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read_when:
    - Vous voulez exécuter OpenClaw avec un serveur inferrs local
    - Vous servez Gemma ou un autre modèle via inferrs
    - Il vous faut les options de compatibilité OpenClaw exactes pour inferrs
summary: Exécuter OpenClaw via inferrs (serveur local compatible avec OpenAI)
title: Infère
x-i18n:
    generated_at: "2026-05-11T20:53:02Z"
    model: gpt-5.5
    provider: openai
    source_hash: 8352da589baaa3a193bb3a56d12ee1a50630346dda186898346e805844d22aa1
    source_path: providers/inferrs.md
    workflow: 16
---

[inferrs](https://github.com/ericcurtin/inferrs) peut servir des modèles locaux derrière une API `/v1` compatible OpenAI. OpenClaw fonctionne avec `inferrs` via le chemin générique `openai-completions`.

| Propriété           | Valeur                                                              |
| ------------------ | ------------------------------------------------------------------ |
| ID du fournisseur        | `inferrs` (personnalisé ; configurer sous `models.providers.inferrs`)     |
| Plugin             | aucun — `inferrs` n’est pas un Plugin de fournisseur OpenClaw intégré         |
| Variable d’environnement d’authentification       | Facultative. N’importe quelle valeur fonctionne si votre serveur inferrs n’a pas d’authentification       |
| API                | compatible OpenAI (`openai-completions`)                           |
| URL de base suggérée | `http://127.0.0.1:8080/v1` (ou là où se trouve votre serveur inferrs) |

<Note>
  Il est actuellement préférable de traiter `inferrs` comme un backend compatible OpenAI personnalisé auto-hébergé, et non comme un Plugin de fournisseur OpenClaw dédié. Vous le configurez via `models.providers.inferrs` plutôt qu’avec un indicateur de choix d’intégration. Si vous avez besoin d’un vrai Plugin intégré avec découverte automatique, consultez [SGLang](/fr/providers/sglang) ou [vLLM](/fr/providers/vllm).
</Note>

## Premiers pas

<Steps>
  <Step title="Démarrer inferrs avec un modèle">
    ```bash
    inferrs serve google/gemma-4-E2B-it \
      --host 127.0.0.1 \
      --port 8080 \
      --device metal
    ```
  </Step>
  <Step title="Vérifier que le serveur est accessible">
    ```bash
    curl http://127.0.0.1:8080/health
    curl http://127.0.0.1:8080/v1/models
    ```
  </Step>
  <Step title="Ajouter une entrée de fournisseur OpenClaw">
    Ajoutez une entrée de fournisseur explicite et pointez votre modèle par défaut vers celle-ci. Consultez l’exemple de configuration complet ci-dessous.
  </Step>
</Steps>

## Exemple de configuration complet

Cet exemple utilise Gemma 4 sur un serveur `inferrs` local.

```json5
{
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "inferrs/google/gemma-4-E2B-it" },
      models: {
        "inferrs/google/gemma-4-E2B-it": {
          alias: "Gemma 4 (inferrs)",
        },
      },
    },
  },
  models: {
    mode: "merge",
    providers: {
      inferrs: {
        baseUrl: "http://127.0.0.1:8080/v1",
        apiKey: "inferrs-local",
        api: "openai-completions",
        models: [
          {
            id: "google/gemma-4-E2B-it",
            name: "Gemma 4 E2B (inferrs)",
            reasoning: false,
            input: ["text"],
            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
            contextWindow: 131072,
            maxTokens: 4096,
            compat: {
              requiresStringContent: true,
            },
          },
        ],
      },
    },
  },
}
```

## Démarrage à la demande

Inferrs peut aussi être démarré par OpenClaw uniquement lorsqu’un modèle `inferrs/...` est
sélectionné. Ajoutez `localService` à la même entrée de fournisseur :

```json5
{
  models: {
    providers: {
      inferrs: {
        baseUrl: "http://127.0.0.1:8080/v1",
        apiKey: "inferrs-local",
        api: "openai-completions",
        timeoutSeconds: 300,
        localService: {
          command: "/opt/homebrew/bin/inferrs",
          args: [
            "serve",
            "google/gemma-4-E2B-it",
            "--host",
            "127.0.0.1",
            "--port",
            "8080",
            "--device",
            "metal",
          ],
          healthUrl: "http://127.0.0.1:8080/v1/models",
          readyTimeoutMs: 180000,
          idleStopMs: 0,
        },
        models: [
          {
            id: "google/gemma-4-E2B-it",
            name: "Gemma 4 E2B (inferrs)",
            reasoning: false,
            input: ["text"],
            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
            contextWindow: 131072,
            maxTokens: 4096,
            compat: {
              requiresStringContent: true,
            },
          },
        ],
      },
    },
  },
}
```

`command` doit être absolu. Utilisez `which inferrs` sur l’hôte Gateway et placez ce
chemin dans la configuration. Pour la référence complète des champs, consultez
[Services de modèles locaux](/fr/gateway/local-model-services).

## Configuration avancée

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Pourquoi requiresStringContent est important">
    Certaines routes Chat Completions de `inferrs` acceptent uniquement des chaînes
    `messages[].content`, et non des tableaux structurés de parties de contenu.

    <Warning>
    Si les exécutions OpenClaw échouent avec une erreur comme :

    ```text
    messages[1].content: invalid type: sequence, expected a string
    ```

    définissez `compat.requiresStringContent: true` dans votre entrée de modèle.
    </Warning>

    ```json5
    compat: {
      requiresStringContent: true
    }
    ```

    OpenClaw aplatira les parties de contenu en texte pur en chaînes simples avant d’envoyer
    la requête.

  </Accordion>

  <Accordion title="Gemma et mise en garde sur le schéma d’outils">
    Certaines combinaisons actuelles `inferrs` + Gemma acceptent les petites requêtes directes
    `/v1/chat/completions`, mais échouent toujours lors des tours complets du runtime d’agent
    OpenClaw.

    Si cela se produit, essayez d’abord ceci :

    ```json5
    compat: {
      requiresStringContent: true,
      supportsTools: false
    }
    ```

    Cela désactive la surface de schéma d’outils d’OpenClaw pour le modèle et peut réduire la pression de prompt
    sur les backends locaux plus stricts.

    Si de très petites requêtes directes fonctionnent toujours mais que les tours d’agent OpenClaw normaux continuent de
    planter dans `inferrs`, le problème restant se situe généralement dans le comportement du modèle/serveur
    en amont plutôt que dans la couche de transport d’OpenClaw.

  </Accordion>

  <Accordion title="Test de fumée manuel">
    Une fois configuré, testez les deux couches :

    ```bash
    curl http://127.0.0.1:8080/v1/chat/completions \
      -H 'content-type: application/json' \
      -d '{"model":"google/gemma-4-E2B-it","messages":[{"role":"user","content":"What is 2 + 2?"}],"stream":false}'
    ```

    ```bash
    openclaw infer model run \
      --model inferrs/google/gemma-4-E2B-it \
      --prompt "What is 2 + 2? Reply with one short sentence." \
      --json
    ```

    Si la première commande fonctionne mais que la seconde échoue, consultez la section de dépannage ci-dessous.

  </Accordion>

  <Accordion title="Comportement de type proxy">
    `inferrs` est traité comme un backend `/v1` compatible OpenAI de type proxy, et non comme un
    point de terminaison OpenAI natif.

    - La mise en forme des requêtes propre aux points de terminaison OpenAI natifs ne s’applique pas ici
    - Pas de `service_tier`, pas de Responses `store`, pas d’indications de cache de prompt, et pas de
      mise en forme de payload de compatibilité de raisonnement OpenAI
    - Les en-têtes d’attribution OpenClaw masqués (`originator`, `version`, `User-Agent`)
      ne sont pas injectés sur les URL de base `inferrs` personnalisées

  </Accordion>
</AccordionGroup>

## Dépannage

<AccordionGroup>
  <Accordion title="curl /v1/models échoue">
    `inferrs` n’est pas en cours d’exécution, n’est pas accessible, ou n’est pas lié à l’hôte/au port
    attendus. Assurez-vous que le serveur est démarré et écoute à l’adresse que vous
    avez configurée.
  </Accordion>

  <Accordion title="messages[].content attendait une chaîne">
    Définissez `compat.requiresStringContent: true` dans l’entrée de modèle. Consultez la
    section `requiresStringContent` ci-dessus pour plus de détails.
  </Accordion>

  <Accordion title="Les appels directs /v1/chat/completions réussissent, mais openclaw infer model run échoue">
    Essayez de définir `compat.supportsTools: false` pour désactiver la surface de schéma d’outils.
    Consultez la mise en garde sur le schéma d’outils de Gemma ci-dessus.
  </Accordion>

  <Accordion title="inferrs plante toujours sur les tours d’agent plus volumineux">
    Si OpenClaw n’obtient plus d’erreurs de schéma mais que `inferrs` plante toujours sur des tours
    d’agent plus volumineux, traitez cela comme une limitation en amont de `inferrs` ou du modèle. Réduisez
    la pression de prompt ou passez à un autre backend local ou modèle.
  </Accordion>
</AccordionGroup>

<Tip>
Pour une aide générale, consultez [Dépannage](/fr/help/troubleshooting) et [FAQ](/fr/help/faq).
</Tip>

## Associés

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Modèles locaux" href="/fr/gateway/local-models" icon="server">
    Exécuter OpenClaw avec des serveurs de modèles locaux.
  </Card>
  <Card title="Services de modèles locaux" href="/fr/gateway/local-model-services" icon="play">
    Démarrer des serveurs de modèles locaux à la demande pour les fournisseurs configurés.
  </Card>
  <Card title="Dépannage Gateway" href="/fr/gateway/troubleshooting#local-openai-compatible-backend-passes-direct-probes-but-agent-runs-fail" icon="wrench">
    Déboguer des backends locaux compatibles OpenAI qui réussissent les sondes mais échouent lors des exécutions d’agent.
  </Card>
  <Card title="Sélection du modèle" href="/fr/concepts/model-providers" icon="layers">
    Vue d’ensemble de tous les fournisseurs, références de modèles et comportement de basculement.
  </Card>
</CardGroup>