Naar hoofdinhoud gaan
OpenClaw integreert met Ollama’s native API (/api/chat) voor gehoste cloudmodellen en lokale/zelf-gehoste Ollama-servers. Je kunt Ollama in drie modi gebruiken: Cloud + Local via een bereikbare Ollama-host, Cloud only tegen https://ollama.com, of Local only tegen een bereikbare Ollama-host. OpenClaw registreert ook ollama-cloud als een volwaardige gehoste provider-id voor direct gebruik van Ollama Cloud. Gebruik refs zoals ollama-cloud/kimi-k2.5:cloud wanneer je cloud-only-routering wilt zonder de lokale ollama-provider-id te delen. Zie Ollama Cloud voor de speciale cloud-only-instelpagina.
Gebruikers van externe Ollama: Gebruik de OpenAI-compatibele /v1-URL (http://host:11434/v1) niet met OpenClaw. Dit breekt toolaanroepen en modellen kunnen ruwe tool-JSON als platte tekst uitvoeren. Gebruik in plaats daarvan de native Ollama API-URL: baseUrl: "http://host:11434" (geen /v1).
Ollama-providerconfiguratie gebruikt baseUrl als canonieke sleutel. OpenClaw accepteert ook baseURL voor compatibiliteit met voorbeelden in OpenAI SDK-stijl, maar nieuwe configuratie moet de voorkeur geven aan baseUrl.

​
Auth-regels

Lokale en LAN-Ollama-hosts hebben geen echte bearer-token nodig. OpenClaw gebruikt de lokale ollama-local-markering alleen voor loopback, privénetwerk-, .local- en kale hostnaam-Ollama-basis-URL’s.
Externe openbare hosts en Ollama Cloud (https://ollama.com) vereisen een echte credential via OLLAMA_API_KEY, een auth-profiel of de apiKey van de provider. Geef voor direct gehost gebruik de voorkeur aan provider ollama-cloud.
Aangepaste provider-id’s die api: "ollama" instellen, volgen dezelfde regels. Een ollama-remote-provider die bijvoorbeeld naar een privé-LAN-Ollama-host wijst, kan apiKey: "ollama-local" gebruiken en subagents lossen die markering op via de Ollama-providerhook in plaats van deze als ontbrekende credential te behandelen. Geheugenzoekopdrachten kunnen ook agents.defaults.memorySearch.provider instellen op die aangepaste provider-id, zodat embeddings het overeenkomende Ollama-eindpunt gebruiken.
auth-profiles.json slaat de credential voor een provider-id op. Zet eindpuntinstellingen (baseUrl, api, model-id’s, headers, time-outs) in models.providers.<id>. Oudere platte auth-profielbestanden zoals { "ollama-windows": { "apiKey": "ollama-local" } } zijn geen runtime-indeling; voer openclaw doctor --fix uit om ze met een back-up te herschrijven naar het canonieke ollama-windows:default API-sleutelprofiel. baseUrl in dat bestand is compatibiliteitsruis en moet naar providerconfiguratie worden verplaatst.
Wanneer Ollama wordt gebruikt voor geheugenembeddings, is bearer-auth beperkt tot de host waar deze is gedeclareerd:
  • Een sleutel op providerniveau wordt alleen naar de Ollama-host van die provider gestuurd.
  • agents.*.memorySearch.remote.apiKey wordt alleen naar de externe embeddinghost gestuurd.
  • Een pure OLLAMA_API_KEY-env-waarde wordt behandeld als de Ollama Cloud-conventie en wordt standaard niet naar lokale of zelf-gehoste hosts gestuurd.

​
Aan de slag

Kies je gewenste instelmethode en modus.
Beste voor: de snelste route naar een werkende Ollama-cloud- of lokale instelling.
1

Onboarding uitvoeren

openclaw onboard
Selecteer Ollama in de providerlijst.
2

Kies je modus

  • Cloud + Local — lokale Ollama-host plus cloudmodellen die via die host worden gerouteerd
  • Cloud only — gehoste Ollama-modellen via https://ollama.com
  • Local only — alleen lokale modellen
3

Selecteer een model

Cloud only vraagt om OLLAMA_API_KEY en stelt gehoste cloudstandaarden voor. Cloud + Local en Local only vragen om een Ollama-basis-URL, ontdekken beschikbare modellen en halen het geselecteerde lokale model automatisch op als het nog niet beschikbaar is. Wanneer Ollama een geïnstalleerde :latest-tag rapporteert, zoals gemma4:latest, toont de instelling dat geïnstalleerde model één keer in plaats van zowel gemma4 als gemma4:latest te tonen of de kale alias opnieuw op te halen. Cloud + Local controleert ook of die Ollama-host is aangemeld voor cloudtoegang.
4

Controleer of het model beschikbaar is

openclaw models list --provider ollama

​
Niet-interactieve modus

openclaw onboard --non-interactive \
  --auth-choice ollama \
  --accept-risk
Geef optioneel een aangepaste basis-URL of model op:
openclaw onboard --non-interactive \
  --auth-choice ollama \
  --custom-base-url "http://ollama-host:11434" \
  --custom-model-id "qwen3.5:27b" \
  --accept-risk

​
Cloudmodellen

Cloud + Local gebruikt een bereikbare Ollama-host als controlepunt voor zowel lokale als cloudmodellen. Dit is Ollama’s voorkeursflow voor hybride gebruik.Gebruik Cloud + Local tijdens het instellen. OpenClaw vraagt om de Ollama-basis-URL, ontdekt lokale modellen vanaf die host en controleert of de host is aangemeld voor cloudtoegang met ollama signin. Wanneer de host is aangemeld, stelt OpenClaw ook gehoste cloudstandaarden voor, zoals kimi-k2.5:cloud, minimax-m2.7:cloud en glm-5.1:cloud.Als de host nog niet is aangemeld, houdt OpenClaw de instelling local-only totdat je ollama signin uitvoert.

​
Modelontdekking (impliciete provider)

Wanneer je OLLAMA_API_KEY instelt (of een auth-profiel) en geen models.providers.ollama of een andere aangepaste externe provider met api: "ollama" definieert, ontdekt OpenClaw modellen vanuit de lokale Ollama-instantie op http://127.0.0.1:11434.
GedragDetail
CatalogusqueryVraagt /api/tags op
CapaciteitsdetectieGebruikt best-effort /api/show-lookups om contextWindow, uitgebreide num_ctx-Modelfile-parameters en capaciteiten inclusief vision/tools te lezen
Vision-modellenModellen met een door /api/show gerapporteerde vision-capaciteit worden gemarkeerd als image-capable (input: ["text", "image"]), zodat OpenClaw automatisch afbeeldingen in de prompt injecteert
RedeneerdetectieGebruikt /api/show-capaciteiten wanneer beschikbaar, inclusief thinking; valt terug op een heuristiek op modelnaam (r1, reasoning, think) wanneer Ollama capaciteiten weglaat
TokenlimietenStelt maxTokens in op de standaard Ollama-max-tokenlimiet die OpenClaw gebruikt
KostenStelt alle kosten in op 0
Dit voorkomt handmatige modelitems terwijl de catalogus afgestemd blijft op de lokale Ollama-instantie. Je kunt een volledige ref gebruiken, zoals ollama/<pulled-model>:latest, in lokale infer model run; OpenClaw lost dat geïnstalleerde model op vanuit Ollama’s live catalogus zonder een handgeschreven models.json-item te vereisen. Voor aangemelde Ollama-hosts kunnen sommige :cloud-modellen bruikbaar zijn via /api/chat en /api/show voordat ze in /api/tags verschijnen. Wanneer je expliciet een volledige ollama/<model>:cloud-ref selecteert, valideert OpenClaw dat exacte ontbrekende model met /api/show en voegt het alleen aan de runtimecatalogus toe als Ollama modelmetadata bevestigt. Typefouten mislukken nog steeds als onbekende modellen in plaats van automatisch te worden aangemaakt. 
# See what models are available
ollama list
openclaw models list
Gebruik voor een smalle rooktest voor tekstgeneratie die het volledige agent-toolsoppervlak vermijdt lokale infer model run met een volledige Ollama-modelref: 
OLLAMA_API_KEY=ollama-local \
  openclaw infer model run \
    --local \
    --model ollama/llama3.2:latest \
    --prompt "Reply with exactly: pong" \
    --json
Dat pad gebruikt nog steeds OpenClaw’s geconfigureerde provider, auth en native Ollama- transport, maar het start geen chat-agentbeurt en laadt geen MCP-/toolcontext. Als dit slaagt terwijl normale agentantwoorden mislukken, onderzoek dan vervolgens de agent- prompt-/toolcapaciteit van het model. Voeg voor een smalle rooktest voor vision-modellen op hetzelfde lichte pad een of meer afbeeldingsbestanden toe aan infer model run. Dit stuurt de prompt en afbeelding direct naar het geselecteerde Ollama-vision-model zonder chattools, geheugen of eerdere sessiecontext te laden: 
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
model run --file accepteert bestanden die als image/* worden gedetecteerd, waaronder gangbare PNG-, JPEG- en WebP-invoer. Niet-afbeeldingsbestanden worden geweigerd voordat Ollama wordt aangeroepen. Gebruik voor spraakherkenning in plaats daarvan openclaw infer audio transcribe. Wanneer je een gesprek met /model ollama/<model> omschakelt, behandelt OpenClaw dat als een exacte gebruikersselectie. Als de geconfigureerde Ollama-baseUrl onbereikbaar is, mislukt het volgende antwoord met de providerfout in plaats van stilzwijgend te antwoorden vanuit een ander geconfigureerd fallbackmodel. Geisoleerde cronjobs voeren een extra lokale veiligheidscontrole uit voordat ze de agent- beurt starten. Als het geselecteerde model wordt herleid tot een lokale, private-netwerk- of .local- Ollama-provider en /api/tags onbereikbaar is, registreert OpenClaw die cronrun als skipped met het geselecteerde ollama/<model> in de fouttekst. De endpoint- preflight wordt 5 minuten gecachet, zodat meerdere cronjobs die naar dezelfde gestopte Ollama-daemon wijzen niet allemaal falende modelverzoeken starten. Verifieer live het lokale tekstpad, het native streampad en embeddings tegen lokale Ollama met: 
OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA=1 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_WEB_SEARCH=0 \
  pnpm test:live -- extensions/ollama/ollama.live.test.ts
Voor Ollama Cloud API-key-smoketests wijs je de livetest naar https://ollama.com en kies je een gehost model uit de huidige catalogus: 
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
De cloud-smoke voert tekst, native stream en webzoekopdrachten uit. Embeddings worden standaard overgeslagen voor https://ollama.com, omdat Ollama Cloud API keys mogelijk geen toegang geven tot /api/embed. Stel OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_EMBEDDINGS=1 in wanneer je expliciet wilt dat de livetest faalt als de geconfigureerde cloudsleutel het embed-endpoint niet kan gebruiken. Om een nieuw model toe te voegen, haal je het gewoon op met Ollama: 
ollama pull mistral
Het nieuwe model wordt automatisch ontdekt en beschikbaar om te gebruiken.
Als je models.providers.ollama expliciet instelt, of een aangepaste externe provider configureert zoals models.providers.ollama-cloud met api: "ollama", wordt automatische ontdekking overgeslagen en moet je modellen handmatig definieren. Loopback-aangepaste providers zoals http://127.0.0.2:11434 worden nog steeds als lokaal behandeld. Zie de sectie expliciete configuratie hieronder.

​
Node-lokale inferentie

Agents kunnen een korte taak delegeren aan een Ollama-model dat is geinstalleerd op een gekoppelde desktop- of servernode. De prompt en respons gaan via de bestaande geauthenticeerde Gateway/node-verbinding; het modelverzoek draait op de geselecteerde node tegen het standaard local loopback-Ollama-endpoint (http://127.0.0.1:11434).
1

Start Ollama on the node

Haal ten minste een chatmodel op en houd Ollama actief:
ollama pull qwen3:0.6b
ollama list
2

Connect the node host

Verbind op dezelfde machine als Ollama een nodehost met de Gateway:
openclaw node run \
  --host <gateway-host> \
  --port 18789 \
  --display-name "Local inference"
Keur het nieuwe apparaat en de gedeclareerde nodecommando’s goed op de Gateway-host, en verifieer daarna de node:
openclaw devices list
openclaw devices approve <deviceRequestId>
openclaw nodes pending
openclaw nodes approve <nodeRequestId>
openclaw nodes status --connected
Een eerste verbinding en een upgrade die de Ollama-commando’s toevoegt, kunnen allebei goedkeuring van nodecommando’s activeren. Als de node verbinding maakt zonder ollama.models en ollama.chat te adverteren, controleer dan opnieuw openclaw nodes pending.
3

Ask an agent to use local inference

De gebundelde Ollama-Plugin biedt de tool node_inference. Agents gebruiken eerst action: "discover", daarna action: "run" met een geretourneerde node en model. Als er exact een geschikte node verbonden is, kan run de node weglaten.Bijvoorbeeld: “Ontdek de Ollama-modellen op mijn nodes en gebruik daarna het snelste geladen model om deze tekst samen te vatten.”
Ontdekking leest /api/tags, controleert /api/show-capabilities en gebruikt /api/ps wanneer beschikbaar om al geladen modellen eerst te rangschikken. Het retourneert alleen lokale chatgeschikte modellen: Ollama Cloud-rijen en modellen die alleen embeddings ondersteunen worden uitgesloten. Elke run vraagt Ollama om modeldenken uit te schakelen en begrenst uitvoer op 512 tokens, tenzij de toolaanroep een andere maxTokens-waarde aanvraagt. Sommige modellen, zoals GPT-OSS, ondersteunen het uitschakelen van denken niet en kunnen nog steeds redeneertokens gebruiken. Om Ollama actief te houden op een node zonder het beschikbaar te maken voor agents, stel je het volgende in de configuratie in die door die nodehost wordt gebruikt: 
openclaw config set plugins.entries.ollama.config.nodeInference.enabled false
Als de node het voorgrondcommando openclaw node run uit de setup hierboven gebruikt, stop dan dat proces en voer het commando opnieuw uit. Als de node een geinstalleerde node- service gebruikt, voer dan openclaw node restart uit. De node stopt met het adverteren van ollama.models en ollama.chat; Ollama zelf en de Ollama-provider van de Gateway blijven ongewijzigd. Stel de waarde in op true en herstart de node om lokale inferentie opnieuw te adverteren. Een gewijzigd commando-oppervlak kan na opnieuw verbinden goedkeuring via openclaw nodes pending vereisen. Je kunt dezelfde nodecommando’s zonder agentbeurt verifiëren: 
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
Node-lokale inferentie hergebruikt bewust geen externe of cloud- models.providers.ollama.baseUrl. Start Ollama op het standaard local loopback- endpoint van de node. De nodecommando’s zijn standaard beschikbaar op macOS-, Linux- en Windows-nodehosts en blijven onderworpen aan het normale beleid voor nodekoppeling en commando’s.

​
Vision en afbeeldingsbeschrijving

De gebundelde Ollama-Plugin registreert Ollama als een mediabegripsprovider die afbeeldingen ondersteunt. Hierdoor kan OpenClaw expliciete afbeeldingsbeschrijvingsverzoeken en geconfigureerde standaardwaarden voor afbeeldingsmodellen routeren via lokale of gehoste Ollama vision-modellen. Haal voor lokale vision een model op dat afbeeldingen ondersteunt: 
ollama pull qwen2.5vl:7b
export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"
Verifieer daarna met de infer-CLI: 
openclaw infer image describe \
  --file ./photo.jpg \
  --model ollama/qwen2.5vl:7b \
  --json
--model moet een volledige <provider/model>-ref zijn. Wanneer deze is ingesteld, probeert openclaw infer image describe eerst dat model in plaats van beschrijving over te slaan omdat het model native vision ondersteunt. Als de modelaanroep mislukt, kan OpenClaw doorgaan via geconfigureerde agents.defaults.imageModel.fallbacks; fouten bij het voorbereiden van bestanden of URL’s falen nog steeds vóór fallbackpogingen. Gebruik infer image describe wanneer je OpenClaw’s providerflow voor afbeeldingsbegrip, geconfigureerde agents.defaults.imageModel en uitvoervorm voor afbeeldingsbeschrijving wilt. Gebruik infer model run --file wanneer je een ruwe multimodale modelprobe wilt met een aangepaste prompt en een of meer afbeeldingen. Configureer agents.defaults.imageModel om Ollama het standaardmodel voor afbeeldingsbegrip voor inkomende media te maken: 
{
  agents: {
    defaults: {
      imageModel: {
        primary: "ollama/qwen2.5vl:7b",
      },
    },
  },
}
Geef de voorkeur aan de volledige ollama/<model>-ref. Als hetzelfde model wordt vermeld onder models.providers.ollama.models met input: ["text", "image"] en geen enkele andere geconfigureerde afbeeldingsprovider die kale model-ID aanbiedt, normaliseert OpenClaw ook een kale imageModel-ref zoals qwen2.5vl:7b naar ollama/qwen2.5vl:7b. Als meer dan een geconfigureerde afbeeldingsprovider dezelfde kale ID heeft, gebruik dan expliciet het providerprefix. Trage lokale vision-modellen kunnen een langere timeout voor afbeeldingsbegrip nodig hebben dan cloudmodellen. Ze kunnen ook crashen of stoppen wanneer Ollama probeert de volledige geadverteerde vision-context toe te wijzen op beperkte hardware. Stel een capability-timeout in en begrens num_ctx op de modelvermelding wanneer je alleen een normale afbeeldingsbeschrijvingsbeurt nodig hebt: 
{
  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 }],
      },
    },
  },
}
Deze timeout geldt voor inkomend afbeeldingsbegrip en voor de expliciete image-tool die de agent tijdens een beurt kan aanroepen. models.providers.ollama.timeoutSeconds op providerniveau blijft de onderliggende Ollama HTTP-verzoekbewaking voor normale modelaanroepen regelen. Verifieer live de expliciete afbeeldingstool tegen lokale Ollama met: 
OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_IMAGE=1 \
  pnpm test:live -- src/agents/tools/image-tool.ollama.live.test.ts
Als je models.providers.ollama.models handmatig definieert, markeer vision-modellen dan met ondersteuning voor afbeeldingsinvoer: 
{
  id: "qwen2.5vl:7b",
  name: "qwen2.5vl:7b",
  input: ["text", "image"],
  contextWindow: 128000,
  maxTokens: 8192,
}
OpenClaw weigert afbeeldingsbeschrijvingsverzoeken voor modellen die niet zijn gemarkeerd als afbeeldingsgeschikt. Met impliciete ontdekking leest OpenClaw dit uit Ollama wanneer /api/show een vision-capability rapporteert.

​
Configuratie

Het eenvoudigste pad om alleen lokaal in te schakelen loopt via een omgevingsvariabele:
export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"
Als OLLAMA_API_KEY is ingesteld, kun je apiKey in de providervermelding weglaten en vult OpenClaw deze in voor beschikbaarheidscontroles.

​
Veelvoorkomende recepten

Gebruik deze als startpunt en vervang model-ID’s door de exacte namen uit ollama list of openclaw models list --provider ollama.
Gebruik dit wanneer Ollama op dezelfde machine draait als de Gateway en je wilt dat OpenClaw de geinstalleerde modellen automatisch ontdekt.
ollama serve
ollama pull gemma4
export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"
openclaw models list --provider ollama
openclaw models set ollama/gemma4
Dit pad houdt de configuratie minimaal. Voeg geen models.providers.ollama-blok toe, tenzij je modellen handmatig wilt definieren.
Gebruik native Ollama-URL’s voor LAN-hosts. Voeg geen /v1 toe.
{
  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 is het contextbudget aan de OpenClaw-kant. params.num_ctx wordt voor de aanvraag naar Ollama gestuurd. Houd ze op elkaar afgestemd wanneer je hardware de volledig geadverteerde context van het model niet kan draaien.
Gebruik dit wanneer je geen lokale daemon draait en gehoste Ollama-modellen direct wilt gebruiken.
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" },
    },
  },
}
Gebruik dit wanneer een lokale of LAN-Ollama-daemon is aangemeld met ollama signin en zowel lokale modellen als :cloud-modellen moet aanbieden.
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"],
      },
    },
  },
}
Gebruik aangepaste provider-ID’s wanneer je meer dan een Ollama-server hebt. Elke provider krijgt zijn eigen host, modellen, authenticatie, time-out en modelverwijzingen.
{
  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"],
      },
    },
  },
}
Wanneer OpenClaw de aanvraag verstuurt, wordt het actieve provider-prefix verwijderd, zodat ollama-large/qwen3.5:27b Ollama bereikt als qwen3.5:27b.
Sommige lokale modellen kunnen eenvoudige prompts beantwoorden, maar hebben moeite met het volledige agent-tooloppervlak. Begin met het beperken van tools en context voordat je globale runtime-instellingen wijzigt.
{
  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 },
          },
        ],
      },
    },
  },
}
Gebruik compat.supportsTools: false alleen wanneer het model of de server betrouwbaar faalt op toolschema’s. Dit ruilt agentmogelijkheden in voor stabiliteit. localModelLean verwijdert de browser-, Cron- en berichttools uit het directe agentoppervlak en plaatst grotere catalogi standaard achter gestructureerde Tool Search-besturingen, behalve wanneer een run directe semantiek voor berichtbezorging moet behouden, maar het wijzigt de runtime-context of denkmodus van Ollama niet. Combineer dit met expliciete params.num_ctx en params.thinking: false voor kleine Qwen-achtige denkmodellen die in een lus raken of hun antwoordbudget besteden aan verborgen redenering.

​
Modelselectie

Na configuratie zijn al je Ollama-modellen beschikbaar: 
{
  agents: {
    defaults: {
      model: {
        primary: "ollama/gpt-oss:20b",
        fallbacks: ["ollama/llama3.3", "ollama/qwen2.5-coder:32b"],
      },
    },
  },
}
Aangepaste Ollama-provider-ID’s worden ook ondersteund. Wanneer een modelverwijzing het actieve provider-prefix gebruikt, zoals ollama-spark/qwen3:32b, verwijdert OpenClaw alleen dat prefix voordat Ollama wordt aangeroepen, zodat de server qwen3:32b ontvangt. Voor trage lokale modellen geef je de voorkeur aan provider-specifieke aanvraagafstemming voordat je de time-out van de volledige agent-runtime verhoogt: 
{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        timeoutSeconds: 300,
        models: [
          {
            id: "gemma4:26b",
            name: "gemma4:26b",
            params: { keep_alive: "15m" },
          },
        ],
      },
    },
  },
}
timeoutSeconds is van toepassing op de HTTP-aanvraag van het model, inclusief verbindingsopbouw, headers, bodystreaming en de totale bewaakte fetch-afbreking. params.keep_alive wordt doorgestuurd naar Ollama als top-level keep_alive op native /api/chat-aanvragen; stel dit per model in wanneer de laadtijd van de eerste beurt het knelpunt is.

​
Snelle verificatie

# 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"
Voor externe hosts vervang je 127.0.0.1 door de host die in baseUrl wordt gebruikt. Als curl werkt maar OpenClaw niet, controleer dan of de Gateway op een andere machine, container of serviceaccount draait. OpenClaw ondersteunt Ollama Web Search als een gebundelde web_search-provider.
EigenschapDetail
HostGebruikt je geconfigureerde Ollama-host (models.providers.ollama.baseUrl wanneer ingesteld, anders http://127.0.0.1:11434); https://ollama.com gebruikt de gehoste API direct
AuthZonder sleutel voor aangemelde lokale Ollama-hosts; OLLAMA_API_KEY of geconfigureerde provider-authenticatie voor directe https://ollama.com-zoekopdrachten of met auth beschermde hosts
VereisteLokale/zelf-gehoste hosts moeten draaien en aangemeld zijn met ollama signin; directe gehoste zoekopdrachten vereisen baseUrl: "https://ollama.com" plus een echte Ollama-API-sleutel
Kies Ollama Web Search tijdens openclaw onboard of openclaw configure --section web, of stel in: 
{
  tools: {
    web: {
      search: {
        provider: "ollama",
      },
    },
  },
}
Voor directe gehoste zoekopdrachten via Ollama Cloud: 
{
  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" },
    },
  },
}
Voor een aangemelde lokale daemon gebruikt OpenClaw de /api/experimental/web_search-proxy van de daemon. Voor https://ollama.com roept het direct het gehoste /api/web_search-endpoint aan.
Zie Ollama Web Search voor de volledige installatie- en gedragsdetails.

​
Geavanceerde configuratie

Toolaanroepen zijn niet betrouwbaar in OpenAI-compatibele modus. Gebruik deze modus alleen als je OpenAI-indeling nodig hebt voor een proxy en niet afhankelijk bent van native toolaanroepgedrag.
Als je in plaats daarvan het OpenAI-compatibele endpoint moet gebruiken (bijvoorbeeld achter een proxy die alleen OpenAI-indeling ondersteunt), stel dan api: "openai-completions" expliciet in:
{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        baseUrl: "http://ollama-host:11434/v1",
        api: "openai-completions",
        injectNumCtxForOpenAICompat: true, // default: true
        apiKey: "ollama-local",
        models: [...]
      }
    }
  }
}
Deze modus ondersteunt streaming en toolaanroepen mogelijk niet gelijktijdig. Mogelijk moet je streaming uitschakelen met params: { streaming: false } in de modelconfiguratie.Wanneer api: "openai-completions" met Ollama wordt gebruikt, injecteert OpenClaw standaard options.num_ctx, zodat Ollama niet stilzwijgend terugvalt op een contextvenster van 4096. Als je proxy/upstream onbekende options-velden weigert, schakel dit gedrag dan uit:
{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        baseUrl: "http://ollama-host:11434/v1",
        api: "openai-completions",
        injectNumCtxForOpenAICompat: false,
        apiKey: "ollama-local",
        models: [...]
      }
    }
  }
}
Voor automatisch ontdekte modellen gebruikt OpenClaw het contextvenster dat door Ollama wordt gerapporteerd wanneer dit beschikbaar is, inclusief grotere PARAMETER num_ctx-waarden uit aangepaste Modelfiles. Anders valt het terug op het standaard Ollama-contextvenster dat door OpenClaw wordt gebruikt.Je kunt providerbrede standaardwaarden voor contextWindow, contextTokens en maxTokens instellen voor elk model onder die Ollama-provider, en ze daarna per model overschrijven wanneer nodig. contextWindow is het prompt- en Compaction-budget van OpenClaw. Native Ollama-aanvragen laten options.num_ctx oningesteld tenzij je params.num_ctx expliciet configureert, zodat Ollama zijn eigen standaard op basis van model, OLLAMA_CONTEXT_LENGTH of VRAM kan toepassen. Stel params.num_ctx in om Ollama’s runtimecontext per aanvraag te begrenzen of af te dwingen zonder een Modelfile opnieuw te bouwen; ongeldige, nul-, negatieve en niet-eindige waarden worden genegeerd. Als je een oudere configuratie hebt geüpgraded die alleen contextWindow of maxTokens gebruikte om een native Ollama-aanvraagcontext af te dwingen, voer dan openclaw doctor --fix uit om die expliciete provider- of modelbudgetten naar params.num_ctx te kopiëren. De OpenAI-compatibele Ollama-adapter injecteert standaard nog steeds options.num_ctx vanuit de geconfigureerde params.num_ctx of contextWindow; schakel dat uit met injectNumCtxForOpenAICompat: false als je upstream options weigert.Native Ollama-modelvermeldingen accepteren ook de gangbare Ollama-runtimeopties onder params, waaronder temperature, top_p, top_k, min_p, num_predict, stop, repeat_penalty, num_batch, num_thread en use_mmap. OpenClaw stuurt alleen Ollama-aanvraagsleutels door, zodat OpenClaw-runtimeparams zoals streaming niet naar Ollama lekken. Gebruik params.think of params.thinking om Ollama think op topniveau te verzenden; false schakelt API-niveau-denken uit voor denkmodellen in Qwen-stijl.
{
  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,
            },
          }
        ]
      }
    }
  }
}
Per model werkt agents.defaults.models["ollama/<model>"].params.num_ctx ook. Als beide zijn geconfigureerd, wint de expliciete providermodelvermelding van de agentstandaard.
Voor native Ollama-modellen stuurt OpenClaw denkcontrole door zoals Ollama die verwacht: think op topniveau, niet options.think. Automatisch ontdekte modellen waarvan de /api/show-respons de mogelijkheid thinking bevat, tonen /think low, /think medium, /think high en /think max; niet-denkende modellen tonen alleen /think off.
openclaw agent --model ollama/gemma4 --thinking off
openclaw agent --model ollama/gemma4 --thinking low
Je kunt ook een modelstandaard instellen:
{
  agents: {
    defaults: {
      models: {
        "ollama/gemma4": {
          thinking: "low",
        },
      },
    },
  },
}
Per-model params.think of params.thinking kan Ollama API-denken uitschakelen of afdwingen voor een specifiek geconfigureerd model. OpenClaw behoudt die expliciete modelparams wanneer de actieve run alleen de impliciete standaard off heeft; niet-uitgeschakelde runtimeopdrachten zoals /think medium overschrijven de actieve run nog steeds.
OpenClaw behandelt modellen met namen zoals deepseek-r1, reasoning of think standaard als redeneergeschikt.
ollama pull deepseek-r1:32b
Er is geen aanvullende configuratie nodig. OpenClaw markeert ze automatisch.
Ollama is gratis en draait lokaal, dus alle modelkosten zijn ingesteld op $0. Dit geldt voor zowel automatisch ontdekte als handmatig gedefinieerde modellen.
De gebundelde Ollama-Plugin registreert een geheugenembeddingprovider voor geheugenzoekopdrachten. Deze gebruikt de geconfigureerde Ollama-basis-URL en API-sleutel, roept Ollama’s huidige /api/embed-endpoint aan en batcht meerdere geheugenfragmenten waar mogelijk in één input-aanvraag.Wanneer proxy.enabled=true, gebruiken Ollama-geheugenembeddingaanvragen naar de exacte host-local loopback-origin die is afgeleid van de geconfigureerde baseUrl het bewaakte directe pad van OpenClaw in plaats van de beheerde forward proxy. De geconfigureerde hostnaam moet zelf localhost of een loopback-IP-letterlijke waarde zijn; DNS-namen die alleen naar loopback resolven, gebruiken nog steeds het beheerde proxypad. LAN-, tailnet-, privénetwerk- en openbare Ollama-hosts blijven ook op het beheerde proxypad. Omleidingen naar een andere host of poort erven geen vertrouwen. Operators kunnen nog steeds de globale instelling proxy.loopbackMode: "proxy" instellen om loopbackverkeer via de proxy te verzenden, of proxy.loopbackMode: "block" om loopbackverbindingen te weigeren voordat een verbinding wordt geopend; zie Beheerde proxy voor het procesbrede effect van deze instelling.
EigenschapWaarde
Standaardmodelnomic-embed-text
Automatisch ophalenJa — het embeddingmodel wordt automatisch opgehaald als het niet lokaal aanwezig is
Embeddings tijdens query’s gebruiken retrievalprefixen voor modellen die deze vereisen of aanbevelen, waaronder nomic-embed-text, qwen3-embedding en mxbai-embed-large. Geheugendocumentbatches blijven onbewerkt, zodat bestaande indexen geen formatmigratie nodig hebben.Om Ollama te selecteren als embeddingprovider voor geheugenzoekopdrachten:
{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "ollama",
        remote: {
          // Default for Ollama. Raise on larger hosts if reindexing is too slow.
          nonBatchConcurrency: 1,
        },
      },
    },
  },
}
Houd voor een externe embeddinghost de authenticatie beperkt tot die host:
{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "ollama",
        model: "nomic-embed-text",
        remote: {
          baseUrl: "http://gpu-box.local:11434",
          apiKey: "ollama-local",
          nonBatchConcurrency: 2,
        },
      },
    },
  },
}
De Ollama-integratie van OpenClaw gebruikt standaard de native Ollama API (/api/chat), die streaming en toolaanroepen tegelijk volledig ondersteunt. Er is geen speciale configuratie nodig.Voor native /api/chat-aanvragen stuurt OpenClaw denkcontrole ook rechtstreeks door naar Ollama: /think off en openclaw agent --thinking off verzenden think: false op topniveau tenzij een expliciete modelwaarde params.think/params.thinking is geconfigureerd, terwijl /think low|medium|high de overeenkomende inspanningsreeks voor think op topniveau verzendt. /think max wordt gekoppeld aan Ollama’s hoogste native inspanning, think: "high".
Als je het OpenAI-compatibele endpoint moet gebruiken, zie dan de sectie “Verouderde OpenAI-compatibele modus” hierboven. Streaming en toolaanroepen werken in die modus mogelijk niet tegelijk.

​
Probleemoplossing

Op WSL2 met NVIDIA/CUDA maakt het officiële Ollama Linux-installatieprogramma een systemd-unit ollama.service met Restart=always. Als die service automatisch start en een GPU-ondersteund model laadt tijdens het opstarten van WSL2, kan Ollama hostgeheugen vastpinnen terwijl het model laadt. Hyper-V-geheugenterugwinning kan die vastgepinde pagina’s niet altijd terugwinnen, waardoor Windows de WSL2-VM kan beëindigen, systemd Ollama opnieuw start en de lus zich herhaalt.Veelvoorkomend bewijs:
  • herhaalde WSL2-herstarts of beëindigingen vanaf de Windows-kant
  • hoge CPU in app.slice of ollama.service kort na het starten van WSL2
  • SIGTERM van systemd in plaats van een Linux OOM-killergebeurtenis
OpenClaw logt een opstartwaarschuwing wanneer het WSL2 detecteert, ollama.service ingeschakeld is met Restart=always, en zichtbare CUDA-markeringen aanwezig zijn.Mitigatie:
sudo systemctl disable ollama
Voeg dit toe aan %USERPROFILE%\.wslconfig aan de Windows-kant, en voer daarna wsl --shutdown uit:
[experimental]
autoMemoryReclaim=disabled
Stel een kortere keep-alive in de Ollama-serviceomgeving in, of start Ollama alleen handmatig wanneer je het nodig hebt:
export OLLAMA_KEEP_ALIVE=5m
ollama serve
Zie ollama/ollama#11317.
Zorg ervoor dat Ollama draait en dat je OLLAMA_API_KEY hebt ingesteld (of een auth-profiel), en dat je geen expliciete vermelding models.providers.ollama hebt gedefinieerd:
ollama serve
Controleer of de API bereikbaar is:
curl http://localhost:11434/api/tags
Als je model niet wordt vermeld, haal het model dan lokaal op of definieer het expliciet in models.providers.ollama.
ollama list  # See what's installed
ollama pull gemma4
ollama pull gpt-oss:20b
ollama pull llama3.3     # Or another model
Controleer of Ollama op de juiste poort draait:
# Check if Ollama is running
ps aux | grep ollama

# Or restart Ollama
ollama serve
Controleer vanaf dezelfde machine en runtime waarop de Gateway draait:
openclaw gateway status --deep
curl http://ollama-host:11434/api/tags
Veelvoorkomende oorzaken:
  • baseUrl wijst naar localhost, maar de Gateway draait in Docker of op een andere host.
  • De URL gebruikt /v1, wat OpenAI-compatibel gedrag selecteert in plaats van native Ollama.
  • De externe host heeft firewall- of LAN-bindingswijzigingen nodig aan de Ollama-kant.
  • Het model is aanwezig op de daemon van je laptop, maar niet op de externe daemon.
Dit betekent meestal dat de provider de OpenAI-compatibele modus gebruikt of dat het model geen toolschema’s kan verwerken.Geef de voorkeur aan native Ollama-modus:
{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        baseUrl: "http://ollama-host:11434",
        api: "ollama",
      },
    },
  },
}
Als een klein lokaal model nog steeds faalt op toolschema’s, stel dan compat.supportsTools: false in op die modelvermelding en test opnieuw.
Gehoste Kimi/GLM-responsen die lange, niet-linguïstische symboolreeksen zijn, worden behandeld als mislukte provideruitvoer in plaats van een succesvol assistentantwoord. Daardoor kunnen normale retry-, fallback- of foutafhandeling overnemen zonder de corrupte tekst in de sessie op te slaan.Als dit herhaaldelijk gebeurt, leg dan de ruwe modelnaam vast, het huidige sessiebestand en of de run Cloud + Local of Cloud only gebruikte, en probeer daarna een nieuwe sessie en een fallbackmodel:
openclaw infer model run --model ollama/kimi-k2.5:cloud --prompt "Reply with exactly: ok" --json
openclaw models set ollama/gemma4
Grote lokale modellen kunnen een lange eerste laadtijd nodig hebben voordat streaming begint. Houd de time-out beperkt tot de Ollama-provider en vraag Ollama desgewenst om het model tussen beurten geladen te houden:
{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        timeoutSeconds: 300,
        models: [
          {
            id: "gemma4:26b",
            name: "gemma4:26b",
            params: { keep_alive: "15m" },
          },
        ],
      },
    },
  },
}
If de host zelf traag is met het accepteren van verbindingen, verlengt timeoutSeconds ook de bewaakte verbindingstime-out van Undici voor deze provider.
Veel Ollama-modellen adverteren contexten die groter zijn dan je hardware comfortabel kan uitvoeren. Native Ollama gebruikt Ollama’s eigen standaard voor runtimecontext, tenzij je params.num_ctx instelt. Beperk zowel het budget van OpenClaw als de aanvraagcontext van Ollama wanneer je voorspelbare latentie tot de eerste token wilt:
{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        contextWindow: 32768,
        maxTokens: 8192,
        models: [
          {
            id: "qwen3.5:9b",
            name: "qwen3.5:9b",
            params: { num_ctx: 32768, thinking: false },
          },
        ],
      },
    },
  },
}
Verlaag eerst contextWindow als OpenClaw te veel prompt verzendt. Verlaag params.num_ctx als Ollama een runtimecontext laadt die te groot is voor de machine. Verlaag maxTokens als het genereren te lang duurt.
Meer hulp: Probleemoplossing en FAQ.

​
Gerelateerd

Modelproviders

Overzicht van alle providers, modelreferenties en failovergedrag.

Modelselectie

Modellen kiezen en configureren.

Ollama Web Search

Volledige installatie- en gedragsdetails voor webzoekopdrachten aangedreven door Ollama.

Configuratie

Volledige configuratiereferentie.