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Cerebras fornece inferência de alta velocidade compatível com a OpenAI em hardware de inferência personalizado. O Plugin inclui um catálogo estático de quatro modelos (sem descoberta em tempo real).

Instalar o Plugin

Primeiros passos

1

Obter uma chave de API

Crie uma chave de API no console do Cerebras Cloud.
2

Executar a integração inicial

3

Verificar se os modelos estão disponíveis

Lista todos os quatro modelos estáticos. Se CEREBRAS_API_KEY não puder ser resolvida, openclaw models status --json informará a credencial ausente em auth.unusableProfiles.

Configuração não interativa

Catálogo integrado

Todos os quatro modelos compartilham uma janela de contexto de 128 mil tokens e um limite máximo de saída de 8.192 tokens.
A Cerebras classifica zai-glm-4.7 e qwen-3-235b-a22b-instruct-2507 como modelos em prévia, e a descontinuação de llama3.1-8b e qwen-3-235b-a22b-instruct-2507 está documentada para 27 de maio de 2026. Consulte a página de modelos compatíveis da Cerebras antes de depender deles para cargas de trabalho de produção.

Configuração manual

A maioria das configurações precisa apenas da chave de API. Use uma configuração explícita em models.providers.cerebras para substituir os metadados dos modelos ou executar com mode: "merge" em conjunto com o catálogo estático:
Se o Gateway for executado como um daemon (launchd, systemd, Docker), verifique se CEREBRAS_API_KEY está disponível para esse processo — por exemplo, em ~/.openclaw/.env ou por meio de env.shellEnv. Uma chave exportada apenas em um shell interativo não estará disponível para um serviço gerenciado, a menos que o ambiente seja importado separadamente.

Relacionados

Provedores de modelos

Escolha de provedores, referências de modelos e comportamento de failover.

Modos de pensamento

Níveis de esforço de raciocínio para os dois modelos da Cerebras com capacidade de raciocínio.

Referência de configuração

Padrões dos agentes e configuração de modelos.

Perguntas frequentes sobre modelos

Perfis de autenticação, troca de modelos e resolução de erros de “nenhum perfil”.