Cerebras fornece inferência de alta velocidade compatível com OpenAI em hardware de inferência personalizado. OpenClaw inclui um plugin de provedor Cerebras incluído com um catálogo estático de quatro modelos.Documentation Index
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| Propriedade | Valor |
|---|---|
| ID do provedor | cerebras |
| Plugin | incluído, enabledByDefault: true |
| Var. de env de auth | CEREBRAS_API_KEY |
| Flag de onboarding | --auth-choice cerebras-api-key |
| Flag direta da CLI | --cerebras-api-key <key> |
| API | compatível com OpenAI (openai-completions) |
| URL base | https://api.cerebras.ai/v1 |
| Modelo padrão | cerebras/zai-glm-4.7 |
Primeiros passos
Obtenha uma chave de API
Crie uma chave de API no Cerebras Cloud Console.
Configuração não interativa
Catálogo integrado
OpenClaw vem com um catálogo estático da Cerebras que espelha o endpoint público compatível com OpenAI. Todos os quatro modelos compartilham um contexto de 128k e 8.192 tokens de saída máximos.| Ref. do modelo | Nome | Raciocínio | Observações |
|---|---|---|---|
cerebras/zai-glm-4.7 | Z.ai GLM 4.7 | sim | Modelo padrão; modelo de raciocínio em prévia |
cerebras/gpt-oss-120b | GPT OSS 120B | sim | Modelo de raciocínio de produção |
cerebras/qwen-3-235b-a22b-instruct-2507 | Qwen 3 235B Instruct | não | Modelo em prévia sem raciocínio |
cerebras/llama3.1-8b | Llama 3.1 8B | não | Modelo de produção focado em velocidade |
Configuração manual
O plugin incluído geralmente significa que você só precisa da chave de API. Use a configuração explícitamodels.providers.cerebras quando quiser substituir metadados de modelo ou executar em mode: "merge" contra o catálogo estático:
Se o Gateway for executado como daemon (launchd, systemd, Docker), garanta que
CEREBRAS_API_KEY esteja disponível para esse processo — por exemplo, em ~/.openclaw/.env ou por meio de env.shellEnv. Uma chave presente apenas em ~/.profile não ajudará um serviço gerenciado, a menos que o env seja importado separadamente.Relacionado
Provedores de modelos
Escolha de provedores, refs. de modelo e comportamento de failover.
Modos de pensamento
Níveis de esforço de raciocínio para os dois modelos Cerebras com capacidade de raciocínio.
Referência de configuração
Padrões de agente e configuração de modelo.
FAQ de modelos
Perfis de autenticação, troca de modelos e resolução de erros de “no profile”.