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Documentation Index

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GitHub Copilot 是 GitHub 的 AI 程式碼助理。它會依據你的 GitHub 帳戶與方案提供 Copilot 模型存取權。OpenClaw 可以用兩種不同方式將 Copilot 作為模型 provider。

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在 OpenClaw 中使用 Copilot 的兩種方式

使用原生裝置登入流程取得 GitHub token，然後在 OpenClaw 執行時將它交換成 Copilot API token。這是預設且最簡單的路徑，因為它不需要 VS Code。
1

執行登入命令

openclaw models auth login-github-copilot
系統會提示你造訪一個 URL 並輸入一次性代碼。請保持 terminal 開啟，直到流程完成。
2

設定預設模型

openclaw models set github-copilot/claude-opus-4.7
或在設定中：
{
  agents: {
    defaults: { model: { primary: "github-copilot/claude-opus-4.7" } },
  },
}

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選用旗標

旗標說明
--yes略過確認提示
--set-default同時套用 provider 建議的預設模型
# Skip confirmation
openclaw models auth login-github-copilot --yes

# Login and set the default model in one step
openclaw models auth login --provider github-copilot --method device --set-default

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非互動式 onboarding

如果你已經有可供 Copilot 使用的 GitHub OAuth access token，可以在 headless setup 期間透過 openclaw onboard --non-interactive 匯入它： 
openclaw onboard --non-interactive --accept-risk \
  --auth-choice github-copilot \
  --github-copilot-token "$COPILOT_GITHUB_TOKEN" \
  --skip-channels --skip-health
你也可以省略 --auth-choice；傳入 --github-copilot-token 會推斷為 GitHub Copilot provider auth choice。如果省略此旗標，onboarding 會依序 fallback 到 COPILOT_GITHUB_TOKEN、GH_TOKEN，再到 GITHUB_TOKEN。搭配已設定的 COPILOT_GITHUB_TOKEN 使用 --secret-input-mode ref，可儲存由環境變數支援的 tokenRef，而不是在 auth-profiles.json 中儲存明文。
裝置登入流程需要互動式 TTY。請直接在 terminal 中執行，不要在非互動式 script 或 CI pipeline 中執行。
Copilot 模型可用性取決於你的 GitHub 方案。如果模型被 拒絕，請嘗試另一個 ID（例如 github-copilot/gpt-4.1）。
一旦裝置登入（或 env-var）auth 路徑解析出 GitHub token， OpenClaw 就會依需求從 ${baseUrl}/models （與 VS Code Copilot 使用的相同 endpoint）重新整理模型 catalog，因此 runtime 會追蹤 每個帳戶的 entitlement 和準確的 context window，而不需要 manifest churn。新發布的 Copilot 模型無須 OpenClaw 升級即可顯示，context window 也會反映真實的每模型限制 （例如 gpt-5.x 系列為 400k，內部 claude-opus-*-1m variants 為 1M）。當 discovery 停用、使用者沒有 GitHub auth profile、token-exchange 失敗，或 /models HTTPS 呼叫出錯時，bundled static catalog 會維持作為可見 fallback。 若要選擇退出並完全依賴 static manifest catalog （離線 / air-gapped 情境）：
{
  plugins: {
    entries: {
      "github-copilot": {
        config: { discovery: { enabled: false } },
      },
    },
  },
}
Claude 模型 ID 會自動使用 Anthropic Messages transport。GPT、 o-series 與 Gemini 模型會保留 OpenAI Responses transport。OpenClaw 會根據 model ref 選擇正確的 transport。
OpenClaw 會在 Copilot transports 上傳送 Copilot IDE 風格的 request headers， 包含內建 compaction、tool-result 與 image follow-up turns。除非 已針對 Copilot 的 API 驗證該行為，否則它不會為 Copilot 啟用 provider-level Responses continuation。
OpenClaw 會依下列優先順序從環境變數解析 Copilot auth：
優先順序變數備註
1COPILOT_GITHUB_TOKEN最高優先順序，Copilot 專用
2GH_TOKENGitHub CLI token（fallback）
3GITHUB_TOKEN標準 GitHub token（最低）
當設定多個變數時，OpenClaw 會使用最高優先順序的那一個。 裝置登入流程（openclaw models auth login-github-copilot）會將 其 token 儲存在 auth profile store 中，並優先於所有環境 變數。
登入會在 auth profile store 中儲存 GitHub token，並在 OpenClaw 執行時將它交換成 Copilot API token。你不需要手動管理 token。
裝置登入命令需要互動式 TTY。當你需要 headless setup 時，請使用非互動式 onboarding。

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記憶體搜尋 embedding

GitHub Copilot 也可以作為 memory search 的 embedding provider。如果你有 Copilot 訂閱且 已登入，OpenClaw 可以在不需要額外 API key 的情況下使用它進行 embedding。

​
自動偵測

當 memorySearch.provider 為 "auto"（預設值）時，GitHub Copilot 會以 優先順序 15 被嘗試 — 在本機 embedding 之後，但在 OpenAI 與其他付費 provider 之前。如果有可用的 GitHub token，OpenClaw 會從 Copilot API 探索可用的 embedding 模型，並自動選擇最佳模型。

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明確設定

{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "github-copilot",
        // Optional: override the auto-discovered model
        model: "text-embedding-3-small",
      },
    },
  },
}

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運作方式

  1. OpenClaw 解析你的 GitHub token（來自 env vars 或 auth profile）。
  2. 將它交換成短效 Copilot API token。
  3. 查詢 Copilot /models endpoint 以探索可用的 embedding 模型。
  4. 選擇最佳模型（偏好 text-embedding-3-small）。
  5. 將 embedding requests 傳送到 Copilot /embeddings endpoint。
模型可用性取決於你的 GitHub 方案。如果沒有可用的 embedding 模型， OpenClaw 會略過 Copilot 並嘗試下一個 provider。

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相關

模型選擇

選擇 providers、model refs 與 failover 行為。

OAuth 與 auth

Auth 詳細資訊與 credential reuse 規則。