> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs2.openclaw.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # 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。3 つのモードに対応しています。 | 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は `:cloud` モデルを提供 | | クラウドのみ | ローカルデーモンなしで `https://ollama.com` に直接接続 | | 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 を使うクラウド専用セットアップについては、 [Ollama Cloud](/ja-JP/providers/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/` 参照を使用します。 `/v1` OpenAI 互換 URL (`http://host:11434/v1`) は使用しないでください。ツール呼び出しが壊れ、モデルが生のツール呼び出し JSON をプレーンテキストとして出力する場合があります。ネイティブ URL を使用してください: `baseUrl: "http://host:11434"` (`/v1` なし)。 正規の設定キーは `baseUrl` です。OpenAI-SDK 形式の例に合わせて `baseURL` も受け付けますが、新しい設定では `baseUrl` を使用してください。 ## 認証ルール ループバック、プライベートネットワーク、`.local`、およびベアホスト名の Ollama URL には、実際の bearer トークンは不要です。OpenClaw はこれらに `ollama-local` マーカーを使用します。 パブリックなリモートホストと `https://ollama.com` には、実際の認証情報が必要です: `OLLAMA_API_KEY`、認証プロファイル、またはプロバイダーの `apiKey`。直接ホスト型で使う場合は、`ollama-cloud` プロバイダーを優先してください。 `api: "ollama"` を持つカスタムプロバイダーも同じルールに従います。たとえば、プライベート LAN ホストを指す `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、そのマーカーを認証情報の欠落として扱うのではなく、Ollama プロバイダーフックを通じて解決します。埋め込みがその Ollama エンドポイントを使用するように、`agents.defaults.memorySearch.provider` でカスタムプロバイダー id を指すこともできます。 `auth-profiles.json` はプロバイダー id の認証情報を保存します。エンドポイント設定 (`baseUrl`, `api`, models, headers, timeouts) は `models.providers.` に置いてください。`{ "ollama-windows": { "apiKey": "ollama-local" } }` のような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` はこれらをバックアップ付きの正規 `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` 値はノイズであり、プロバイダー設定に移す必要があります。 Ollama メモリ埋め込みの bearer 認証は、宣言されたホストにスコープされます。 * 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。 * `agents.*.memorySearch.remote.apiKey` は、そのリモート埋め込みホストにのみ送信されます。 * 純粋な `OLLAMA_API_KEY` env 値は Ollama Cloud の慣例として扱われ、デフォルトではローカル/セルフホストのホストには送信されません。 ## はじめに ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} openclaw onboard ``` **Ollama** を選択し、次にモードを選びます: **クラウド + ローカル**、**クラウドのみ**、または **ローカルのみ**。 `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候補を提案します。`Cloud + Local` と `Local only` は Ollama ベース URL の入力を求め、利用可能なモデルを検出し、選択したローカルモデルがない場合は自動で pull 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 1 回だけ表示されます。`Cloud + Local` は、そのホストがクラウドアクセス用にサインイン済みかどうかも確認します。 ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} openclaw models list --provider ollama ``` 非対話形式: ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} 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` は任意です。省略すると、ローカルのデフォルトホストと提案モデル `gemma4` が使用されます。 [ollama.com/download](https://ollama.com/download) から入手し、モデルを pull します。 ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} ollama pull gemma4 ``` ハイブリッドクラウドアクセスには、同じホストで `ollama signin` を実行します。 ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} export OLLAMA_API_KEY="ollama-local" # local/LAN host, any value works export OLLAMA_API_KEY="your-real-key" # https://ollama.com only ``` または設定で: `openclaw config set models.providers.ollama.apiKey "OLLAMA_API_KEY"`。 ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} openclaw models list openclaw models set ollama/gemma4 ``` または設定で: ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { 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、両方を使いたい場合にセットアップ時に選ぶモードです。 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、ホスト型のデフォルト候補 (`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` を実行するまではセットアップはローカル専用のままです。 ローカルデーモンなしでクラウド専用アクセスを使うには、`openclaw onboard --auth-choice ollama-cloud` を使用し、[Ollama Cloud](/ja-JP/providers/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不要です。 ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} 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一覧は `https://ollama.com/api/tags` からライブで取得され、500 件に制限されるため、ピッカー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、またはモデルが返らない場合、OpenClaw はハードコードされた提案リストにフォールバックし、オンボーディングが完了できるようにします。 ## モデル検出 (暗黙のプロバイダー) `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` | | 能力検出 | ベストエフォートの `/api/show` が `contextWindow`、`num_ctx` Modelfile パラメーター、および能力 (vision/tools/thinking) を読み取ります | | Vision モデル | `/api/show` からの `vision` 能力は、そのモデルを画像対応 (`input: ["text", "image"]`) としてマークします | | 推論検出 | 利用可能な場合は `/api/show` の `thinking` 能力を使用します。Ollama が能力を省略した場合は、名前ヒューリスティック (`r1`, `reason`, `reasoning`, `think`) にフォールバックします。`glm-5.2:cloud` と `deepseek-v4-flash\|pro:cloud` は、報告された能力に関係なく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 | ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} 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、モデルは手動で定義する必要があります ([設定](#configuration) を参照)。ホスト型 `https://ollama.com` を指す `models.providers.ollama` エントリも検出をスキップします。Ollama Cloud モデルはプロバイダー管理だからです。`http://127.0.0.2:11434` のような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、自動検出を維持します。 手書きの `models.json` エントリなしで、`ollama/:latest` のような完全な参照を使用できます。OpenClaw はそれをライブで解決します。サインイン済みホストでは、一覧にない `ollama/:cloud` 参照を選択すると、`/api/show` で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のみランタイムカタログに追加します。タイプミスは引き続き未知のモデルとして失敗します。 ### スモークテスト 完全なエージェントツールサーフェスをスキップする狭いテキストプローブ: ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} OLLAMA_API_KEY=ollama-local \ openclaw infer model run \ --local \ --model ollama/llama3.2:latest \ --prompt "Reply with exactly: pong" \ --json ``` 軽量な vision モデルプローブには画像付きで `--file` を追加します (PNG/JPEG/WebP を受け付けます。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)。 ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} 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。通常のエージェント返信が失敗する一方でこれが成功する場合、問題はエンドポイントではなく、モデルのツール/エージェント能力である可能性が高いです。 `/model ollama/` でモデルを選択することは、正確なユーザー選択です。設定済みの `baseUrl` に到達できない場合、次の返信は別の設定済みモデルへ黙ってフォールバックするのではなく、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 1 つのローカル安全確認を追加します。選択されたモデルがローカル/プライベートネットワーク/`.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、エラーテキストにモデルを含めて `skipped` として記録します。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、停止中のデーモンに対する繰り返しの Cron ジョブがすべて失敗リクエストを起動することはありません。 ライブ検証: ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} 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された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。クラウドキーが `/api/embed` を認可しない場合があるため、 強制するには `OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_EMBEDDINGS=1` を使用します）。 ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} export OLLAMA_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、pull すれば自動的に検出されます。 ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} 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。プロンプトとレスポンスは既存の認証済み Gateway/ノード接続を通過します。リクエストは、その 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。 ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} ollama pull qwen3:0.6b ollama list ``` ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} openclaw node run \ --host \ --port 18789 \ --display-name "Local inference" ``` Gateway ホストでデバイスとそのノードコマンドを承認してから、確認します。 ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} openclaw devices list openclaw devices approve openclaw nodes pending openclaw nodes approve 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では、 ノードコマンドの承認が必要になることがあります。Node が `ollama.models` と `ollama.chat` を通知せずに接続した場合は、もう一度 `openclaw nodes pending` を確認してください。 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、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 Node が 1 つだけ接続されている場合、`run` は Node を省略できます）。例: 「自分の Node 上の Ollama モデルを検出し、読み込み済みの最速モデルを使ってこのテキストを要約してください。」 検出は `/api/tags` を読み取り、`/api/show` の capabilities を確認し、利用可能な場合は `/api/ps` を使ってすでに読み込み済みのモデルを優先的にランク付けします。返されるのは、 Ollama がチャット対応（`completion` capability）として報告するローカルモデルのみです。 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 thinking が無効化され、 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 （ハード上限 8192）になります。一部のモデル（たとえば GPT-OSS）は thinking の無効化をサポートせず、 reasoning 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に Node 上で実行し続けるには、次のようにします。 ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} 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 通知を停止します。Ollama 自体と Gateway の Ollama プロバイダーには影響しません。 再有効化するには値を `true` に戻して再起動します。コマンドサーフェスが変更された場合、 再接続後にもう一度 `openclaw nodes pending` の承認が必要になることがあります。 エージェントターンなしで、Node コマンドを直接確認します。 ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} 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の上限を定めます。 `--timeout` は Gateway 呼び出し全体の上限であり、より大きくする必要があります。 Nodeローカル推論は常に Node 自身の loopback エンドポイントを使用します。 設定済みのリモート/クラウド `models.providers.ollama.baseUrl` は再利用しません。 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/コマンドポリシーの対象のままです。 ## Vision と画像説明 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するため、 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デフォルトを、 ローカルまたはホストされた Ollama vision モデルにルーティングできます。 ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} 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 `` ref である必要があります。設定すると、`infer image describe` はネイティブ vision をすでにサポートするモデルの説明をスキップする代わりに、 そのモデルを最初に試します。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 準備エラーは、 fallback 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検証には `infer model run --file` を使用します。 受信メディアのデフォルト画像理解プロバイダーを Ollama にするには、次のようにします。 ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { agents: { defaults: { imageModel: { primary: "ollama/qwen2.5vl:7b", }, }, }, } ``` 完全な `ollama/` ref を推奨します。`qwen2.5vl:7b` のような裸の `imageModel` ref は、 その正確なモデルが `models.providers.ollama.models` に `input: ["text", "image"]` とともに 列挙され、同じ裸の ID を公開する他の設定済み画像プロバイダーがない場合にのみ `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 vision モデルでは、クラウドモデルより長い画像理解タイムアウトが必要になる場合があり、 Ollama がモデルの公開された vision コンテキスト全体を割り当てようとすると、制約のあるハードウェアで クラッシュすることがあります。capability タイムアウトを設定し、`num_ctx` を制限します。 ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { 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に対する基礎となる Ollama HTTP リクエストガードは、 引き続き `models.providers.ollama.timeoutSeconds` が制御します。 ライブ検証: ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} 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、vision モデルを明示的にマークします。 ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { 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に対する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 vision capability から取得されます。 ## 設定 ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} 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の `apiKey` は省略できます。OpenClaw が可用性チェックのために補完します。 ホストされたクラウド設定、デフォルト以外のホスト/ポート、強制コンテキストウィンドウ、 または完全な手動モデルリストには、明示的な設定を使用します。 ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { 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。 ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { models: { providers: { ollama: { apiKey: "ollama-local", baseUrl: "http://ollama-host:11434", // No /v1 - native Ollama API URL api: "ollama", // Explicit: guarantees native tool-calling behavior timeoutSeconds: 300, // Optional: longer connect/stream budget for cold local models models: [ { id: "qwen3:32b", name: "qwen3:32b", params: { keep_alive: "15m", // Optional: keep the model loaded between turns }, }, ], }, }, }, } ``` `/v1` を追加しないでください。そのパスは OpenAI 互換モードを選択し、ツール呼び出しが信頼できません。 ## よく使うレシピ 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。 Gateway と同じマシン上の Ollama は自動的に検出されます。 ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} 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。 ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { 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 のコンテキスト予算です。`params.num_ctx` は Ollama に送信されます。ハードウェアがモデルの公開された完全なコンテキストを実行できない場合は、 両者を揃えてください。 ローカル daemon なしで、ホストされたモデルを直接使用します。 ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} export OLLAMA_API_KEY="your-ollama-api-key" ``` ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { 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" }, }, }, } ``` この形ではなく専用の `ollama-cloud` プロバイダー ID を使う場合は、 [Ollama Cloud](/ja-JP/providers/ollama-cloud) を参照してください。 ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} ollama signin ollama pull gemma4 ``` ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { 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 サーバーを実行する場合のカスタムプロバイダー ID。それぞれが独自のホスト、モデル、認証、タイムアウトを持ちます。 ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { 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プレフィックスを取り除きます（裸の `ollama/` プレフィックスにフォールバックします）。そのため `ollama-large/qwen3.5:27b` は `qwen3.5:27b` として Ollama に到達します。 一部のローカルモデルは単純なプロンプトを処理できますが、完全なエージェントツールサーフェスではうまく動作しません。グローバルなランタイム設定に触れる前に、ツールとコンテキストを制限してください。 ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { 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機能を制限します。 `localModelLean` は、明示的に必要な場合を除き、重いブラウザー、Cron、メッセージ、メディア生成、音声、PDF ツールを直接のエージェントサーフェスから取り除き、より大きなカタログを Tool Search の背後に置きます。これは Ollama のランタイムコンテキストや思考モードを変更しません。ループしたり、隠れた推論に予算を費やしたりする小さな Qwen スタイルの思考モデルでは、`params.num_ctx` と `params.thinking: false` を組み合わせてください。 ### モデル選択 ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { 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プレフィックスを使う参照では、OpenClaw は Ollama を呼び出す前にそのプレフィックスを取り除き、`qwen3:32b` を送信します。 遅い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上げる前に、プロバイダー単位のチューニングを優先してください。 ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { models: { providers: { ollama: { timeoutSeconds: 300, models: [ { id: "gemma4:26b", name: "gemma4:26b", params: { keep_alive: "15m" }, }, ], }, }, }, } ``` `timeoutSeconds` はモデルの HTTP リクエストを対象にします。接続確立、ヘッダー、ボディストリーミング、保護された fetch 全体の中止が含まれます。`params.keep_alive` はネイティブ `/api/chat` リクエストのトップレベル `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 ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} # Ollama daemon visible to this machine curl http://127.0.0.1:11434/api/tags # OpenClaw catalog and selected model openclaw models list --provider ollama openclaw models status # Direct model smoke openclaw infer model run \ --model ollama/gemma4 \ --prompt "Reply with exactly: ok" ``` リモートホストの場合は、`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 は **Ollama Web Search** を `web_search` プロバイダーとしてバンドルしています。 | プロパティ | 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。直接の `https://ollama.com` 検索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/セルフホストのホストは実行中で、`ollama signin` でサインイン済みである必要があります。直接のホスト型検索には、`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` 中に選択するか、次のように設定します。 ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { tools: { web: { search: { provider: "ollama", }, }, }, } ``` Ollama Cloud 経由の直接のホスト型検索では、次のようにします。 ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { 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 はまずローカルの `/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。サインイン済みのローカルデーモンは通常、ローカルプロキシ経由で応答します。直接の `https://ollama.com` 呼び出しは常にホスト型 `/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](/ja-JP/tools/ollama-search) を参照してください。 ## 高度な設定 **このモードではツール呼び出しは信頼できません。** プロキシが OpenAI 形式を必要とし、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には、`api: "openai-completions"` を明示的に設定します。 ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { models: { providers: { ollama: { baseUrl: "http://ollama-host:11434/v1", api: "openai-completions", injectNumCtxForOpenAICompat: true, // default: true apiKey: "ollama-local", models: [...] } } } } ``` このモードは、ストリーミングとツール呼び出しを同時にサポートしない場合があります。モデルに `params: { streaming: false }` が必要になることがあります。 OpenClaw はこのモードでデフォルトで `options.num_ctx` を注入するため、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することはありません。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。 ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { models: { providers: { ollama: { baseUrl: "http://ollama-host:11434/v1", api: "openai-completions", injectNumCtxForOpenAICompat: false, apiKey: "ollama-local", models: [...] } } } } ``` 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 からのより大きな `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 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のデフォルトを設定し、モデルごとに上書きできます。`contextWindow` は OpenClaw 独自のプロンプト/Compaction 予算です。ネイティブ `/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` は未設定のままです。そのため Ollama は独自のモデル、`OLLAMA_CONTEXT_LENGTH`、または VRAM ベースのデフォルトを適用します。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コンテキストを強制するために `contextWindow`/`maxTokens` だけ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、設定済みの `params.num_ctx` または `contextWindow` から、デフォルトで引き続き `options.num_ctx` を注入します。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。 ネイティブモデルエントリは、`params` の下で一般的な Ollama ランタイムオプションも受け付けます。これらはネイティブ `/api/chat` の `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`, and `num_thread`. いくつかのキー（`format`, `keep_alive`, `truncate`, `shift`）は、ネストされた `options` ではなく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 はこれらの Ollama リクエストキーのみを転送するため、`streaming` のようなランタイム専用の params 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 スタイルの思考モデルで API レベルの思考を無効にします。 ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { 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/"].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。 OpenClaw は Ollama が期待する形で思考を転送します。`options.think` ではなく、トップレベルの `think` です。`/api/show` が `thinking` 機能を報告する自動検出モデルは、`/think low`、`/think medium`、`/think high`、`/think max` を公開します。非思考モデルは `/think off` のみを公開します。 ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} 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。 ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { agents: { defaults: { models: { "ollama/gemma4": { thinking: "low", }, }, }, }, } ``` モデルごとの `params.think`/`params.thinking` で、特定のモデルに対する API thinking を無効化または強制できます。OpenClaw は、アクティブな実行に暗黙の `off` デフォルトしかない場合、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れを上書きします。truthy な thinking リクエストは、明示的に `reasoning: false` とマークされたモデルには送信されません。 `think: false` リクエストは常に送信されます。 `deepseek-r1`、`reasoning`、`reason`、または `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。 ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} ollama pull deepseek-r1:32b ``` Ollama はローカルで実行され無料のため、自動検出されたモデルと手動定義されたモデルの どちらも、すべてのモデルコストは `0` です。 バンドルされた Ollama Plugin は、[メモリ検索](/ja-JP/concepts/memory) 用のメモリエンベディング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、`/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 つの `input` リクエストにバッチ化します。 `proxy.enabled=true` の場合、設定済みの `baseUrl` から導出された厳密なホストローカルの loopback オリジンへのエンベディングリクエストは、管理対象の転送プロキシではなく、OpenClaw の ガード付き直接パスを使用します。設定済みのホスト名自体が `localhost` または loopback IP リテラルである必要があります。 単に loopback に解決される DNS 名は、引き続き管理対象プロキシパスを使用します。LAN、 tailnet、プライベートネットワーク、公開 Ollama ホストは常に管理対象プロキシパスのままであり、 別のホスト/ポートへのリダイレクトは信頼を継承しません。`proxy.loopbackMode: "proxy"` は loopback トラフィックをそれでもプロキシ経由にルーティングします。`proxy.loopbackMode: "block"` は 接続前にそれを拒否します。詳しくは [管理対象プロキシ](/ja-JP/security/network-proxy#gateway-loopback-mode) 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 | はい、ローカルに存在しない場合 | | デフォルトのインライン並行数 | 1 (他のプロバイダーはデフォルトが高めです。ホストが対応できる場合は `nonBatchConcurrency` で上げてください) | クエリ時のエンベディングは、それを必要または推奨するモデルに対して検索プレフィックスを使用します: `nomic-embed-text`、`qwen3-embedding`、`mxbai-embed-large`。ドキュメントバッチは 生のままなので、既存のインデックスに形式移行は不要です。 ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { agents: { defaults: { memorySearch: { provider: "ollama", remote: { // Default for Ollama. Raise on larger hosts if reindexing is too slow. nonBatchConcurrency: 1, }, }, }, }, } ``` リモートのエンベディングホストでは、認証をそのホストに限定してください。 ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { agents: { defaults: { memorySearch: { provider: "ollama", model: "nomic-embed-text", remote: { baseUrl: "http://gpu-box.local:11434", apiKey: "ollama-local", nonBatchConcurrency: 2, }, }, }, }, } ``` Ollama はデフォルトで **ネイティブ API** (`/api/chat`) を使用し、ストリーミングとツール呼び出しを 同時にサポートします。特別な設定は不要です。 ネイティブリクエストでは、thinking 制御は直接転送されます。`/think off` と `openclaw agent --thinking off` は、明示的な `params.think`/`params.thinking` が設定されていない限り、 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 の最高 effort である `think: "high"` にマップされます。 代わりに OpenAI 互換エンドポイントを使う場合は、上の「レガシー OpenAI 互換モード」を参照してください。そこではストリーミングとツール呼び出しを同時に使えない場合があります。 ## トラブルシューティング 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` の `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 起動中に GPU backed モデルを読み込むと、Ollama は読み込み中に ホストメモリを固定することがあります。Hyper-V のメモリ回収はそれらのページを常に回収できるとは限らないため、 Windows が WSL2 VM を終了し、systemd が Ollama を再起動し、ループが繰り返されます。 証拠: WSL2 の再起動/終了が繰り返される、WSL2 起動直後に `app.slice` または `ollama.service` で CPU 使用率が高い、Linux OOM killer ではなく systemd から SIGTERM が発生する。 OpenClaw は、WSL2、`Restart=always` で有効化された `ollama.service`、および可視の CUDA マーカーを検出すると、 起動時警告をログに記録します。 緩和策: ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} sudo systemctl disable ollama ``` Windows 側では、これを `%USERPROFILE%\.wslconfig` に追加してから、 `wsl --shutdown` を実行します。 ```ini theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} [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。 ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} export OLLAMA_KEEP_ALIVE=5m ollama serve ``` [ollama/ollama#11317](https://github.com/ollama/ollama/issues/11317) を参照してください。 Ollama が実行中で、`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` が明示的に定義されて**いない**ことを確認してください。 ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} ollama serve curl http://localhost:11434/api/tags ``` 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。 ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} ollama list # See what's installed ollama pull gemma4 ollama pull gpt-oss:20b ollama pull llama3.3 # Or another model ``` ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} # Check if Ollama is running ps aux | grep ollama # Or restart Ollama ollama serve ``` Gateway を実行している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。 ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} 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` を使用しており、ネイティブ Ollama ではなく OpenAI 互換の動作を選択している。 * 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 のデーモンにはあるが、リモート側にはない。 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ません。 ネイティブモードを推奨します。 ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { models: { providers: { ollama: { baseUrl: "http://ollama-host:11434", api: "ollama", }, }, }, } ``` 小さいローカルモデルがそれでも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。 Hosted Kimi/GLM のレスポンスが長く、言語的でない記号列になる場合は、成功した返信ではなく 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、壊れたテキストをセッションに永続化する代わりに、 通常のリトライ/フォールバック/エラー処理が引き継ぎます。 再発する場合は、モデル名、現在のセッションファイル、実行で `Cloud + Local` または `Cloud only` のどちらを使用したかを記録してから、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。 ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} openclaw infer model run --model ollama/kimi-k2.5:cloud --prompt "Reply with exactly: ok" --json openclaw models set ollama/gemma4 ``` 大きなローカルモデルは、初回読み込みに長い時間が必要な場合があります。タイムアウトを Ollama プロバイダーに限定し、任意でターン間もモデルを読み込み済みに保ちます。 ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { models: { providers: { ollama: { timeoutSeconds: 300, models: [ { id: "gemma4:26b", name: "gemma4:26b", params: { keep_alive: "15m" }, }, ], }, }, }, } ``` ホスト自体が接続の受け付けに時間がかかる場合、`timeoutSeconds` はこのプロバイダーの ガード付き接続タイムアウトも延長します。 多くのモデルは、ハードウェアが快適に実行できる範囲を超えるコンテキストを公称しています。 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。 予測可能な初回トークンレイテンシのために、OpenClaw の予算と Ollama のリクエストコンテキストの両方に上限を設定してください。 ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { 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` を下げてください。 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` を下げてください。 生成が長く実行されすぎる場合は `maxTokens` を下げてください。 さらにヘルプが必要な場合: [トラブルシューティング](/ja-JP/help/troubleshooting) と [FAQ](/ja-JP/help/faq)。 ## 関連 専用の `ollama-cloud` プロバイダーを使ったクラウド専用セットアップ。 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。 モデルの選び方と設定方法。 Ollama powered Web 検索の完全なセットアップと動作の詳細。 完全な設定リファレンス。