请求会作为普通的 Gateway 网关智能体运行来执行(与
openclaw agent 使用相同的代码路径),因此路由、权限和配置均与你的 Gateway 网关一致。
启用端点
enabled: false 设为禁用值(或省略它)即可禁用。
安全边界(重要)
应将此端点视为对 Gateway 网关实例的完整操作员访问权限:- 此端点的有效 Gateway 网关令牌/密码等同于所有者/操作员凭据,而非范围受限的单用户权限。
- 请求会通过与受信任操作员操作相同的控制平面智能体路径运行,因此,如果目标智能体的策略允许使用敏感工具,此端点也可以使用这些工具。
- 仅应将其部署在 local loopback、tailnet 或私有入口上。切勿将其暴露到公共互联网。
请参阅操作员权限范围、安全和远程访问。
身份验证
使用 Gateway 网关身份验证配置(有关该模式的详细信息,请参阅受信任代理身份验证):
注意:
- 在
trusted-proxyGateway 网关上绕过代理的同主机调用方可以直接回退到gateway.auth.password/OPENCLAW_GATEWAY_PASSWORD。任何Forwarded、X-Forwarded-*或X-Real-IP请求头证据都会使请求继续使用受信任代理路径。 - 如果已配置
gateway.auth.rateLimit,且身份验证失败次数过多,端点将返回429,并附带Retry-After请求头。
何时使用此端点
- 如果你的集成只是同一 Gateway 网关的另一个操作员/客户端接口,应优先使用此端点,而不是添加新的内置渠道。
- 对于直接连接远程 Gateway 网关的原生移动客户端,应优先使用 WebChat 或采用配对设备引导/设备令牌流程的 Gateway 协议,这样设备无需共享 HTTP 令牌/密码。
- 如果要集成拥有自身用户、房间、Webhook 投递或出站传输的外部消息网络,则应改为构建渠道插件。请参阅构建插件。
智能体优先的模型契约
OpenClaw 将 OpenAI 的model 字段视为智能体目标,而非原始提供商模型 ID。
可选请求头:
/v1/models 列出顶层智能体目标(openclaw、openclaw/default、openclaw/<agentId>),而非后端提供商模型或子智能体;子智能体仍属于内部执行拓扑。如果省略 x-openclaw-model,所选智能体将使用其正常配置的模型运行。
/v1/embeddings 使用相同的智能体目标 model ID。发送 x-openclaw-model(调用方须使用共享密钥,或为具有 operator.admin 的携带身份调用方)以选择特定的嵌入模型;否则,请求将使用所选智能体的正常嵌入设置。
会话行为
默认情况下,该端点对每个请求无状态(每次调用都会生成新的会话键)。 如果请求包含 OpenAIuser 字符串,Gateway 网关会据此派生稳定的会话键,使重复调用可以共享智能体会话。对于自定义应用,应为每个对话线程复用相同的 user 值;除非你希望多个对话/设备共享同一个 OpenClaw 会话,否则应避免使用账户级标识符。仅当需要跨多个客户端/线程进行显式路由控制时,才使用 x-openclaw-session-key,并使用由应用拥有且避开上述保留命名空间的键。
请求限制
该端点使用以下内置限制:每个请求正文 20 MB、最新用户消息中包含 8 个image_url
部分,以及累计 20 MB 的已解码图像
数据。图像来源策略仍可通过
gateway.http.endpoints.chatCompletions.images 进行配置:
系统接受 HEIC/HEIF
image_url 来源,并在通过共享的 OpenClaw 图像处理器(Rastermill)传递给提供商之前将其标准化为 JPEG;对于需要外部编解码器支持的格式,该处理器会回退到系统转换器(sips、ImageMagick、GraphicsMagick 或 ffmpeg)。
安全说明:将主机名加入允许列表不会绕过私有/内部 IP 屏蔽。对于暴露在互联网中的 Gateway 网关,除应用级防护外,还应实施网络出口控制。请参阅安全。
聊天工具契约
/v1/chat/completions 支持与常见 OpenAI Chat 客户端兼容的函数工具子集。
支持的请求字段
所有采样和 token 上限字段都通过同一个智能体流参数渠道传递,并以尽力而为的方式转发:
- Token 上限:传输字段名由提供商传输层选择:OpenAI 系列端点使用
max_completion_tokens,仅接受旧版名称的提供商(Mistral、Chutes)使用max_tokens。 stop映射到传输层的停止字段:Chat Completions 后端使用stop,Anthropic 使用stop_sequences。OpenAI Responses API 没有停止参数,因此stop不会应用于基于 Responses 的模型。- 基于 ChatGPT 的 Codex Responses 后端使用固定的服务端采样,并在请求到达该后端前移除
temperature/top_p(以及max_output_tokens、metadata、prompt_cache_retention、service_tier)。
不支持的变体
以下情况返回400 invalid_request_error:
- 非数组
tools、非函数工具条目或缺少tool.function.name tool_choice变体,例如allowed_tools和custom- 与所提供工具不匹配的
tool_choice.function.name值
tool_choice: "required" 和固定到函数的 tool_choice,该端点会缩小向客户端公开的函数工具集,指示运行时在响应前调用客户端工具,并在智能体响应中没有匹配的结构化客户端工具调用时报错。这适用于调用方提供的 HTTP tools 列表,而不是 OpenClaw 智能体的所有内部工具。
非流式工具响应结构
当智能体调用工具时,响应使用:choices[0].finish_reason = "tool_calls"- 包含
id、type: "function"、function.name、function.arguments(JSON 字符串)的choices[0].message.tool_calls[]条目 - 工具调用前的助手注释,位于
choices[0].message.content中(可能为空)
流式工具响应结构
当stream: true 时,工具调用以增量 SSE 块到达:先是初始助手角色增量,然后是可选的助手注释增量,再是一个或多个携带工具标识和参数片段的 delta.tool_calls 块,最后是包含 finish_reason: "tool_calls" 和 data: [DONE] 的结束块。
如果 stream_options.include_usage=true,则会在 [DONE] 前发送一个尾部用量块。
工具后续循环
收到tool_calls 后,执行所请求的函数,并发送后续请求,其中包含先前的助手工具调用消息以及一条或多条具有匹配 tool_call_id 的 role: "tool" 消息。这会继续同一个智能体推理循环,以生成最终答案。
流式传输(SSE)
设置stream: true 以接收服务器发送事件:
Content-Type: text/event-stream- 每个事件行都是
data: <json> - 流以
data: [DONE]结束
Open WebUI 快速设置
- 基础 URL:
http://127.0.0.1:18789/v1 - macOS 上 Docker 的基础 URL:
http://host.docker.internal:18789/v1 - API 密钥:你的 Gateway 网关 bearer token
- 模型:
openclaw/default
GET /v1/models 会列出 openclaw/default,Open WebUI 会将其用作聊天模型 ID。对于特定的后端提供商/模型,请设置智能体的常规默认模型,或发送 x-openclaw-model(使用共享密钥的调用方,或具有 operator.admin 的身份调用方)。
快速冒烟测试:
openclaw/default,大多数 Open WebUI 设置都可以使用相同的基础 URL 和 token 进行连接。
示例
为一个应用对话使用稳定会话:user 值,以继续同一个智能体会话。
非流式:
/v1/embeddings 支持将 input 设为字符串或字符串数组。