan antes de llamar al proveedor.model run --filees lo mejor cuando quieres probar directamente el modelo de texto multimodal seleccionado. Usainfer image describecuando quieras la selección de proveedor de comprensión de imágenes de OpenClaw y el enrutamiento predeterminado del modelo de imagen.- El modelo seleccionado debe admitir entrada de imagen; los modelos solo de texto pueden rechazar la solicitud en la capa del proveedor.
model run --promptdebe contener texto que no sea solo espacios en blanco; los prompts vacíos se rechazan antes de llamar a los proveedores locales o al Gateway.model runlocal termina con código distinto de cero cuando el proveedor no devuelve salida de texto, de modo que los proveedores locales inaccesibles y las finalizaciones vacías no parezcan pruebas exitosas.- Usa
model run --gatewaycuando necesites probar el enrutamiento del Gateway, la configuración del runtime del agente o el estado de proveedor administrado por el Gateway manteniendo la entrada del modelo en bruto. Usaopenclaw agento superficies de chat cuando quieras el contexto completo del agente, herramientas, memoria y transcripción de sesión. model auth login,model auth logoutymodel auth statusadministran el estado de autenticación de proveedor guardado.
Imagen
Usaimage para generación, edición y descripción.
-
Usa
image edital partir de archivos de entrada existentes. -
Usa
--size,--aspect-ratioo--resolutionconimage editpara proveedores/modelos que admiten indicaciones de geometría en ediciones de imágenes de referencia. -
Usa
--output-format png --background transparentcon--model openai/gpt-image-1.5para salida PNG de OpenAI con fondo transparente;--openai-backgroundsigue disponible como alias específico de OpenAI. Los proveedores que no declaran compatibilidad con fondos informan la indicación como una anulación ignorada. -
Usa
image providers --jsonpara verificar qué proveedores de imagen incluidos son detectables, están configurados, seleccionados y qué capacidades de generación/edición expone cada proveedor. -
Usa
image generate --model <provider/model> --jsoncomo el smoke de CLI en vivo más acotado para cambios de generación de imágenes. Ejemplo:La respuesta JSON informaok,provider,model,attemptsy las rutas de salida escritas. Cuando se define--output, la extensión final puede seguir el tipo MIME devuelto por el proveedor. -
Para
image describeeimage describe-many, usa--promptpara dar al modelo de visión una instrucción específica de la tarea, como OCR, comparación, inspección de UI o subtitulado conciso. -
Usa
--timeout-mscon modelos de visión locales lentos o arranques en frío de Ollama. -
Para
image describe,--modeldebe ser un<provider/model>compatible con imágenes. -
Para modelos de visión locales de Ollama, descarga primero el modelo y establece
OLLAMA_API_KEYen cualquier valor de marcador de posición, por ejemploollama-local. Consulta Ollama.
Audio
Usaaudio para la transcripción de archivos.
audio transcribees para transcripción de archivos, no para gestión de sesiones en tiempo real.--modeldebe ser<provider/model>.
TTS
Usatts para síntesis de voz y estado del proveedor de TTS.
tts statususa Gateway de forma predeterminada porque refleja el estado de TTS gestionado por Gateway.- Usa
tts providers,tts voicesytts set-providerpara inspeccionar y configurar el comportamiento de TTS.
Vídeo
Usavideo para generación y descripción.
video generateacepta--size,--aspect-ratio,--resolution,--duration,--audio,--watermarky--timeout-ms, y los reenvía al runtime de generación de vídeo.--modeldebe ser<provider/model>paravideo describe.
Web
Usaweb para flujos de trabajo de búsqueda y obtención.
- Usa
web providerspara inspeccionar los proveedores disponibles, configurados y seleccionados.
Embeddings
Usaembedding para la creación de vectores y la inspección de proveedores de embeddings.
Salida JSON
Los comandos de inferencia normalizan la salida JSON bajo un contenedor compartido:okcapabilitytransportprovidermodelattemptsoutputserror
outputs contiene los archivos escritos por OpenClaw. Usa
path, mimeType, size y cualquier dimensión específica del medio en ese arreglo
para automatización en lugar de analizar stdout legible para humanos.
Errores comunes
Notas
openclaw capability ...es un alias deopenclaw infer ....