Перейти до основного вмісту
OpenClaw інтегрується з нативним API Ollama (/api/chat) для розміщених хмарних моделей і локальних/самостійно розміщених серверів Ollama. Ви можете використовувати Ollama у трьох режимах: Cloud + Local через доступний хост Ollama, Cloud only із https://ollama.com або Local only через доступний хост Ollama. OpenClaw також реєструє ollama-cloud як повноцінний ідентифікатор розміщеного провайдера для прямого використання Ollama Cloud. Використовуйте посилання на кшталт ollama-cloud/kimi-k2.5:cloud, коли потрібна лише хмарна маршрутизація без спільного використання локального ідентифікатора провайдера ollama. Окрему сторінку налаштування лише для хмари див. у Ollama Cloud.
Користувачі віддаленого Ollama: Не використовуйте з OpenClaw OpenAI-сумісний URL /v1 (http://host:11434/v1). Це ламає виклики інструментів, і моделі можуть виводити сирий JSON інструментів як звичайний текст. Натомість використовуйте URL нативного API Ollama: baseUrl: "http://host:11434" (без /v1).
Конфігурація провайдера Ollama використовує baseUrl як канонічний ключ. OpenClaw також приймає baseURL для сумісності з прикладами у стилі OpenAI SDK, але в новій конфігурації варто надавати перевагу baseUrl.

​
Правила автентифікації

Локальні та LAN-хости Ollama не потребують справжнього bearer-токена. OpenClaw використовує локальний маркер ollama-local лише для loopback, приватної мережі, .local і базових URL Ollama з простим іменем хоста.
Віддалені публічні хости та Ollama Cloud (https://ollama.com) потребують справжніх облікових даних через OLLAMA_API_KEY, профіль автентифікації або apiKey провайдера. Для прямого розміщеного використання надавайте перевагу провайдеру ollama-cloud.
Користувацькі ідентифікатори провайдерів, які задають api: "ollama", дотримуються тих самих правил. Наприклад, провайдер ollama-remote, що вказує на приватний LAN-хост Ollama, може використовувати apiKey: "ollama-local", і підагенти розв’язуватимуть цей маркер через хук провайдера Ollama, а не трактуватимуть його як відсутні облікові дані. Пошук у пам’яті також може задати agents.defaults.memorySearch.provider як цей користувацький ідентифікатор провайдера, щоб embeddings використовували відповідну кінцеву точку Ollama.
auth-profiles.json зберігає облікові дані для ідентифікатора провайдера. Розміщуйте налаштування кінцевої точки (baseUrl, api, ідентифікатори моделей, заголовки, тайм-аути) у models.providers.<id>. Старі пласкі файли профілів автентифікації, як-от { "ollama-windows": { "apiKey": "ollama-local" } }, не є runtime-форматом; запустіть openclaw doctor --fix, щоб переписати їх у канонічний профіль API-ключа ollama-windows:default із резервною копією. baseUrl у цьому файлі є шумом сумісності, і його слід перенести до конфігурації провайдера.
Коли Ollama використовується для embeddings пам’яті, bearer-автентифікація обмежується хостом, де її було оголошено:
  • Ключ рівня провайдера надсилається лише на хост Ollama цього провайдера.
  • agents.*.memorySearch.remote.apiKey надсилається лише на його віддалений хост embeddings.
  • Чисте значення env OLLAMA_API_KEY трактується як конвенція Ollama Cloud і типово не надсилається на локальні або самостійно розміщені хости.

​
Початок роботи

Виберіть бажаний метод і режим налаштування.
Найкраще для: найшвидшого шляху до робочого хмарного або локального налаштування Ollama.
1

Запустіть онбординг

openclaw onboard
Виберіть Ollama зі списку провайдерів.
2

Виберіть режим

  • Хмара + локально — локальний хост Ollama плюс хмарні моделі, маршрутизовані через цей хост
  • Лише хмара — розміщені моделі Ollama через https://ollama.com
  • Лише локально — лише локальні моделі
3

Виберіть модель

Cloud only запитує OLLAMA_API_KEY і пропонує розміщені хмарні типові значення. Cloud + Local і Local only запитують базовий URL Ollama, виявляють доступні моделі та автоматично завантажують вибрану локальну модель, якщо вона ще недоступна. Коли Ollama повідомляє про встановлений тег :latest, наприклад gemma4:latest, налаштування показує цю встановлену модель один раз замість того, щоб показувати і gemma4, і gemma4:latest або знову завантажувати голий псевдонім. Cloud + Local також перевіряє, чи цей хост Ollama увійшов у систему для доступу до хмари.
4

Перевірте, що модель доступна

openclaw models list --provider ollama

​
Неінтерактивний режим

openclaw onboard --non-interactive \
  --auth-choice ollama \
  --accept-risk
За бажанням укажіть користувацький базовий URL або модель:
openclaw onboard --non-interactive \
  --auth-choice ollama \
  --custom-base-url "http://ollama-host:11434" \
  --custom-model-id "qwen3.5:27b" \
  --accept-risk

​
Хмарні моделі

Cloud + Local використовує доступний хост Ollama як контрольну точку і для локальних, і для хмарних моделей. Це бажаний гібридний потік Ollama.Використовуйте Хмара + локально під час налаштування. OpenClaw запитує базовий URL Ollama, виявляє локальні моделі з цього хоста та перевіряє, чи хост увійшов у систему для хмарного доступу через ollama signin. Коли хост увійшов у систему, OpenClaw також пропонує розміщені хмарні типові значення, як-от kimi-k2.5:cloud, minimax-m2.7:cloud і glm-5.1:cloud.Якщо хост ще не увійшов у систему, OpenClaw залишає налаштування лише локальним, доки ви не запустите ollama signin.

​
Виявлення моделей (неявний провайдер)

Коли ви задаєте OLLAMA_API_KEY (або профіль автентифікації) і не визначаєте models.providers.ollama або іншого користувацького віддаленого провайдера з api: "ollama", OpenClaw виявляє моделі з локального екземпляра Ollama на http://127.0.0.1:11434.
ПоведінкаДеталі
Запит каталогуЗапитує /api/tags
Виявлення можливостейВикористовує best-effort-запити /api/show, щоб прочитати contextWindow, розгорнуті параметри Modelfile num_ctx і можливості, зокрема vision/tools
Vision-моделіМоделі з можливістю vision, про яку повідомляє /api/show, позначаються як здатні працювати із зображеннями (input: ["text", "image"]), тому OpenClaw автоматично вставляє зображення в prompt
Виявлення reasoningВикористовує можливості /api/show, коли вони доступні, зокрема thinking; повертається до евристики за назвою моделі (r1, reasoning, think), коли Ollama пропускає можливості
Ліміти токенівЗадає maxTokens як типовий ліміт максимальної кількості токенів Ollama, який використовує OpenClaw
ВартістьЗадає всі вартості як 0
Це усуває потребу в ручних записах моделей, зберігаючи каталог узгодженим із локальним екземпляром Ollama. Ви можете використовувати повне посилання на кшталт ollama/<pulled-model>:latest у локальному infer model run; OpenClaw розв’язує цю встановлену модель із live-каталогу Ollama без потреби в написаному вручну записі models.json. Для хостів Ollama, що увійшли в систему, деякі моделі :cloud можуть бути придатними до використання через /api/chat і /api/show до того, як вони з’являться в /api/tags. Коли ви явно вибираєте повне посилання ollama/<model>:cloud, OpenClaw перевіряє саме цю відсутню модель через /api/show і додає її до runtime-каталогу лише якщо Ollama підтверджує метадані моделі. Хибні назви й далі завершуються помилкою як невідомі моделі, а не створюються автоматично. 
# See what models are available
ollama list
openclaw models list
Для вузького smoke-тесту генерації тексту, який оминає повну поверхню інструментів агента, використовуйте локальний infer model run із повним посиланням на модель Ollama: 
OLLAMA_API_KEY=ollama-local \
  openclaw infer model run \
    --local \
    --model ollama/llama3.2:latest \
    --prompt "Reply with exactly: pong" \
    --json
Цей шлях усе ще використовує налаштований провайдер OpenClaw, автентифікацію та нативний транспорт Ollama, але не запускає хід chat-агента і не завантажує контекст MCP/інструментів. Якщо це успішно, а звичайні відповіді агента падають, далі усувайте несправності з місткістю моделі для prompt агента/інструментів. Для вузького smoke-тесту vision-моделі тим самим легким шляхом додайте один або кілька файлів зображень до infer model run. Це надсилає prompt і зображення безпосередньо до вибраної vision-моделі Ollama без завантаження чат-інструментів, пам’яті або попереднього контексту сесії: 
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 приймає файли, визначені як image/*, зокрема поширені вхідні PNG, JPEG і WebP. Не зображення відхиляються до виклику Ollama. Для розпізнавання мовлення натомість використовуйте openclaw infer audio transcribe. Коли ви перемикаєте розмову за допомогою /model ollama/<model>, OpenClaw розглядає це як точний вибір користувача. Якщо налаштований Ollama baseUrl недоступний, наступна відповідь завершується помилкою провайдера, а не мовчки відповідає з іншої налаштованої резервної моделі. Ізольовані cron-завдання виконують одну додаткову локальну перевірку безпеки перед запуском ходу агента. Якщо вибрана модель розв’язується в локальний, приватно-мережевий або .local провайдер Ollama і /api/tags недоступний, OpenClaw записує цей cron-запуск як skipped з вибраним ollama/<model> у тексті помилки. Попередня перевірка endpoint кешується на 5 хвилин, тому кілька cron-завдань, спрямованих на той самий зупинений daemon Ollama, не запускають усі невдалі запити до моделі. Перевірте наживо локальний текстовий шлях, шлях нативного stream і embeddings проти локального Ollama за допомогою: 
OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA=1 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_WEB_SEARCH=0 \
  pnpm test:live -- extensions/ollama/ollama.live.test.ts
Для smoke-тестів ключа API Ollama Cloud спрямуйте live-тест на https://ollama.com і виберіть розміщену модель із поточного каталогу: 
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
Cloud smoke запускає текст, нативний stream і вебпошук. За замовчуванням він пропускає embeddings для https://ollama.com, тому що ключі API Ollama Cloud можуть не авторизувати /api/embed. Установіть OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_EMBEDDINGS=1, коли явно хочете, щоб live-тест завершився невдачею, якщо налаштований cloud-ключ не може використовувати embed endpoint. Щоб додати нову модель, просто завантажте її через Ollama: 
ollama pull mistral
Нову модель буде автоматично виявлено, і вона стане доступною для використання.
Якщо ви явно задаєте models.providers.ollama або налаштовуєте власний віддалений провайдер, наприклад models.providers.ollama-cloud з api: "ollama", автоматичне виявлення пропускається, і ви маєте визначити моделі вручну. Власні loopback-провайдери, як-от http://127.0.0.2:11434, все одно вважаються локальними. Див. розділ явної конфігурації нижче.

​
Локальний для Node inference

Агенти можуть делегувати коротке завдання моделі Ollama, установленій на спареному desktop- або server-вузлі. Prompt і відповідь проходять через наявне автентифіковане з’єднання Gateway/node; запит до моделі виконується на вибраному вузлі проти його стандартного loopback endpoint Ollama (http://127.0.0.1:11434).
1

Запустіть Ollama на вузлі

Завантажте принаймні одну chat-модель і тримайте Ollama запущеним:
ollama pull qwen3:0.6b
ollama list
2

Під’єднайте хост вузла

На тій самій машині, що й Ollama, під’єднайте хост вузла до Gateway:
openclaw node run \
  --host <gateway-host> \
  --port 18789 \
  --display-name "Local inference"
Схваліть новий пристрій і його оголошені команди вузла на хості Gateway, потім перевірте вузол:
openclaw devices list
openclaw devices approve <deviceRequestId>
openclaw nodes pending
openclaw nodes approve <nodeRequestId>
openclaw nodes status --connected
Перше під’єднання і оновлення, яке додає команди Ollama, можуть обидва запускати схвалення команд вузла. Якщо вузол під’єднується без оголошення ollama.models і ollama.chat, знову перевірте openclaw nodes pending.
3

Попросіть агента використати локальний inference

Вбудований Ollama Plugin надає інструмент node_inference. Агенти спочатку використовують action: "discover", потім action: "run" з поверненими вузлом і моделлю. Якщо під’єднано рівно один придатний вузол, run може опустити вузол.Наприклад: “Вияви моделі Ollama на моїх вузлах, потім використай найшвидшу завантажену модель, щоб підсумувати цей текст.”
Виявлення читає /api/tags, перевіряє можливості /api/show і використовує /api/ps, коли доступно, щоб ранжувати вже завантажені моделі першими. Воно повертає лише локальні моделі, придатні для chat: рядки Ollama Cloud і моделі лише для embedding виключаються. Кожен запуск просить Ollama вимкнути thinking моделі й обмежує вивід 512 токенами, якщо виклик інструмента не просить інше значення maxTokens. Деякі моделі, як-от GPT-OSS, не підтримують вимкнення thinking і все одно можуть використовувати reasoning tokens. Щоб тримати Ollama запущеним на вузлі, не роблячи його доступним агентам, задайте таке в конфігурації, яку використовує цей хост вузла: 
openclaw config set plugins.entries.ollama.config.nodeInference.enabled false
Якщо вузол використовує foreground-команду openclaw node run із налаштування вище, зупиніть цей процес і знову запустіть команду. Якщо він використовує встановлену службу вузла, виконайте openclaw node restart. Вузол припиняє оголошувати ollama.models і ollama.chat; сам Ollama і Ollama-провайдер Gateway залишаються без змін. Установіть значення true і перезапустіть вузол, щоб знову оголошувати локальний inference. Змінена поверхня команд може потребувати схвалення через openclaw nodes pending після повторного під’єднання. Ви можете перевірити ті самі команди вузла без ходу агента: 
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-локальний inference навмисно не перевикористовує віддалений або cloud models.providers.ollama.baseUrl. Запустіть Ollama на стандартному loopback endpoint вузла. Команди вузла доступні за замовчуванням на хостах вузлів macOS, Linux і Windows та залишаються під дією звичайної політики pairing вузлів і команд.

​
Vision та опис зображень

Вбудований Ollama Plugin реєструє Ollama як провайдера розуміння медіа з підтримкою зображень. Це дає OpenClaw змогу спрямовувати явні запити опису зображень і налаштовані стандартні image-моделі через локальні або розміщені vision-моделі Ollama. Для локального vision завантажте модель, що підтримує зображення: 
ollama pull qwen2.5vl:7b
export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"
Потім перевірте через infer CLI: 
openclaw infer image describe \
  --file ./photo.jpg \
  --model ollama/qwen2.5vl:7b \
  --json
--model має бути повним ref <provider/model>. Коли його задано, openclaw infer image describe спочатку пробує цю модель, а не пропускає опис через те, що модель підтримує нативний vision. Якщо виклик моделі завершується невдачею, OpenClaw може продовжити через налаштовані agents.defaults.imageModel.fallbacks; помилки підготовки файлу або URL все одно завершуються невдачею до спроб fallback. Використовуйте infer image describe, коли потрібні потік провайдера розуміння зображень OpenClaw, налаштований agents.defaults.imageModel і форма виводу опису зображення. Використовуйте infer model run --file, коли потрібен сирий probe мультимодальної моделі з власним prompt і одним або кількома зображеннями. Щоб зробити Ollama стандартною моделлю розуміння зображень для вхідних медіа, налаштуйте agents.defaults.imageModel: 
{
  agents: {
    defaults: {
      imageModel: {
        primary: "ollama/qwen2.5vl:7b",
      },
    },
  },
}
Надавайте перевагу повному ref ollama/<model>. Якщо та сама модель перелічена в models.providers.ollama.models з input: ["text", "image"] і жоден інший налаштований image-провайдер не надає цей bare ID моделі, OpenClaw також нормалізує bare ref imageModel, як-от qwen2.5vl:7b, до ollama/qwen2.5vl:7b. Якщо більш ніж один налаштований image-провайдер має той самий bare ID, явно використовуйте префікс провайдера. Повільним локальним vision-моделям може знадобитися довший timeout розуміння зображень, ніж cloud-моделям. Вони також можуть аварійно завершуватися або зупинятися, коли Ollama намагається виділити повний оголошений vision context на обмеженому обладнанні. Задайте timeout можливості й обмежте num_ctx у записі моделі, коли вам потрібен лише звичайний хід опису зображення: 
{
  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 }],
      },
    },
  },
}
Цей timeout застосовується до вхідного розуміння зображень і до явного інструмента image, який агент може викликати під час ходу. Provider-level models.providers.ollama.timeoutSeconds усе ще керує базовим guard HTTP-запиту Ollama для звичайних викликів моделі. Перевірте наживо явний image-інструмент проти локального Ollama за допомогою: 
OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_IMAGE=1 \
  pnpm test:live -- src/agents/tools/image-tool.ollama.live.test.ts
Якщо ви визначаєте models.providers.ollama.models вручну, позначте vision-моделі підтримкою image-вводу: 
{
  id: "qwen2.5vl:7b",
  name: "qwen2.5vl:7b",
  input: ["text", "image"],
  contextWindow: 128000,
  maxTokens: 8192,
}
OpenClaw відхиляє запити опису зображень для моделей, які не позначені як image-capable. За неявного виявлення OpenClaw читає це з Ollama, коли /api/show повідомляє про vision-можливість.

​
Конфігурація

Найпростіший шлях увімкнення лише локально — через змінну середовища:
export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"
Якщо OLLAMA_API_KEY задано, можна опустити apiKey у записі провайдера, і OpenClaw заповнить його для перевірок доступності.

​
Поширені рецепти

Використовуйте їх як початкові варіанти та замінюйте ідентифікатори моделей точними назвами з ollama list або openclaw models list --provider ollama.
Використовуйте це, коли Ollama працює на тій самій машині, що й Gateway, і ви хочете, щоб OpenClaw автоматично виявляв установлені моделі.
ollama serve
ollama pull gemma4
export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"
openclaw models list --provider ollama
openclaw models set ollama/gemma4
Цей шлях зводить конфігурацію до мінімуму. Не додавайте блок models.providers.ollama, якщо не хочете визначати моделі вручну.
Використовуйте нативні URL Ollama для хостів LAN. Не додавайте /v1.
{
  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 — це бюджет контексту на боці OpenClaw. params.num_ctx надсилається до Ollama для запиту. Узгоджуйте їх, коли ваше обладнання не може запускати повний заявлений контекст моделі.
Використовуйте це, коли ви не запускаєте локальний демон і хочете напряму використовувати розміщені моделі Ollama.
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" },
    },
  },
}
Використовуйте це, коли локальний або LAN-демон Ollama авторизований через ollama signin і має обслуговувати як локальні моделі, так і моделі :cloud.
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"],
      },
    },
  },
}
Використовуйте власні ідентифікатори провайдерів, коли маєте більше ніж один сервер Ollama. Кожен провайдер отримує власний хост, моделі, автентифікацію, тайм-аут і посилання на моделі.
{
  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"],
      },
    },
  },
}
Коли OpenClaw надсилає запит, префікс активного провайдера вилучається, тож ollama-large/qwen3.5:27b надходить до Ollama як qwen3.5:27b.
Деякі локальні моделі можуть відповідати на прості промпти, але мають труднощі з повною поверхнею інструментів агента. Почніть з обмеження інструментів і контексту, перш ніж змінювати глобальні налаштування середовища виконання.
{
  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 },
          },
        ],
      },
    },
  },
}
Використовуйте compat.supportsTools: false лише тоді, коли модель або сервер стабільно дає збій на схемах інструментів. Це обмінює можливості агента на стабільність. localModelLean прибирає браузер, cron та інструменти повідомлень із прямої поверхні агента й за замовчуванням переносить більші каталоги за структуровані елементи керування Tool Search, окрім випадків, коли запуск має зберегти семантику прямої доставки повідомлень, але це не змінює контекст середовища виконання Ollama або режим мислення. Поєднуйте це з явними params.num_ctx і params.thinking: false для малих моделей мислення в стилі Qwen, які зациклюються або витрачають бюджет відповіді на приховане міркування.

​
Вибір моделі

Після налаштування всі ваші моделі Ollama доступні: 
{
  agents: {
    defaults: {
      model: {
        primary: "ollama/gpt-oss:20b",
        fallbacks: ["ollama/llama3.3", "ollama/qwen2.5-coder:32b"],
      },
    },
  },
}
Власні ідентифікатори провайдерів Ollama також підтримуються. Коли посилання на модель використовує префікс активного провайдера, як-от ollama-spark/qwen3:32b, OpenClaw вилучає лише цей префікс перед викликом Ollama, тож сервер отримує qwen3:32b. Для повільних локальних моделей надавайте перевагу налаштуванню запитів у межах провайдера, перш ніж збільшувати тайм-аут усього середовища виконання агента: 
{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        timeoutSeconds: 300,
        models: [
          {
            id: "gemma4:26b",
            name: "gemma4:26b",
            params: { keep_alive: "15m" },
          },
        ],
      },
    },
  },
}
timeoutSeconds застосовується до HTTP-запиту моделі, включно з установленням з’єднання, заголовками, потоковою передачею тіла та загальним перериванням захищеного fetch. params.keep_alive передається до Ollama як верхньорівневий keep_alive у нативних запитах /api/chat; задавайте його для кожної моделі, коли вузьким місцем є час завантаження першого звернення.

​
Швидка перевірка

# 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"
Для віддалених хостів замініть 127.0.0.1 на хост, використаний у baseUrl. Якщо curl працює, а OpenClaw — ні, перевірте, чи Gateway не працює на іншій машині, у контейнері або під іншим обліковим записом служби.

​
Вебпошук Ollama

OpenClaw підтримує Вебпошук Ollama як вбудованого провайдера web_search.
ВластивістьДеталі
ХостВикористовує налаштований хост Ollama (models.providers.ollama.baseUrl, якщо задано, інакше http://127.0.0.1:11434); https://ollama.com використовує розміщений API напряму
АвтентифікаціяБез ключа для локальних хостів Ollama із виконаним входом; OLLAMA_API_KEY або налаштована автентифікація провайдера для прямого пошуку через https://ollama.com чи хостів із захищеною автентифікацією
ВимогаЛокальні/самостійно розміщені хости мають працювати й бути авторизовані через ollama signin; прямий розміщений пошук потребує baseUrl: "https://ollama.com" і справжнього API-ключа Ollama
Виберіть Вебпошук Ollama під час openclaw onboard або openclaw configure --section web, або задайте: 
{
  tools: {
    web: {
      search: {
        provider: "ollama",
      },
    },
  },
}
Для прямого розміщеного пошуку через 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" },
    },
  },
}
Для локального демона з виконаним входом OpenClaw використовує проксі демона /api/experimental/web_search. Для https://ollama.com він напряму викликає розміщену кінцеву точку /api/web_search.
Повне налаштування й деталі поведінки див. у Вебпошук Ollama.

​
Розширена конфігурація

Виклик інструментів ненадійний у режимі сумісності з OpenAI. Використовуйте цей режим лише тоді, коли вам потрібен формат OpenAI для проксі й ви не залежите від нативної поведінки виклику інструментів.
Якщо натомість потрібно використати сумісну з OpenAI кінцеву точку (наприклад, за проксі, який підтримує лише формат OpenAI), явно задайте api: "openai-completions":
{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        baseUrl: "http://ollama-host:11434/v1",
        api: "openai-completions",
        injectNumCtxForOpenAICompat: true, // default: true
        apiKey: "ollama-local",
        models: [...]
      }
    }
  }
}
Цей режим може не підтримувати потокову передачу й виклик інструментів одночасно. Можливо, вам потрібно буде вимкнути потокову передачу за допомогою params: { streaming: false } у конфігурації моделі.Коли api: "openai-completions" використовується з Ollama, OpenClaw за замовчуванням вставляє options.num_ctx, щоб Ollama не повертався непомітно до контекстного вікна 4096. Якщо ваш проксі або upstream відхиляє невідомі поля options, вимкніть цю поведінку:
{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        baseUrl: "http://ollama-host:11434/v1",
        api: "openai-completions",
        injectNumCtxForOpenAICompat: false,
        apiKey: "ollama-local",
        models: [...]
      }
    }
  }
}
Для автоматично виявлених моделей OpenClaw використовує контекстне вікно, повідомлене Ollama, коли воно доступне, включно з більшими значеннями PARAMETER num_ctx із власних Modelfile. Інакше він повертається до стандартного контекстного вікна Ollama, яке використовує OpenClaw.Ви можете задати типові значення рівня провайдера contextWindow, contextTokens і maxTokens для кожної моделі цього провайдера Ollama, а потім за потреби перевизначати їх для окремих моделей. contextWindow — це бюджет підказки й Compaction в OpenClaw. Нативні запити Ollama залишають options.num_ctx незаданим, якщо ви явно не налаштуєте params.num_ctx, тож Ollama може застосувати власне типове значення моделі, OLLAMA_CONTEXT_LENGTH або типове значення на основі VRAM. Щоб обмежити або примусово задати контекст виконання Ollama для окремого запиту без перебудови Modelfile, задайте params.num_ctx; недійсні, нульові, від’ємні та нескінченні значення ігноруються. Якщо ви оновили старішу конфігурацію, яка використовувала лише contextWindow або maxTokens, щоб примусово задати контекст нативного запиту Ollama, запустіть openclaw doctor --fix, щоб скопіювати ці явні бюджети провайдера або моделі в params.num_ctx. OpenAI-сумісний адаптер Ollama досі типово вставляє options.num_ctx із налаштованого params.num_ctx або contextWindow; вимкніть це за допомогою injectNumCtxForOpenAICompat: false, якщо ваш upstream відхиляє options.Записи нативних моделей Ollama також приймають поширені параметри виконання Ollama в params, зокрема temperature, top_p, top_k, min_p, num_predict, stop, repeat_penalty, num_batch, num_thread і use_mmap. OpenClaw пересилає лише ключі запитів Ollama, тому параметри виконання OpenClaw, як-от streaming, не потрапляють до Ollama. Використовуйте params.think або params.thinking, щоб надіслати верхньорівневий Ollama think; false вимикає мислення на рівні API для моделей мислення в стилі Qwen.
{
  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,
            },
          }
        ]
      }
    }
  }
}
Для окремої моделі також працює agents.defaults.models["ollama/<model>"].params.num_ctx. Якщо налаштовано обидва варіанти, явний запис моделі провайдера має пріоритет над типовим значенням агента.
Для нативних моделей Ollama OpenClaw пересилає керування мисленням так, як очікує Ollama: верхньорівневий think, а не options.think. Автоматично виявлені моделі, чия відповідь /api/show містить можливість thinking, показують /think low, /think medium, /think high і /think max; моделі без мислення показують лише /think off.
openclaw agent --model ollama/gemma4 --thinking off
openclaw agent --model ollama/gemma4 --thinking low
Ви також можете задати типове значення моделі:
{
  agents: {
    defaults: {
      models: {
        "ollama/gemma4": {
          thinking: "low",
        },
      },
    },
  },
}
Параметри окремої моделі params.think або params.thinking можуть вимикати або примусово вмикати мислення API Ollama для конкретної налаштованої моделі. OpenClaw зберігає ці явні параметри моделі, коли активний запуск має лише неявне типове значення off; команди виконання не off, як-от /think medium, усе одно перевизначають активний запуск.
OpenClaw типово розглядає моделі з назвами на кшталт deepseek-r1, reasoning або think як здатні до міркування.
ollama pull deepseek-r1:32b
Додаткове налаштування не потрібне. OpenClaw позначає їх автоматично.
Ollama безкоштовна й працює локально, тому вартість усіх моделей встановлено на $0. Це стосується як автоматично виявлених, так і вручну визначених моделей.
Вбудований Ollama Plugin реєструє провайдера векторних подань пам’яті для пошуку в пам’яті. Він використовує налаштовану базову URL-адресу Ollama і ключ API, викликає поточну кінцеву точку Ollama /api/embed і, коли можливо, об’єднує кілька фрагментів пам’яті в один запит input.Коли proxy.enabled=true, запити векторних подань пам’яті Ollama до точної host-local loopback origin, отриманої з налаштованого baseUrl, використовують захищений прямий шлях OpenClaw замість керованого прямого проксі. Налаштоване ім’я хоста саме має бути localhost або літералом IP loopback; DNS-імена, які лише розв’язуються в loopback, усе одно використовують керований шлях проксі. Хости Ollama в LAN, tailnet, приватній мережі та публічній мережі також залишаються на керованому шляху проксі. Перенаправлення на інший хост або порт не успадковують довіру. Оператори все ще можуть задати глобальний параметр proxy.loopbackMode: "proxy", щоб надсилати loopback-трафік через проксі, або proxy.loopbackMode: "block", щоб заборонити loopback-з’єднання до відкриття з’єднання; див. Керований проксі, щоб дізнатися про вплив цього параметра на весь процес.
ВластивістьЗначення
Типова модельnomic-embed-text
АвтозавантаженняТак — модель векторних подань автоматично завантажується, якщо її немає локально
Векторні подання під час запиту використовують префікси отримання для моделей, які їх вимагають або рекомендують, зокрема nomic-embed-text, qwen3-embedding і mxbai-embed-large. Пакети документів пам’яті залишаються сирими, щоб наявні індекси не потребували міграції формату.Щоб вибрати Ollama як провайдера векторних подань для пошуку в пам’яті:
{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "ollama",
        remote: {
          // Default for Ollama. Raise on larger hosts if reindexing is too slow.
          nonBatchConcurrency: 1,
        },
      },
    },
  },
}
Для віддаленого хоста векторних подань тримайте автентифікацію обмеженою цим хостом:
{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "ollama",
        model: "nomic-embed-text",
        remote: {
          baseUrl: "http://gpu-box.local:11434",
          apiKey: "ollama-local",
          nonBatchConcurrency: 2,
        },
      },
    },
  },
}
Інтеграція Ollama в OpenClaw типово використовує нативний API Ollama (/api/chat), який повністю підтримує потокове передавання та виклики інструментів одночасно. Спеціальне налаштування не потрібне.Для нативних запитів /api/chat OpenClaw також пересилає керування мисленням безпосередньо до Ollama: /think off і openclaw agent --thinking off надсилають верхньорівневий think: false, якщо не налаштовано явне значення моделі params.think/params.thinking, а /think low|medium|high надсилають відповідний рядок зусилля верхньорівневого think. /think max відображається на найвище нативне зусилля Ollama, think: "high".
Якщо вам потрібно використовувати OpenAI-сумісну кінцеву точку, див. розділ “Застарілий OpenAI-сумісний режим” вище. Потокове передавання та виклики інструментів можуть не працювати одночасно в цьому режимі.

​
Усунення несправностей

У WSL2 з NVIDIA/CUDA офіційний інсталятор Ollama для Linux створює systemd-модуль ollama.service з Restart=always. Якщо ця служба автоматично запускається й завантажує модель із підтримкою GPU під час завантаження WSL2, Ollama може закріпити пам’ять хоста, доки модель завантажується. Повернення пам’яті Hyper-V не завжди може повернути ці закріплені сторінки, тому Windows може завершити VM WSL2, systemd знову запускає Ollama, і цикл повторюється.Типові докази:
  • повторні перезавантаження або завершення WSL2 з боку Windows
  • високе навантаження CPU в app.slice або ollama.service невдовзі після запуску WSL2
  • SIGTERM від systemd, а не подія Linux OOM-killer
OpenClaw записує попередження під час запуску, коли виявляє WSL2, увімкнений ollama.service з Restart=always і видимі маркери CUDA.Пом’якшення:
sudo systemctl disable ollama
Додайте це до %USERPROFILE%\.wslconfig на боці Windows, а потім запустіть wsl --shutdown:
[experimental]
autoMemoryReclaim=disabled
Задайте коротший keep-alive в середовищі служби Ollama або запускайте Ollama вручну лише тоді, коли вона потрібна:
export OLLAMA_KEEP_ALIVE=5m
ollama serve
Див. ollama/ollama#11317.
Переконайтеся, що Ollama запущена, що ви задали OLLAMA_API_KEY (або профіль автентифікації), і що ви не визначили явний запис models.providers.ollama:
ollama serve
Перевірте, що API доступний:
curl http://localhost:11434/api/tags
Якщо вашої моделі немає в списку, завантажте модель локально або явно визначте її в models.providers.ollama.
ollama list  # See what's installed
ollama pull gemma4
ollama pull gpt-oss:20b
ollama pull llama3.3     # Or another model
Перевірте, що Ollama працює на правильному порту:
# Check if Ollama is running
ps aux | grep ollama

# Or restart Ollama
ollama serve
Перевірте з тієї самої машини й середовища виконання, де працює Gateway:
openclaw gateway status --deep
curl http://ollama-host:11434/api/tags
Типові причини:
  • baseUrl вказує на localhost, але Gateway працює в Docker або на іншому хості.
  • URL використовує /v1, що вибирає OpenAI-сумісну поведінку замість нативної Ollama.
  • Віддалений хост потребує змін фаєрвола або прив’язки LAN на боці Ollama.
  • Модель є в демоні вашого ноутбука, але її немає у віддаленому демоні.
Зазвичай це означає, що провайдер використовує OpenAI-сумісний режим або модель не може обробляти схеми інструментів.Надавайте перевагу нативному режиму Ollama:
{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        baseUrl: "http://ollama-host:11434",
        api: "ollama",
      },
    },
  },
}
Якщо мала локальна модель усе ще не справляється зі схемами інструментів, задайте compat.supportsTools: false у записі цієї моделі й повторіть тест.
Розміщені відповіді Kimi/GLM, які є довгими, нелінгвістичними послідовностями символів, обробляються як невдалий вивід провайдера, а не як успішна відповідь помічника. Це дозволяє звичайній повторній спробі, резервному варіанту або обробці помилок спрацювати без збереження пошкодженого тексту в сеансі.Якщо це повторюється, зафіксуйте сиру назву моделі, поточний файл сеансу та чи запуск використовував Cloud + Local або Cloud only, а потім спробуйте новий сеанс і резервну модель:
openclaw infer model run --model ollama/kimi-k2.5:cloud --prompt "Reply with exactly: ok" --json
openclaw models set ollama/gemma4
Великим локальним моделям може знадобитися тривале перше завантаження перед початком потокового передавання. Тримайте час очікування обмеженим провайдером Ollama і, за бажання, попросіть Ollama тримати модель завантаженою між ходами:
{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        timeoutSeconds: 300,
        models: [
          {
            id: "gemma4:26b",
            name: "gemma4:26b",
            params: { keep_alive: "15m" },
          },
        ],
      },
    },
  },
}
Якщо сам хост повільно приймає з’єднання, timeoutSeconds також подовжує захищений тайм-аут підключення Undici для цього провайдера.
Багато моделей Ollama заявляють контексти, більші за ті, які ваше обладнання може комфортно виконувати. Нативний Ollama використовує власне стандартне значення контексту виконання Ollama, якщо ви не задасте params.num_ctx. Обмежте і бюджет OpenClaw, і контекст запиту Ollama, коли потрібна передбачувана затримка до першого токена:
{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        contextWindow: 32768,
        maxTokens: 8192,
        models: [
          {
            id: "qwen3.5:9b",
            name: "qwen3.5:9b",
            params: { num_ctx: 32768, thinking: false },
          },
        ],
      },
    },
  },
}
Спочатку зменште contextWindow, якщо OpenClaw надсилає занадто великий prompt. Зменште params.num_ctx, якщо Ollama завантажує контекст виконання, який занадто великий для машини. Зменште maxTokens, якщо генерація триває занадто довго.
Більше допомоги: Усунення несправностей і FAQ.

​
Пов’язане

Провайдери моделей

Огляд усіх провайдерів, посилань на моделі та поведінки failover.

Вибір моделі

Як вибирати й налаштовувати моделі.

Вебпошук Ollama

Повне налаштування та деталі поведінки вебпошуку на базі Ollama.

Конфігурація

Повний довідник конфігурації.