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.
openclaw infer là giao diện headless chuẩn cho các quy trình suy luận được hỗ trợ bởi nhà cung cấp.
Nó cố ý phơi bày các nhóm năng lực, không phải tên RPC Gateway thô và cũng không phải id công cụ tác nhân thô.
Biến infer thành một skill
Sao chép và dán nội dung này vào một tác nhân:- ánh xạ các ý định phổ biến của người dùng tới đúng lệnh con infer
- bao gồm một vài ví dụ infer chuẩn cho các quy trình mà nó bao phủ
- ưu tiên
openclaw infer ...trong ví dụ và gợi ý - tránh ghi lại toàn bộ bề mặt infer trong phần thân skill
openclaw infer model runopenclaw infer image generateopenclaw infer audio transcribeopenclaw infer tts convertopenclaw infer web searchopenclaw infer embedding create
Vì sao dùng infer
openclaw infer cung cấp một CLI nhất quán cho các tác vụ suy luận được hỗ trợ bởi nhà cung cấp bên trong OpenClaw.
Lợi ích:
- Dùng các nhà cung cấp và mô hình đã được cấu hình trong OpenClaw thay vì nối các wrapper dùng một lần cho từng backend.
- Giữ các quy trình mô hình, hình ảnh, phiên âm âm thanh, TTS, video, web và embedding trong cùng một cây lệnh.
- Dùng dạng đầu ra
--jsonổn định cho script, tự động hóa và các quy trình do tác nhân điều khiển. - Ưu tiên bề mặt OpenClaw chính chủ khi tác vụ về cơ bản là “chạy suy luận”.
- Dùng đường dẫn cục bộ bình thường mà không cần Gateway cho hầu hết các lệnh infer.
openclaw infer ... sau khi các kiểm thử nhà cung cấp cấp thấp hơn đã xanh. Nó thực thi CLI đã phát hành, việc tải cấu hình, phân giải tác nhân mặc định, kích hoạt Plugin đi kèm và runtime năng lực dùng chung trước khi yêu cầu nhà cung cấp được thực hiện.
Cây lệnh
Tác vụ phổ biến
Bảng này ánh xạ các tác vụ suy luận phổ biến tới lệnh infer tương ứng.| Tác vụ | Lệnh | Ghi chú |
|---|---|---|
| Chạy prompt văn bản/mô hình | openclaw infer model run --prompt "..." --json | Dùng đường dẫn cục bộ bình thường theo mặc định |
| Chạy prompt mô hình trên ảnh | openclaw infer model run --prompt "Describe this" --file ./image.png --model provider/model | Lặp lại --file cho nhiều đầu vào hình ảnh |
| Tạo hình ảnh | openclaw infer image generate --prompt "..." --json | Dùng image edit khi bắt đầu từ tệp có sẵn |
| Mô tả một tệp hình ảnh | openclaw infer image describe --file ./image.png --prompt "..." --json | --model phải là <provider/model> có khả năng ảnh |
| Phiên âm âm thanh | openclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --json | --model phải là <provider/model> |
| Tổng hợp giọng nói | openclaw infer tts convert --text "..." --output ./speech.mp3 --json | tts status hướng tới Gateway |
| Tạo video | openclaw infer video generate --prompt "..." --json | Hỗ trợ gợi ý nhà cung cấp như --resolution |
| Mô tả một tệp video | openclaw infer video describe --file ./clip.mp4 --json | --model phải là <provider/model> |
| Tìm kiếm web | openclaw infer web search --query "..." --json | |
| Tải một trang web | openclaw infer web fetch --url https://example.com --json | |
| Tạo embedding | openclaw infer embedding create --text "..." --json |
Hành vi
openclaw infer ...là bề mặt CLI chính cho các quy trình này.- Dùng
--jsonkhi đầu ra sẽ được tiêu thụ bởi lệnh hoặc script khác. - Dùng
--providerhoặc--model provider/modelkhi cần một backend cụ thể. - Dùng
model run --thinking <level>để truyền mức thinking/reasoning một lần (off,minimal,low,medium,high,adaptive,xhigh, hoặcmax) trong khi giữ lượt chạy ở dạng thô. - Với
image describe,audio transcribevàvideo describe,--modelphải dùng dạng<provider/model>. - Với
image describe, một--modelrõ ràng sẽ chạy trực tiếp nhà cung cấp/mô hình đó. Mô hình phải có khả năng ảnh trong danh mục mô hình hoặc cấu hình nhà cung cấp.codex/<model>chạy một lượt hiểu hình ảnh có giới hạn của máy chủ ứng dụng Codex;openai-codex/<model>dùng đường dẫn nhà cung cấp OAuth OpenAI Codex. - Các lệnh thực thi không trạng thái mặc định là cục bộ.
- Các lệnh trạng thái do Gateway quản lý mặc định là Gateway.
- Đường dẫn cục bộ bình thường không yêu cầu Gateway đang chạy.
model runcục bộ là một lượt hoàn thành nhà cung cấp một lần, gọn nhẹ. Nó phân giải mô hình tác nhân và thông tin xác thực đã cấu hình, nhưng không bắt đầu một lượt chat-agent, tải công cụ, hoặc mở các máy chủ MCP đi kèm.model run --filechấp nhận tệp hình ảnh, phát hiện MIME type của chúng và gửi chúng cùng prompt đã cung cấp tới mô hình được chọn. Lặp lại--filecho nhiều ảnh.model run --filetừ chối đầu vào không phải hình ảnh. Dùnginfer audio transcribecho tệp âm thanh vàinfer video describecho tệp video.model run --gatewaythực thi định tuyến Gateway, xác thực đã lưu, lựa chọn nhà cung cấp và runtime nhúng, nhưng vẫn chạy như một probe mô hình thô: nó gửi prompt đã cung cấp và mọi tệp đính kèm hình ảnh mà không có transcript phiên trước đó, ngữ cảnh bootstrap/AGENTS, lắp ráp context-engine, công cụ hoặc máy chủ MCP đi kèm.model run --gateway --model <provider/model>yêu cầu thông tin xác thực Gateway của toán tử đáng tin cậy vì yêu cầu này đề nghị Gateway chạy một ghi đè nhà cung cấp/mô hình một lần.model run --thinkingcục bộ dùng đường dẫn hoàn thành nhà cung cấp gọn nhẹ; các mức riêng của nhà cung cấp nhưadaptivevàmaxđược ánh xạ tới mức hoàn thành đơn giản, di động gần nhất.
Mô hình
Dùngmodel cho suy luận văn bản được hỗ trợ bởi nhà cung cấp và kiểm tra mô hình/nhà cung cấp.
<provider/model> để smoke-test một nhà cung cấp cụ thể mà không khởi động Gateway hoặc tải toàn bộ bề mặt công cụ tác nhân:
model runcục bộ là smoke CLI hẹp nhất cho tình trạng nhà cung cấp/mô hình/xác thực vì, với các nhà cung cấp không phải Codex, nó chỉ gửi prompt đã cung cấp tới mô hình được chọn.model run --model <provider/model>cục bộ có thể dùng chính xác các hàng danh mục tĩnh đi kèm từmodels list --alltrước khi nhà cung cấp đó được ghi vào cấu hình. Xác thực nhà cung cấp vẫn bắt buộc; thiếu thông tin xác thực sẽ thất bại dưới dạng lỗi xác thực, không phảiUnknown model.- Với các probe reasoning Mistral Medium 3.5, hãy để temperature chưa đặt/mặc định. Mistral từ chối
reasoning_effort="high"cộng vớitemperature: 0; dùngmistral/mistral-medium-3-5với temperature mặc định hoặc một giá trị chế độ reasoning khác không, chẳng hạn0.7. - Các probe cục bộ
openai-codex/*là ngoại lệ hẹp: OpenClaw thêm một chỉ dẫn hệ thống tối thiểu để transport Codex Responses có thể điền trườnginstructionsbắt buộc của nó, mà không thêm ngữ cảnh tác nhân đầy đủ, công cụ, bộ nhớ hoặc transcript phiên. model run --filecục bộ giữ đường dẫn gọn nhẹ đó và đính kèm trực tiếp nội dung hình ảnh vào một tin nhắn người dùng duy nhất. Các tệp hình ảnh phổ biến như PNG, JPEG và WebP hoạt động khi MIME type của chúng được phát hiện làimage/*; tệp không được hỗ trợ hoặc không nhận diện được sẽ thất bại trước khi nhà cung cấp được gọi.model run --filephù hợp nhất khi bạn muốn kiểm thử trực tiếp mô hình văn bản đa phương thức đã chọn. Dùnginfer image describekhi bạn muốn lựa chọn nhà cung cấp hiểu hình ảnh và định tuyến mô hình ảnh mặc định của OpenClaw.- Mô hình được chọn phải hỗ trợ đầu vào hình ảnh; mô hình chỉ văn bản có thể từ chối yêu cầu ở lớp nhà cung cấp.
model run --promptphải chứa văn bản không chỉ là khoảng trắng; prompt rỗng bị từ chối trước khi các nhà cung cấp cục bộ hoặc Gateway được gọi.model runcục bộ thoát khác 0 khi nhà cung cấp không trả về đầu ra văn bản, để các nhà cung cấp cục bộ không thể truy cập và các lượt hoàn thành rỗng không trông giống như probe thành công.- Dùng
model run --gatewaykhi bạn cần kiểm thử định tuyến Gateway, thiết lập agent-runtime hoặc trạng thái nhà cung cấp do Gateway quản lý trong khi giữ đầu vào mô hình thô. Dùngopenclaw agenthoặc các bề mặt chat khi bạn muốn ngữ cảnh tác nhân đầy đủ, công cụ, bộ nhớ và transcript phiên. model auth login,model auth logoutvàmodel auth statusquản lý trạng thái xác thực nhà cung cấp đã lưu.
Hình ảnh
Dùngimage cho tạo, chỉnh sửa và mô tả.
-
Dùng
image editkhi bắt đầu từ các tệp đầu vào hiện có. -
Dùng
--size,--aspect-ratiohoặc--resolutionvớiimage editcho các nhà cung cấp/mô hình hỗ trợ gợi ý hình học khi chỉnh sửa ảnh tham chiếu. -
Dùng
--output-format png --background transparentvới--model openai/gpt-image-1.5cho đầu ra PNG nền trong suốt của OpenAI;--openai-backgroundvẫn có sẵn dưới dạng bí danh riêng cho OpenAI. Các nhà cung cấp không khai báo hỗ trợ nền sẽ báo cáo gợi ý này là một ghi đè bị bỏ qua. -
Dùng
image providers --jsonđể xác minh các nhà cung cấp hình ảnh đi kèm nào có thể được phát hiện, đã cấu hình, được chọn, và mỗi nhà cung cấp cung cấp những khả năng tạo/chỉnh sửa nào. -
Dùng
image generate --model <provider/model> --jsonlàm kiểm thử khói CLI trực tiếp hẹp nhất cho các thay đổi về tạo ảnh. Ví dụ:Phản hồi JSON báo cáook,provider,model,attemptsvà các đường dẫn đầu ra đã ghi. Khi đặt--output, phần mở rộng cuối cùng có thể tuân theo kiểu MIME do nhà cung cấp trả về. -
Với
image describevàimage describe-many, dùng--promptđể cung cấp cho mô hình thị giác một chỉ dẫn theo tác vụ như OCR, so sánh, kiểm tra UI hoặc tạo chú thích ngắn gọn. -
Dùng
--timeout-msvới các mô hình thị giác cục bộ chậm hoặc các lần khởi động lạnh của Ollama. -
Với
image describe,--modelphải là một<provider/model>có khả năng xử lý hình ảnh. -
Với các mô hình thị giác Ollama cục bộ, hãy tải mô hình trước và đặt
OLLAMA_API_KEYthành bất kỳ giá trị giữ chỗ nào, ví dụollama-local. Xem Ollama.
Âm thanh
Dùngaudio để chép lời tệp.
audio transcribedùng để chép lời tệp, không dùng để quản lý phiên thời gian thực.--modelphải là<provider/model>.
TTS
Dùngtts để tổng hợp giọng nói và trạng thái nhà cung cấp TTS.
tts statusmặc định dùng Gateway vì nó phản ánh trạng thái TTS do Gateway quản lý.- Dùng
tts providers,tts voicesvàtts set-providerđể kiểm tra và cấu hình hành vi TTS.
Video
Dùngvideo để tạo và mô tả.
video generatechấp nhận--size,--aspect-ratio,--resolution,--duration,--audio,--watermarkvà--timeout-ms, rồi chuyển tiếp chúng đến runtime tạo video.--modelphải là<provider/model>chovideo describe.
Web
Dùngweb cho các quy trình tìm kiếm và tải nội dung.
- Dùng
web providersđể kiểm tra các nhà cung cấp có sẵn, đã cấu hình và được chọn.
Embedding
Dùngembedding để tạo vector và kiểm tra nhà cung cấp embedding.
Đầu ra JSON
Các lệnh Infer chuẩn hóa đầu ra JSON trong một phong bì chung:okcapabilitytransportprovidermodelattemptsoutputserror
outputs chứa các tệp do OpenClaw ghi. Hãy dùng
path, mimeType, size và mọi kích thước riêng theo loại phương tiện trong mảng đó
cho tự động hóa thay vì phân tích stdout dành cho người đọc.
Các lỗi thường gặp
Ghi chú
openclaw capability ...là bí danh choopenclaw infer ....