Ollama

OpenClaw は、OpenAI 互換の /v1 エンドポイントではなく、Ollama のネイティブ API（/api/chat）と通信します。次の 3 つのモードがサポートされています。

モード	使用するもの
クラウド + ローカル	到達可能な Ollama ホスト。ローカルモデルと、（サインイン済みの場合）`:cloud` モデルを提供
クラウドのみ	`https://ollama.com` を直接使用。ローカルデーモンは不要
ローカルのみ	到達可能な Ollama ホスト。ローカルモデルのみ

専用の ollama-cloud プロバイダー ID を使用するクラウドのみのセットアップについては、 Ollama Cloud を参照してください。クラウドルーティングをローカルの ollama プロバイダーと分離しておきたい場合は、ollama-cloud/<model> 参照を使用してください。

/v1 OpenAI 互換 URL（http://host:11434/v1）は使用しないでください。ツール呼び出しが機能しなくなり、モデルが未処理のツール呼び出し JSON をプレーンテキストとして出力する可能性があります。ネイティブ URL（baseUrl: "http://host:11434"、/v1 なし）を使用してください。

正規の設定キーは baseUrl です。OpenAI SDK 形式の例では baseURL も使用できますが、新しい設定では baseUrl を使用してください。

認証ルール

ローカルおよび LAN ホスト

ループバック、プライベートネットワーク、.local、およびホスト名のみの Ollama URL には、実際のベアラートークンは必要ありません。これらには OpenClaw が ollama-local マーカーを使用します。

リモートおよび Ollama Cloud ホスト

パブリックなリモートホストと https://ollama.com には、実際の認証情報（OLLAMA_API_KEY、認証プロファイル、またはプロバイダーの apiKey）が必要です。ホスト型サービスを直接使用する場合は、ollama-cloud プロバイダーを推奨します。

カスタムプロバイダー ID

api: "ollama" を持つカスタムプロバイダーにも同じルールが適用されます。たとえば、プライベート LAN ホストを参照する ollama-remote プロバイダーは apiKey: "ollama-local" を使用できます。サブエージェントはこれを認証情報の欠如として扱わず、Ollama プロバイダーフックを介してそのマーカーを解決します。埋め込みでその Ollama エンドポイントを使用するために、memory.search.provider でカスタムプロバイダー ID を指定することもできます。

認証プロファイル

auth-profiles.json にはプロバイダー ID の認証情報を保存し、エンドポイント設定（baseUrl、api、モデル、ヘッダー、タイムアウト）は models.providers.<id> に配置します。{ "ollama-windows": { "apiKey": "ollama-local" } } などの古いフラットファイルはランタイム形式ではありません。openclaw doctor --fix はバックアップを作成し、それらを正規の ollama-windows:default API キープロファイルに書き換えます。そのレガシーファイル内の baseUrl 値は不要な情報であり、プロバイダー設定に移す必要があります。

メモリ埋め込みのスコープ

Ollama のメモリ埋め込みに使用するベアラー認証のスコープは、宣言時に指定されたホストに限定されます。

プロバイダーレベルのキーは、そのプロバイダーのホストにのみ送信されます。
memory.search.remote.apiKey およびエージェント単位のオーバーライドは、それぞれのリモート埋め込みホストにのみ送信されます。
OLLAMA_API_KEY 環境変数の値のみが設定されている場合、それは Ollama Cloud の規約として扱われ、デフォルトではローカルまたはセルフホスト型ホストには送信されません。

はじめに

オンボーディング（推奨）
手動セットアップ

オンボーディングを実行

openclaw onboard

Ollama を選択し、次にモード（Cloud + Local、Cloud only、または Local only）を選択します。新規のガイド付きセットアップでは、OpenClaw は最初にデフォルトまたは設定済みの Ollama ホストを確認します。/api/show によってツールサポートと 16K 以上のコンテキストウィンドウが確認された場合に限り、インストール済みモデルが自動的に提示されます。コンテキストメタデータがない場合やそれより小さい場合は、手動セットアップの経路が維持されます。共通の CLI/macOS セットアップ手順では、保存前に実際の補完を使用して、選択されたルートを引き続き検証します。この自動確認によってモデルがプルされることはありません。適切なインストール済みモデルが存在しない場合、オンボーディングは通常の Ollama モデル選択画面に進みます。

モデルを選択

Cloud only は OLLAMA_API_KEY の入力を求め、ホスト型クラウドのデフォルトを提案します。Cloud + Local と Local only は Ollama のベース URL の入力を求め、利用可能なモデルを検出し、選択されたローカルモデルがない場合は自動的にプルします。gemma4:latest のようなインストール済みの :latest タグは、gemma4 と重複して表示されず、一度だけ表示されます。Cloud + Local は、クラウドアクセス用にホストへサインイン済みかどうかも確認します。

検証

openclaw models list --provider ollama

非対話形式：

openclaw onboard --non-interactive \
  --auth-choice ollama \
  --custom-base-url "http://ollama-host:11434" \
  --custom-model-id "qwen3.5:27b" \
  --accept-risk

--custom-base-url と --custom-model-id は省略可能です。省略すると、ローカルのデフォルトホストと gemma4 の推奨モデルが使用されます。

Ollama をインストールして起動

ollama.com/download から入手し、モデルをプルします。

ollama pull gemma4

ハイブリッドクラウドアクセスの場合は、同じホストで ollama signin を実行します。

認証情報を設定

export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"    # ローカル/LAN ホストでは任意の値を使用可能
export OLLAMA_API_KEY="your-real-key"   # https://ollama.com のみ

または設定で指定します：openclaw config set models.providers.ollama.apiKey "OLLAMA_API_KEY"。

モデルを選択

openclaw models list
openclaw models set ollama/gemma4

または設定で指定します。

{
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "ollama/gemma4" },
    },
  },
}

ローカルホスト経由のクラウドモデル

Cloud + Local は、ローカルモデルと :cloud モデルの両方を、到達可能な 1 つの Ollama ホスト経由でルーティングします。これは Ollama のハイブリッドフローであり、両方を使用する場合にセットアップ中に選択するモードです。 OpenClaw はベース URL の入力を求め、ローカルモデルを検出し、 ollama signin の状態を確認します。サインイン済みの場合は、ホスト型サービスのデフォルト（kimi-k2.5:cloud、minimax-m2.7:cloud、glm-5.1:cloud、glm-5.2:cloud）を提案します。サインインしていない場合、ollama signin を実行するまでセットアップはローカルのみのままです。ローカルデーモンを使用せずにクラウドのみにアクセスする場合は、openclaw onboard --auth-choice ollama-cloud を使用し、Ollama Cloud を参照してください。この経路では ollama signin も実行中のサーバーも必要ありません。

openclaw onboard --auth-choice ollama-cloud
openclaw models set ollama-cloud/kimi-k2.5:cloud

openclaw onboard 中に表示されるクラウドモデルの一覧は https://ollama.com/api/tags からリアルタイムで取得され、最大 500 件に制限されるため、選択画面には現在のホスト型カタログが反映されます。セットアップ時に ollama.com に到達できない場合やモデルが返されない場合、 OpenClaw はハードコードされた推奨リストにフォールバックするため、オンボーディングは引き続き完了できます。

モデル検出（暗黙的プロバイダー）

OLLAMA_API_KEY（または認証プロファイル）が設定されており、 models.providers.ollama も、api: "ollama" を持つ別のカスタムプロバイダーも定義されていない場合、OpenClaw は http://127.0.0.1:11434 からモデルを検出します。

動作	詳細
カタログクエリ	`/api/tags`
機能検出	ベストエフォートの `/api/show` が、`contextWindow`、`num_ctx` の Modelfile パラメーター、および機能（ビジョン、ツール、思考）を読み取ります
ビジョンモデル	`/api/show` の `vision` 機能により、モデルが画像対応（`input: ["text", "image"]`）としてマークされます
推論検出	利用可能な場合は `/api/show` の `thinking` 機能を使用します。Ollama が機能を省略した場合は、名前のヒューリスティック（`r1`、`reason`、`reasoning`、`think`）にフォールバックします。報告された機能にかかわらず、`glm-5.2:cloud` と `deepseek-v4-flash\|pro:cloud` は常に推論モデルとして扱われます。
トークン制限	`maxTokens` のデフォルトは OpenClaw の Ollama 最大トークン上限です
コスト	すべてのコストは `0` です

ollama list
openclaw models list

明示的な models 配列を持つ models.providers.ollama、または api: "ollama" と非ループバックの baseUrl を持つカスタムプロバイダーを設定すると、自動検出は無効になります。その場合、モデルを手動で定義する必要があります（設定を参照）。ホスト型の https://ollama.com を参照する models.providers.ollama エントリでも、Ollama Cloud モデルはプロバイダーによって管理されるため、検出がスキップされます。http://127.0.0.2:11434 などのループバックのカスタムプロバイダーは引き続きローカルとして扱われ、自動検出が維持されます。手動で models.json エントリを作成せずに、ollama/<pulled-model>:latest のような完全な参照を使用できます。OpenClaw はそれをリアルタイムで解決します。サインイン済みのホストでは、一覧にない ollama/<model>:cloud 参照を選択すると、/api/show を使用してその正確なモデルを検証し、Ollama がメタデータを確認した場合に限りランタイムカタログへ追加します。入力ミスは引き続き不明なモデルとして失敗します。

スモークテスト

エージェントのツールサーフェス全体を省略する限定的なテキストプローブ：

OLLAMA_API_KEY=ollama-local \
  openclaw infer model run \
    --local \
    --model ollama/llama3.2:latest \
    --prompt "Reply with exactly: pong" \
    --json

軽量なビジョンモデルプローブには、画像とともに --file を追加します（PNG/JPEG/WebP に対応。画像以外のファイルは Ollama が呼び出される前に拒否されます。音声には openclaw infer audio transcribe を使用してください）。

OLLAMA_API_KEY=ollama-local \
  openclaw infer model run \
    --local \
    --model ollama/qwen2.5vl:7b \
    --prompt "Describe this image in one sentence." \
    --file ./photo.jpg \
    --json

どちらの経路も、チャットツール、メモリ、セッションコンテキストを読み込みません。これが成功する一方で通常のエージェント応答が失敗する場合、問題はエンドポイントではなく、モデルのツールまたはエージェント処理能力にある可能性が高いです。 /model ollama/<model> でのモデル選択は、ユーザーによる厳密な選択です。設定された baseUrl に到達できない場合、別の設定済みモデルへ暗黙的にフォールバックせず、次の応答はプロバイダーエラーで失敗します。分離された cron ジョブは、エージェントターンを開始する前にローカルの安全性チェックを 1 つ追加します。選択したモデルが local/private-network/.local の Ollama プロバイダーに解決され、/api/tags に到達できない場合、OpenClaw はその実行を skipped として記録し、エラーテキストにモデルを含めます。このエンドポイントチェックはホストごとに 5 分間キャッシュされるため、停止したデーモンに対する cron ジョブが繰り返されても、すべてが失敗するリクエストを起動することはありません。ライブ検証:

OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA=1 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_WEB_SEARCH=0 \
  pnpm test:live -- extensions/ollama/ollama.live.test.ts

Ollama Cloud の場合は、同じライブテストをホスト型エンドポイントに向けます（デフォルトでは埋め込みをスキップします。クラウドキーでは /api/embed が許可されていない場合があるため、OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_EMBEDDINGS=1 で強制します）。

export OLLAMA_API_KEY='<your-ollama-cloud-api-key>'
OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA=1 \
OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_BASE_URL=https://ollama.com \
OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_MODEL=glm-5.1:cloud \
OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_WEB_SEARCH=1 \
pnpm test:live -- extensions/ollama/ollama.live.test.ts

モデルを追加するには、それを pull すると自動的に検出されます。

ollama pull mistral

Node ローカル推論

エージェントは、ペアリングされたデスクトップまたはサーバー Node 上の Ollama モデルに短いタスクを委任できます。プロンプトと応答は既存の認証済み Gateway/Node 接続を通過し、リクエストは Node 自身の loopback Ollama エンドポイント（http://127.0.0.1:11434）で実行されます。

Node で Ollama を起動する

ollama pull qwen3:0.6b
ollama list

Node ホストを接続する

openclaw node run \
  --host <gateway-host> \
  --port 18789 \
  --display-name "Local inference"

Gateway ホストでデバイスとその Node コマンドを承認してから、確認します。

openclaw devices list
openclaw devices approve <deviceRequestId>
openclaw nodes pending
openclaw nodes approve <nodeRequestId>
openclaw nodes status --connected

初回接続、または Ollama コマンドを追加するアップグレードによって、 Node コマンドの承認がトリガーされることがあります。Node が ollama.models と ollama.chat を公開せずに接続された場合は、 openclaw nodes pending を再度確認してください。

エージェントから使用する

バンドルされた Ollama Plugin は node_inference ツールを公開します。エージェントはまず action: "discover" を呼び出し、次にその結果に含まれる Node とモデルを指定して action: "run" を呼び出します（対応可能な Node が 1 つだけ接続されている場合、 run では Node を省略できます）。例: 「Node 上の Ollama モデルを検出してから、読み込み済みの最速モデルを使用してこのテキストを要約してください。」

検出では /api/tags を読み取り、/api/show の機能を確認し、利用可能な場合は /api/ps を使用して、すでに読み込まれているモデルを優先的にランク付けします。 Ollama がチャット対応（completion 機能）として報告するローカルモデルのみを返します。 Ollama Cloud の行と埋め込み専用モデルは除外されます。各実行ではモデルの思考を無効にし、ツール呼び出しで別の maxTokens が要求されない限り、出力はデフォルトで 512 トークン（上限 8192）になります。一部のモデル（GPT-OSS など）は思考の無効化をサポートしておらず、推論トークンを出力する場合があります。 Ollama をエージェントに公開せず、Node 上で実行し続けるには、次を実行します。

openclaw config set plugins.entries.ollama.config.nodeInference.enabled false

Node を再起動します（openclaw node restart、またはフォアグラウンドセッションの場合は openclaw node run を停止して再実行します）。Node は ollama.models と ollama.chat の公開を停止しますが、Ollama 自体と Gateway の Ollama プロバイダーには影響しません。値を true に戻して再起動すると、再度有効になります。コマンドサーフェスが変更された場合は、再接続後に openclaw nodes pending の承認が再び必要になることがあります。エージェントターンを使用せず、Node コマンドを直接確認します。

openclaw nodes invoke \
  --node "Local inference" \
  --command ollama.models \
  --params '{}' \
  --invoke-timeout 90000 \
  --timeout 100000

openclaw nodes invoke \
  --node "Local inference" \
  --command ollama.chat \
  --params '{"model":"qwen3:0.6b","prompt":"Reply with exactly: pong","maxTokens":32,"timeoutMs":120000}' \
  --invoke-timeout 130000 \
  --timeout 140000

--invoke-timeout は、Node がコマンドを実行できる時間を制限します。 --timeout は Gateway 呼び出し全体を制限するため、より大きな値にする必要があります。 Node ローカル推論では、常に Node 自身の loopback エンドポイントが使用されます。設定済みのリモート/クラウド models.providers.ollama.baseUrl は再利用されません。 Node コマンドは、macOS、Linux、Windows の Node ホストでデフォルトで利用でき、通常の Node ペアリング/コマンドポリシーが引き続き適用されます。

ビジョンと画像の説明

バンドルされた Ollama Plugin は、Ollama を画像対応のメディア理解プロバイダーとして登録します。そのため OpenClaw は、明示的な画像説明リクエストと、設定済みの画像モデルのデフォルトを、ローカルまたはホスト型の Ollama ビジョンモデルにルーティングできます。

ollama pull qwen2.5vl:7b
export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"
openclaw infer image describe --file ./photo.jpg --model ollama/qwen2.5vl:7b --json

--model は完全な <provider/model> 参照でなければなりません。設定されている場合、 infer image describe は、ネイティブビジョンをすでにサポートするモデルで説明をスキップする代わりに、最初にそのモデルを試します。呼び出しが失敗した場合、OpenClaw は agents.defaults.imageModel.fallbacks を通じて続行できます。ファイル/URL の準備エラーは、フォールバックが試行される前に失敗します。OpenClaw の画像理解フローと設定済みの imageModel には infer image describe を使用し、カスタムプロンプトによる生のマルチモーダルプローブには infer model run --file を使用します。 Ollama を受信メディアのデフォルトの画像理解プロバイダーにするには、次のようにします。

{
  agents: {
    defaults: {
      imageModel: {
        primary: "ollama/qwen2.5vl:7b",
      },
    },
  },
}

完全な ollama/<model> 参照を推奨します。qwen2.5vl:7b のようなベアな imageModel 参照は、その正確なモデルが input: ["text", "image"] を伴って models.providers.ollama.models の下に記載され、同じベア ID を公開する設定済みの画像プロバイダーが他にない場合に限り、 ollama/qwen2.5vl:7b に正規化されます。それ以外の場合は、プロバイダープレフィックスを明示的に使用してください。低速なローカルビジョンモデルでは、クラウドモデルよりも長い画像理解タイムアウトが必要になることがあります。また、Ollama がモデルで公開されているビジョンコンテキスト全体を割り当てようとすると、リソースが制約されたハードウェアでクラッシュする可能性があります。機能のタイムアウトを設定し、 num_ctx に上限を設定します。

{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        models: [
          {
            id: "qwen2.5vl:7b",
            name: "qwen2.5vl:7b",
            input: ["text", "image"],
            params: { num_ctx: 2048, keep_alive: "1m" },
          },
        ],
      },
    },
  },
  tools: {
    media: {
      image: {
        timeoutSeconds: 180,
        models: [{ provider: "ollama", model: "qwen2.5vl:7b", timeoutSeconds: 300 }],
      },
    },
  },
}

このタイムアウトは、受信画像の理解と明示的な image ツールに適用されます。通常のモデル呼び出しでは、 models.providers.ollama.timeoutSeconds が引き続き基盤となる Ollama HTTP リクエストのガードを制御します。ライブ検証:

OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_IMAGE=1 \
  pnpm test:live -- src/agents/tools/image-tool.ollama.live.test.ts

models.providers.ollama.models を手動で定義する場合は、ビジョンモデルを明示的にマークします。

{
  id: "qwen2.5vl:7b",
  name: "qwen2.5vl:7b",
  input: ["text", "image"],
  contextWindow: 128000,
  maxTokens: 8192,
}

OpenClaw は、画像対応としてマークされていないモデルへの画像説明リクエストを拒否します。暗黙的な検出では、これは /api/show のビジョン機能から取得されます。

設定

基本（暗黙的な検出）
明示的（手動モデル）
カスタムベース URL

export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"

OLLAMA_API_KEY が設定されている場合、プロバイダーエントリで apiKey を省略できます。OpenClaw が可用性チェック用に補完します。

ホスト型クラウドのセットアップ、デフォルト以外のホスト/ポート、コンテキストウィンドウの強制、または完全に手動のモデル一覧には、明示的な設定を使用します。

{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        baseUrl: "https://ollama.com",
        apiKey: "OLLAMA_API_KEY",
        api: "ollama",
        models: [
          {
            id: "kimi-k2.5:cloud",
            name: "kimi-k2.5:cloud",
            reasoning: false,
            input: ["text", "image"],
            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
            contextWindow: 128000,
            maxTokens: 8192
          }
        ]
      }
    }
  }
}

明示的な設定では自動検出が無効になるため、モデルを列挙する必要があります。

{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        apiKey: "ollama-local",
        baseUrl: "http://ollama-host:11434", // /v1 なし - ネイティブ Ollama API URL
        api: "ollama", // 明示的: ネイティブのツール呼び出し動作を保証
        timeoutSeconds: 300, // 任意: コールド状態のローカルモデル向けに接続/ストリームの時間枠を延長
        models: [
          {
            id: "qwen3:32b",
            name: "qwen3:32b",
            params: {
              keep_alive: "15m", // 任意: ターン間でモデルを読み込み済みのまま維持
            },
          },
        ],
      },
    },
  },
}

/v1 を追加しないでください。このパスでは OpenAI 互換モードが選択されますが、ツール呼び出しは信頼できません。

一般的なレシピ

モデル ID は、ollama list または openclaw models list --provider ollama の正確な名前に置き換えてください。

自動検出を使用するローカルモデル

Gateway と同じマシン上の Ollama が自動的に検出されます。

ollama serve
ollama pull gemma4
export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"
openclaw models list --provider ollama
openclaw models set ollama/gemma4

手動モデルが必要でない限り、models.providers.ollama ブロックを追加しないでください。

手動モデルを使用する LAN Ollama ホスト

{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        baseUrl: "http://gpu-box.local:11434",
        apiKey: "ollama-local",
        api: "ollama",
        timeoutSeconds: 300,
        contextWindow: 32768,
        maxTokens: 8192,
        models: [
          {
            id: "qwen3.5:9b",
            name: "qwen3.5:9b",
            reasoning: true,
            input: ["text"],
            params: {
              num_ctx: 32768,
              thinking: false,
              keep_alive: "15m",
            },
          },
        ],
      },
    },
  },
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "ollama/qwen3.5:9b" },
    },
  },
}

contextWindow は OpenClaw のコンテキスト上限で、params.num_ctx は Ollama に送信されます。ハードウェアでモデルの公開済みコンテキスト全体を実行できない場合は、両者を一致させてください。

Ollama Cloud のみ

ローカルデーモンを使用せず、ホスト型モデルを直接使用します。

export OLLAMA_API_KEY="your-ollama-api-key"

{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        baseUrl: "https://ollama.com",
        apiKey: "OLLAMA_API_KEY",
        api: "ollama",
        models: [
          {
            id: "kimi-k2.5:cloud",
            name: "kimi-k2.5:cloud",
            reasoning: false,
            input: ["text", "image"],
            contextWindow: 128000,
            maxTokens: 8192,
          },
        ],
      },
    },
  },
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "ollama/kimi-k2.5:cloud" },
    },
  },
}

この形式の代わりに専用の ollama-cloud プロバイダー ID を使用する場合は、 Ollama Cloudを参照してください。

サインイン済みデーモンを介したクラウドとローカルの併用

ollama signin
ollama pull gemma4

{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        baseUrl: "http://127.0.0.1:11434",
        apiKey: "ollama-local",
        api: "ollama",
        timeoutSeconds: 300,
        models: [
          { id: "gemma4", name: "gemma4", input: ["text"] },
          { id: "kimi-k2.5:cloud", name: "kimi-k2.5:cloud", input: ["text", "image"] },
        ],
      },
    },
  },
  agents: {
    defaults: {
      model: {
        primary: "ollama/gemma4",
        fallbacks: ["ollama/kimi-k2.5:cloud"],
      },
    },
  },
}

複数の Ollama ホスト

複数の Ollama サーバーを実行する場合は、カスタムプロバイダー ID を使用します。それぞれに独自のホスト、モデル、認証、タイムアウトが設定されます。

{
  models: {
    providers: {
      "ollama-fast": {
        baseUrl: "http://mini.local:11434",
        apiKey: "ollama-local",
        api: "ollama",
        contextWindow: 32768,
        models: [{ id: "gemma4", name: "gemma4", input: ["text"] }],
      },
      "ollama-large": {
        baseUrl: "http://gpu-box.local:11434",
        apiKey: "ollama-local",
        api: "ollama",
        timeoutSeconds: 420,
        contextWindow: 131072,
        maxTokens: 16384,
        models: [{ id: "qwen3.5:27b", name: "qwen3.5:27b", input: ["text"] }],
      },
    },
  },
  agents: {
    defaults: {
      model: {
        primary: "ollama-fast/gemma4",
        fallbacks: ["ollama-large/qwen3.5:27b"],
      },
    },
  },
}

OpenClaw は Ollama を呼び出す前に、アクティブなプロバイダーのプレフィックス（プレーンな ollama/ プレフィックスにフォールバック）を削除するため、 ollama-large/qwen3.5:27b は qwen3.5:27b として Ollama に渡されます。

軽量なローカルモデルプロファイル

一部のローカルモデルは単純なプロンプトには対応できますが、エージェントのツールサーフェス全体を扱うのは困難です。グローバルなランタイム設定を変更する前に、ツールとコンテキストを制限してください。

{
  agents: {
    list: [
      {
        id: "local",
        experimental: {
          localModelLean: true,
        },
        model: { primary: "ollama/gemma4" },
      },
    ],
  },
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        baseUrl: "http://127.0.0.1:11434",
        apiKey: "ollama-local",
        api: "ollama",
        contextWindow: 32768,
        models: [
          {
            id: "gemma4",
            name: "gemma4",
            input: ["text"],
            params: { num_ctx: 32768 },
            compat: { supportsTools: false },
          },
        ],
      },
    },
  },
}

compat.supportsTools: false は、モデルまたはサーバーがツールスキーマで確実に失敗する場合にのみ使用してください。安定性と引き換えにエージェントの能力が低下します。 localModelLean は、明示的に必要とされない限り、負荷の高いブラウザー、Cron、メッセージ、メディア生成、音声、PDF の各ツールをエージェントの直接的なサーフェスから除外し、より大きなカタログを Tool Search の背後に配置します。Ollama のランタイムコンテキストや思考モードは変更しません。ループする、または隠れた推論に予算を費やす小規模な Qwen 系思考モデルでは、params.num_ctx および params.thinking: false と組み合わせてください。

モデルの選択

{
  agents: {
    defaults: {
      model: {
        primary: "ollama/gpt-oss:20b",
        fallbacks: ["ollama/llama3.3", "ollama/qwen2.5-coder:32b"],
      },
    },
  },
}

カスタムプロバイダー ID も同じように機能します。ollama-spark/qwen3:32b のようにアクティブなプロバイダーのプレフィックスを使用する参照の場合、OpenClaw は Ollama を呼び出す前にそのプレフィックスを削除し、qwen3:32b を送信します。低速なローカルモデルでは、エージェントランタイム全体のタイムアウトを延長する前に、プロバイダー単位の調整を優先してください。

{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        timeoutSeconds: 300,
        models: [
          {
            id: "gemma4:26b",
            name: "gemma4:26b",
            params: { keep_alive: "15m" },
          },
        ],
      },
    },
  },
}

timeoutSeconds は、接続の確立、ヘッダー、本文のストリーミング、保護された fetch の中止までを含む、モデルへの HTTP リクエスト全体を対象とします。params.keep_alive はネイティブの /api/chat リクエストでトップレベルの keep_alive として転送されます。初回ターンの読み込み時間がボトルネックの場合は、モデルごとに設定してください。

クイック検証

# このマシンから Ollama デーモンが見えることを確認
curl http://127.0.0.1:11434/api/tags

# OpenClaw のカタログと選択されたモデル
openclaw models list --provider ollama
openclaw models status

# モデルを直接スモークテスト
openclaw infer model run \
  --model ollama/gemma4 \
  --prompt "Reply with exactly: ok"

リモートホストでは、127.0.0.1 を baseUrl ホストに置き換えてください。curl は動作するのに OpenClaw が動作しない場合は、Gateway が別のマシン、コンテナ、またはサービスアカウントで実行されていないか確認してください。

Ollama Web Search

OpenClaw には、web_search プロバイダーとして Ollama Web Search がバンドルされています。

プロパティー	詳細
ホスト	設定されている場合は `models.providers.ollama.baseUrl`、それ以外は `http://127.0.0.1:11434`。`https://ollama.com` はホスト型 API を直接使用します
認証	サインイン済みのローカルホストではキー不要。`https://ollama.com` を直接検索する場合または認証で保護されたホストでは、`OLLAMA_API_KEY` または設定済みのプロバイダー認証を使用します
要件	ローカルまたはセルフホストのホストが実行中であり、`ollama signin` でサインイン済みである必要があります。ホスト型検索を直接使用するには、`baseUrl: "https://ollama.com"` と実際の API キーが必要です

openclaw onboard または openclaw configure --section web の実行中に選択するか、次のように設定します。

{
  tools: {
    web: {
      search: {
        provider: "ollama",
      },
    },
  },
}

Ollama Cloud 経由でホスト型検索を直接使用する場合は、次のように設定します。

{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        baseUrl: "https://ollama.com",
        apiKey: "OLLAMA_API_KEY",
        api: "ollama",
        models: [{ id: "kimi-k2.5:cloud", name: "kimi-k2.5:cloud", input: ["text"] }],
      },
    },
  },
  tools: {
    web: {
      search: { provider: "ollama" },
    },
  },
}

セルフホストのホストでは、OpenClaw は最初にローカルの /api/experimental/web_search プロキシを試し、その後、同じホスト上のホスト型 /api/web_search パスにフォールバックします。通常、サインイン済みのローカルデーモンはローカルプロキシ経由で応答します。https://ollama.com を直接呼び出す場合は、常にホスト型の /api/web_search エンドポイントを使用します。

完全なセットアップと動作については、Ollama Web Searchを参照してください。

高度な設定

従来の OpenAI 互換モード

このモードではツール呼び出しの信頼性がありません。 プロキシで OpenAI 形式が必要で、ネイティブのツール呼び出しに依存しない場合にのみ使用してください。

/v1/chat/completions の背後にあるプロキシでは、api: "openai-completions" を明示的に設定してください。

{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        baseUrl: "http://ollama-host:11434/v1",
        api: "openai-completions",
        injectNumCtxForOpenAICompat: true, // デフォルト: true
        apiKey: "ollama-local",
        models: [...]
      }
    }
  }
}

このモードでは、ストリーミングとツール呼び出しの同時使用がサポートされない場合があります。モデルで params: { streaming: false } が必要になることがあります。このモードでは、Ollama が暗黙的に 4096 トークンのコンテキストへフォールバックしないように、OpenClaw はデフォルトで options.num_ctx を挿入します。プロキシが未知の options フィールドを拒否する場合は、無効にしてください。

{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        baseUrl: "http://ollama-host:11434/v1",
        api: "openai-completions",
        injectNumCtxForOpenAICompat: false,
        apiKey: "ollama-local",
        models: [...]
      }
    }
  }
}

コンテキストウィンドウ

自動検出されたモデルでは、OpenClaw は /api/show が報告するコンテキストウィンドウを使用します。これには、カスタム Modelfile のより大きな PARAMETER num_ctx 値も含まれます。それ以外の場合は、OpenClaw のデフォルトの Ollama コンテキストウィンドウにフォールバックします。プロバイダーレベルの contextWindow、contextTokens、maxTokens は、そのプロバイダー配下のすべてのモデルにデフォルト値を設定し、モデルごとに上書きできます。contextWindow は OpenClaw 独自のプロンプトおよび Compaction の予算です。ネイティブの /api/chat リクエストでは、params.num_ctx を明示的に設定しない限り options.num_ctx は未設定のままになり、Ollama 独自のモデル、 OLLAMA_CONTEXT_LENGTH、または VRAM に基づくデフォルトが適用されます。無効、ゼロ、負、または有限でない params.num_ctx 値は無視されます。古い設定でネイティブリクエストのコンテキストを強制するために contextWindow/maxTokens のみを使用していた場合は、 openclaw doctor --fix を実行して、それらを params.num_ctx にコピーしてください。 OpenAI 互換アダプターは引き続き、設定された params.num_ctx または contextWindow からデフォルトで options.num_ctx を挿入します。アップストリームが options を拒否する場合は、injectNumCtxForOpenAICompat: false で無効にしてください。ネイティブモデルのエントリーでは、params 配下に一般的な Ollama ランタイムオプションも指定でき、ネイティブの /api/chat options として転送されます: num_keep、seed、 num_predict、top_k、top_p、min_p、typical_p、repeat_last_n、 temperature、repeat_penalty、presence_penalty、frequency_penalty、 stop、num_batch、num_gpu、main_gpu、use_mmap、num_thread。一部のキー（format、keep_alive、truncate、shift）は、 options にネストされず、トップレベルのリクエストフィールドとして転送されます。OpenClaw が転送するのはこれらの Ollama リクエストキーのみであるため、streaming のようなランタイム専用のパラメーターが Ollama に送信されることはありません。トップレベルの think を設定するには、params.think（または params.thinking）を使用してください。false は、Qwen 系思考モデルの API レベルの思考を無効にします。

{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        contextWindow: 32768,
        models: [
          {
            id: "llama3.3",
            contextWindow: 131072,
            maxTokens: 65536,
            params: {
              num_ctx: 32768,
              temperature: 0.7,
              top_p: 0.9,
              thinking: false,
            },
          }
        ]
      }
    }
  }
}

モデルごとの agents.defaults.models["ollama/<model>"].params.num_ctx も機能します。両方が設定されている場合は、明示的なプロバイダーモデルエントリが優先されます。

Thinking の制御

OpenClaw は Ollama が期待する形式で Thinking を転送します。つまり、options.think ではなくトップレベルの think です。自動検出されたモデルのうち、/api/show が thinking 機能を報告するものでは、/think low、/think medium、/think high、 /think max が公開されます。Thinking 非対応モデルでは /think off のみが公開されます。

openclaw agent --model ollama/gemma4 --thinking off
openclaw agent --model ollama/gemma4 --thinking low

または、モデルのデフォルトを設定します。

{
  agents: {
    defaults: {
      models: {
        "ollama/gemma4": {
          thinking: "low",
        },
      },
    },
  },
}

モデルごとの params.think/params.thinking により、特定モデルの API Thinking を無効化または強制できます。アクティブな実行に暗黙の off デフォルトしかない場合、OpenClaw はその明示的な設定を保持します。ただし、/think medium のような off 以外のランタイムコマンドは、引き続きその設定を上書きします。明示的に reasoning: false と指定されたモデルには、真と評価される Thinking リクエストは送信されません。 think: false リクエストは常に送信されます。

推論モデル

deepseek-r1、reasoning、reason、think という名前のモデルは、デフォルトで推論対応として扱われます。追加設定は不要です。

ollama pull deepseek-r1:32b

モデルのコスト

Ollama はローカルで実行され、無料であるため、自動検出されたモデルと手動定義されたモデルのどちらでも、すべてのモデルコストは 0 です。

メモリ埋め込み

同梱の Ollama Plugin は、メモリ検索用のメモリ埋め込みプロバイダーを登録します。設定済みの Ollama ベース URL と API キーを使用して /api/embed を呼び出し、可能な場合は複数のメモリチャンクを 1 回の input リクエストにまとめます。proxy.enabled=true の場合、設定された baseUrl から導出される、正確にホストローカルの loopback オリジンへの埋め込みリクエストでは、管理対象の転送プロキシではなく OpenClaw の保護された直接パスが使用されます。設定するホスト名自体が localhost または loopback IP リテラルでなければなりません。単に DNS 解決の結果が loopback になる名前では、引き続き管理対象プロキシパスが使用されます。LAN、 tailnet、プライベートネットワーク、およびパブリックの Ollama ホストでは常に管理対象プロキシパスが使用され、別のホストやポートへのリダイレクトには信頼が引き継がれません。proxy.loopbackMode: "proxy" では loopback トラフィックもプロキシ経由になります。proxy.loopbackMode: "block" では接続前に拒否されます。管理対象プロキシを参照してください。

プロパティ	値
デフォルトモデル	`nomic-embed-text`
自動 pull	ローカルに存在しない場合は実行
デフォルトのインライン並行数	1（ほかのプロバイダーのデフォルトはより高い値です。ホストに余力がある場合は `nonBatchConcurrency` で増やしてください）

クエリ時の埋め込みでは、取得用プレフィックスが必須または推奨されるモデル、 nomic-embed-text、qwen3-embedding、mxbai-embed-large に対してそれらを使用します。ドキュメントのバッチは未加工のままなので、既存のインデックスに形式の移行は不要です。

{
  memory: {
    search: {
      provider: "ollama",
      remote: {
        // Ollama のデフォルトです。再インデックスが遅すぎる場合は、大規模なホストで増やしてください。
        nonBatchConcurrency: 1,
      },
    },
  },
}

リモートの埋め込みホストでは、認証のスコープをそのホストに限定してください。

{
  memory: {
    search: {
      provider: "ollama",
      model: "nomic-embed-text",
      remote: {
        baseUrl: "http://gpu-box.local:11434",
        apiKey: "ollama-local",
        nonBatchConcurrency: 2,
      },
    },
  },
}

ストリーミング設定

Ollama はデフォルトで ネイティブ API（/api/chat）を使用します。これはストリーミングとツール呼び出しの併用をサポートしており、特別な設定は不要です。ネイティブリクエストでは、Thinking の制御が直接転送されます。明示的な params.think/params.thinking が設定されていない限り、/think off と openclaw agent --thinking off はトップレベルの think: false を送信します。/think low|medium|high は対応する effort 文字列を送信します。/think max は Ollama の最大 effort である think: "high" に対応します。

代わりに OpenAI 互換エンドポイントを使用する場合は、上記の「従来の OpenAI 互換モード」を参照してください。このモードでは、ストリーミングとツール呼び出しが併用できない場合があります。

トラブルシューティング

WSL2 のクラッシュループ（再起動の繰り返し）

NVIDIA/CUDA を使用する WSL2 では、公式の Ollama Linux インストーラーが Restart=always を指定した ollama.service systemd ユニットを作成します。そのサービスが自動起動し、WSL2 の起動中に GPU を使用するモデルを読み込むと、Ollama が読み込み中にホストメモリを固定することがあります。Hyper-V のメモリ回収ではそのページを必ずしも回収できないため、Windows が WSL2 VM を終了し、systemd が Ollama を再起動して、ループが繰り返されることがあります。判断材料としては、WSL2 の再起動や終了が繰り返されること、WSL2 起動直後に app.slice または ollama.service の CPU 使用率が高くなること、Linux の OOM killer ではなく systemd から SIGTERM が送られることが挙げられます。OpenClaw は、WSL2、Restart=always を指定して有効化された ollama.service、および可視の CUDA マーカーを検出すると、起動時に警告を記録します。対処方法：

sudo systemctl disable ollama

Windows 側では、次の内容を %USERPROFILE%\.wslconfig に追加してから wsl --shutdown を実行します。

[experimental]
autoMemoryReclaim=disabled

または、keep-alive を短くするか、必要なときだけ Ollama を手動で起動します。

export OLLAMA_KEEP_ALIVE=5m
ollama serve

ollama/ollama#11317を参照してください。

Ollama が検出されない

Ollama が実行中であること、OLLAMA_API_KEY（または認証プロファイル）が設定されていること、および models.providers.ollama が明示的に定義されていないことを確認してください。

ollama serve
curl http://localhost:11434/api/tags

利用可能なモデルがない

モデルをローカルに pull するか、 models.providers.ollama で明示的に定義します。

ollama list  # インストール済みのモデルを確認
ollama pull gemma4
ollama pull gpt-oss:20b
ollama pull llama3.3     # または別のモデル

接続が拒否される

# Ollama が実行中か確認
ps aux | grep ollama

# または Ollama を再起動
ollama serve

リモートホストは curl では動作するが OpenClaw では動作しない

Gateway を実行しているものと同じマシンおよびランタイムから確認してください。

openclaw gateway status --deep
curl http://ollama-host:11434/api/tags

一般的な原因：

baseUrl が localhost を指しているが、Gateway は Docker 内または別のホストで実行されている。
URL が /v1 を使用しているため、ネイティブ Ollama ではなく OpenAI 互換の動作が選択されている。
リモートホストでファイアウォールまたは LAN バインドの変更が必要。
モデルがノート PC のデーモンには存在するが、リモート側には存在しない。

モデルがツール JSON をテキストとして出力する

通常、プロバイダーが OpenAI 互換モードになっているか、モデルがツールスキーマを処理できないことが原因です。ネイティブモードを推奨します。

{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        baseUrl: "http://ollama-host:11434",
        api: "ollama",
      },
    },
  },
}

小規模なローカルモデルが引き続きツールスキーマで失敗する場合は、そのモデルエントリに compat.supportsTools: false を設定して再テストしてください。

Kimi または GLM が文字化けした記号を返す

ホスト型 Kimi/GLM の応答が、言語として意味をなさない記号の長い連続である場合、成功した応答ではなく、失敗したプロバイダー呼び出しとして扱われます。そのため、破損したテキストをセッションに保存する代わりに、通常の再試行、フォールバック、エラー処理が実行されます。再発した場合は、モデル名、現在のセッションファイル、および実行で Cloud + Local と Cloud only のどちらを使用したかを記録し、新しいセッションとフォールバックモデルを試してください。

openclaw infer model run --model ollama/kimi-k2.5:cloud --prompt "Reply with exactly: ok" --json
openclaw models set ollama/gemma4

コールド状態のローカルモデルがタイムアウトする

大規模なローカルモデルは、初回読み込みに時間がかかることがあります。タイムアウトを Ollama プロバイダーに限定し、必要に応じてターン間もモデルを読み込み済みの状態に保ちます。

{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        timeoutSeconds: 300,
        models: [
          {
            id: "gemma4:26b",
            name: "gemma4:26b",
            params: { keep_alive: "15m" },
          },
        ],
      },
    },
  },
}

ホスト自体が接続を受け付けるまでに時間がかかる場合は、timeoutSeconds によりこのプロバイダーの保護された接続タイムアウトも延長されます。

大規模コンテキストモデルが遅すぎる、またはメモリ不足になる

多くのモデルは、ハードウェアで無理なく実行できる容量を超えるコンテキストを公称値として示します。ネイティブ Ollama は、params.num_ctx が設定されていない限り、独自のランタイムデフォルトを使用します。最初のトークンが返るまでのレイテンシーを予測可能にするには、 OpenClaw の割り当てと Ollama のリクエストコンテキストの両方に上限を設定します。

{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        contextWindow: 32768,
        maxTokens: 8192,
        models: [
          {
            id: "qwen3.5:9b",
            name: "qwen3.5:9b",
            params: { num_ctx: 32768, thinking: false },
          },
        ],
      },
    },
  },
}

OpenClaw が送信するプロンプトが多すぎる場合は、contextWindow を下げます。 Ollama のランタイムコンテキストがマシンに対して大きすぎる場合は、params.num_ctx を下げます。生成に時間がかかりすぎる場合は、maxTokens を下げます。

詳細なヘルプについては、トラブルシューティングとよくある質問を参照してください。

Ollama Cloud

専用の ollama-cloud プロバイダーを使用する、クラウド専用のセットアップです。

モデルプロバイダー

すべてのプロバイダー、モデル参照、フェイルオーバー動作の概要です。

モデルの選択

モデルを選択して設定する方法です。

Ollama Web 検索

Ollama を利用した Web 検索の完全なセットアップと動作の詳細です。

設定

完全な設定リファレンスです。

Overview

Concepts and configuration

Providers

認証ルール

はじめに

ローカルホスト経由のクラウドモデル

モデル検出（暗黙的プロバイダー）

スモークテスト

Node ローカル推論

ビジョンと画像の説明

設定

一般的なレシピ

モデルの選択

クイック検証

Ollama Web Search

高度な設定

トラブルシューティング

関連項目

Ollama Cloud

モデルプロバイダー

モデルの選択

Ollama Web 検索

設定

​認証ルール

​はじめに

​ローカルホスト経由のクラウドモデル

​モデル検出（暗黙的プロバイダー）

​スモークテスト

​Node ローカル推論

​ビジョンと画像の説明

​設定

​一般的なレシピ

​モデルの選択

​クイック検証

​Ollama Web Search

​高度な設定

​トラブルシューティング

​関連項目

Ollama Cloud

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ローカルホスト経由のクラウドモデル

モデル検出（暗黙的プロバイダー）

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関連項目