Concepts and configuration

ผู้ให้บริการโมเดล

เอกสารอ้างอิงสำหรับ ผู้ให้บริการ LLM/โมเดล (ไม่ใช่ช่องทางแชตอย่าง WhatsApp/Telegram) สำหรับกฎการเลือกโมเดล โปรดดู โมเดล

กฎแบบย่อ

Model refs and CLI helpers

การอ้างอิงโมเดลใช้ provider/model (ตัวอย่าง: opencode/claude-opus-4-6)
agents.defaults.models ทำหน้าที่เป็น allowlist เมื่อตั้งค่าไว้
ตัวช่วย CLI: openclaw onboard, openclaw models list, openclaw models set <provider/model>
models.providers.*.contextWindow / contextTokens / maxTokens ตั้งค่าเริ่มต้นระดับผู้ให้บริการ; models.providers.*.models[].contextWindow / contextTokens / maxTokens เขียนทับค่าต่อโมเดล
กฎ fallback, การ probe cooldown และการคงอยู่ของ session override: Model failover

Adding provider auth does not change your primary model

openclaw configure จะคง agents.defaults.model.primary ที่มีอยู่ไว้เมื่อคุณเพิ่มหรือยืนยันตัวตนผู้ให้บริการใหม่ openclaw models auth login ก็ทำแบบเดียวกัน เว้นแต่คุณจะส่ง --set-default Plugin ผู้ให้บริการยังอาจส่งคืนโมเดลเริ่มต้นที่แนะนำในแพตช์ config การยืนยันตัวตนของตนได้ แต่ OpenClaw จะตีความว่าเป็น "ทำให้โมเดลนี้พร้อมใช้งาน" เมื่อมีโมเดลหลักอยู่แล้ว ไม่ใช่ "แทนที่โมเดลหลักปัจจุบัน"

หากต้องการเปลี่ยนโมเดลเริ่มต้นโดยตั้งใจ ให้ใช้ openclaw models set <provider/model> หรือ openclaw models auth login --provider <id> --set-default

OpenAI provider/runtime split

เส้นทางตระกูล OpenAI เจาะจงตาม prefix:

openai/<model> ใช้ harness app-server ของ Codex แบบ native สำหรับรอบของ agent ตามค่าเริ่มต้น นี่คือการตั้งค่าทั่วไปสำหรับการสมัครสมาชิก ChatGPT/Codex
openai-codex/<model> เป็น config legacy ที่ doctor เขียนใหม่เป็น openai/<model>
openai/<model> พร้อม provider/model agentRuntime.id: "pi" ใช้ PI สำหรับเส้นทาง API key แบบชัดเจนหรือเส้นทางความเข้ากันได้

ดู OpenAI และ Codex harness หากการแยก provider/runtime ทำให้สับสน ให้อ่าน Agent runtimes ก่อน

การเปิดใช้ Plugin อัตโนมัติทำตามขอบเขตเดียวกัน: การอ้างอิง agent แบบ openai/* เปิดใช้ Plugin Codex สำหรับเส้นทางเริ่มต้น และ provider/model agentRuntime.id: "codex" แบบชัดเจนหรือการอ้างอิง legacy แบบ codex/<model> ก็ต้องใช้เช่นกัน

GPT-5.5 พร้อมใช้งานผ่าน harness app-server ของ Codex แบบ native ตามค่าเริ่มต้นบน openai/gpt-5.5 และผ่าน PI เฉพาะเมื่อ policy runtime ของ provider/model เลือก pi อย่างชัดเจนเท่านั้น

CLI runtimes

CLI runtimes ใช้การแยกแบบเดียวกัน: เลือกการอ้างอิงโมเดล canonical เช่น anthropic/claude-*, google/gemini-* หรือ openai/gpt-* จากนั้นตั้ง policy runtime ของ provider/model เป็น claude-cli, google-gemini-cli หรือ codex-cli เมื่อต้องการ backend CLI ในเครื่อง

การอ้างอิง legacy แบบ claude-cli/*, google-gemini-cli/* และ codex-cli/* จะ migrate กลับไปเป็นการอ้างอิงผู้ให้บริการ canonical โดยบันทึก runtime แยกไว้

พฤติกรรมผู้ให้บริการที่ Plugin เป็นเจ้าของ

ตรรกะเฉพาะผู้ให้บริการส่วนใหญ่อยู่ใน Plugin ผู้ให้บริการ (registerProvider(...)) ขณะที่ OpenClaw เก็บ loop inference ทั่วไปไว้ Plugin เป็นเจ้าของ onboarding, catalog โมเดล, การแมป env var สำหรับ auth, การปรับ transport/config ให้เป็นมาตรฐาน, การทำความสะอาด tool schema, การจัดประเภท failover, การ refresh OAuth, การรายงาน usage, โปรไฟล์ thinking/reasoning และอื่นๆ

รายการ hook ของ provider-SDK และตัวอย่าง bundled Plugin แบบครบถ้วนอยู่ใน Provider plugins ผู้ให้บริการที่ต้องใช้ request executor แบบ custom ทั้งหมดเป็น extension surface ที่แยกต่างหากและลึกกว่า

การหมุนเวียน API key

Key sources and priority

กำหนดค่าหลาย key ได้ผ่าน:

OPENCLAW_LIVE_<PROVIDER>_KEY (override แบบ live เดี่ยว ลำดับความสำคัญสูงสุด)
<PROVIDER>_API_KEYS (รายการคั่นด้วย comma หรือ semicolon)
<PROVIDER>_API_KEY (key หลัก)
<PROVIDER>_API_KEY_* (รายการแบบมีหมายเลข เช่น <PROVIDER>_API_KEY_1)

สำหรับผู้ให้บริการ Google จะรวม GOOGLE_API_KEY เป็น fallback ด้วย ลำดับการเลือก key จะรักษาลำดับความสำคัญและ deduplicate ค่า

When rotation kicks in

คำขอจะถูกลองใหม่ด้วย key ถัดไปเฉพาะเมื่อได้รับการตอบกลับ rate-limit เท่านั้น (เช่น 429, rate_limit, quota, resource exhausted, Too many concurrent requests, ThrottlingException, concurrency limit reached, workers_ai ... quota limit exceeded หรือข้อความ usage-limit เป็นระยะ)
ความล้มเหลวที่ไม่ใช่ rate-limit จะ fail ทันที; จะไม่พยายามหมุนเวียน key
เมื่อ key ผู้สมัครทั้งหมด fail ข้อผิดพลาดสุดท้ายจะถูกส่งคืนจากความพยายามครั้งสุดท้าย

ผู้ให้บริการในตัว (catalog pi-ai)

OpenClaw มาพร้อมกับ catalog pi-ai ผู้ให้บริการเหล่านี้ไม่ต้องใช้ config models.providers เลย; เพียงตั้งค่า auth + เลือกโมเดล

OpenAI

ผู้ให้บริการ: openai
Auth: OPENAI_API_KEY
การหมุนเวียนแบบไม่บังคับ: OPENAI_API_KEYS, OPENAI_API_KEY_1, OPENAI_API_KEY_2 รวมถึง OPENCLAW_LIVE_OPENAI_KEY (override เดี่ยว)
โมเดลตัวอย่าง: openai/gpt-5.5, openai/gpt-5.4-mini
ตรวจสอบความพร้อมใช้งานของบัญชี/โมเดลด้วย openclaw models list --provider openai หาก install หรือ API key เฉพาะทำงานต่างออกไป
CLI: openclaw onboard --auth-choice openai-api-key
transport เริ่มต้นคือ auto; OpenClaw ส่งตัวเลือก transport ให้ pi-ai
override ต่อโมเดลผ่าน agents.defaults.models["openai/<model>"].params.transport ("sse", "websocket" หรือ "auto")
เปิดใช้ OpenAI priority processing ได้ผ่าน agents.defaults.models["openai/<model>"].params.serviceTier
/fast และ params.fastMode แมปคำขอ Responses แบบ direct openai/* เป็น service_tier=priority บน api.openai.com
ใช้ params.serviceTier เมื่อต้องการ tier แบบชัดเจนแทน toggle /fast ที่ใช้ร่วมกัน
header attribution ของ OpenClaw ที่ซ่อนอยู่ (originator, version, User-Agent) ใช้เฉพาะกับทราฟฟิก OpenAI แบบ native ไปยัง api.openai.com ไม่ใช่ proxy ที่เข้ากันได้กับ OpenAI แบบทั่วไป
เส้นทาง OpenAI แบบ native ยังคงเก็บ Responses store, hint ของ prompt cache และการปรับ payload reasoning-compat ของ OpenAI; เส้นทาง proxy ไม่ทำเช่นนั้น
openai/gpt-5.3-codex-spark ถูก suppress ใน OpenClaw โดยตั้งใจ เพราะคำขอ OpenAI API แบบ live ปฏิเสธโมเดลนี้ และ catalog Codex ปัจจุบันไม่ expose โมเดลนี้

json5

{  agents: { defaults: { model: { primary: "openai/gpt-5.5" } } },}

Anthropic

ผู้ให้บริการ: anthropic
Auth: ANTHROPIC_API_KEY
การหมุนเวียนแบบไม่บังคับ: ANTHROPIC_API_KEYS, ANTHROPIC_API_KEY_1, ANTHROPIC_API_KEY_2 รวมถึง OPENCLAW_LIVE_ANTHROPIC_KEY (override เดี่ยว)
โมเดลตัวอย่าง: anthropic/claude-opus-4-6
CLI: openclaw onboard --auth-choice apiKey
คำขอ Anthropic public แบบ direct รองรับ toggle /fast ที่ใช้ร่วมกันและ params.fastMode รวมถึงทราฟฟิกที่ authenticated ด้วย API key และ OAuth ที่ส่งไปยัง api.anthropic.com; OpenClaw แมปสิ่งนั้นเป็น Anthropic service_tier (auto เทียบกับ standard_only)
config Claude CLI ที่แนะนำจะเก็บการอ้างอิงโมเดลเป็น canonical และเลือก CLI backend แยกต่างหาก: anthropic/claude-opus-4-7 พร้อม agentRuntime.id: "claude-cli" ที่ scoped ตามโมเดล การอ้างอิง legacy claude-cli/claude-opus-4-7 ยังคงทำงานเพื่อความเข้ากันได้

Note

เจ้าหน้าที่ Anthropic แจ้งเราว่าการใช้งาน Claude CLI แบบ OpenClaw ได้รับอนุญาตอีกครั้ง ดังนั้น OpenClaw จึงถือว่าการ reuse Claude CLI และการใช้งาน claude -p ได้รับการอนุมัติสำหรับ integration นี้ เว้นแต่ Anthropic จะเผยแพร่ policy ใหม่ Anthropic setup-token ยังคงพร้อมใช้งานเป็นเส้นทาง token ของ OpenClaw ที่รองรับ แต่ตอนนี้ OpenClaw เลือกใช้การ reuse Claude CLI และ claude -p ก่อนเมื่อพร้อมใช้งาน

json5

{  agents: { defaults: { model: { primary: "anthropic/claude-opus-4-6" } } },}

OpenAI Codex OAuth

ผู้ให้บริการ: openai-codex
Auth: OAuth (ChatGPT)
การอ้างอิงโมเดล PI legacy: openai-codex/gpt-5.5
การอ้างอิง harness app-server ของ Codex แบบ native: openai/gpt-5.5
เอกสาร harness app-server ของ Codex แบบ native: Codex harness
การอ้างอิงโมเดล legacy: codex/gpt-*
ขอบเขต Plugin: openai-codex/* โหลด Plugin OpenAI; Plugin app-server ของ Codex แบบ native จะถูกเลือกเฉพาะโดย runtime Codex harness หรือการอ้างอิง legacy แบบ codex/*
CLI: openclaw onboard --auth-choice openai-codex หรือ openclaw models auth login --provider openai-codex
transport เริ่มต้นคือ auto (WebSocket ก่อน, fallback เป็น SSE)
override ต่อโมเดล PI ผ่าน agents.defaults.models["openai-codex/<model>"].params.transport ("sse", "websocket" หรือ "auto")
params.serviceTier จะถูก forward บนคำขอ Codex Responses แบบ native ด้วย (chatgpt.com/backend-api)
header attribution ของ OpenClaw ที่ซ่อนอยู่ (originator, version, User-Agent) จะถูกแนบเฉพาะกับทราฟฟิก Codex แบบ native ไปยัง chatgpt.com/backend-api ไม่ใช่ proxy ที่เข้ากันได้กับ OpenAI แบบทั่วไป
ใช้ toggle /fast และ config params.fastMode เดียวกับ direct openai/*; OpenClaw แมปสิ่งนั้นเป็น service_tier=priority
openai-codex/gpt-5.5 ใช้ Codex catalog native contextWindow = 400000 และ runtime เริ่มต้น contextTokens = 272000; override cap ของ runtime ด้วย models.providers.openai-codex.models[].contextTokens
หมายเหตุ policy: OpenAI Codex OAuth รองรับอย่างชัดเจนสำหรับเครื่องมือ/workflow ภายนอกอย่าง OpenClaw
สำหรับเส้นทางทั่วไปแบบ subscription พร้อม runtime Codex แบบ native ให้ลงชื่อเข้าใช้ด้วย auth openai-codex แต่กำหนดค่า openai/gpt-5.5; รอบของ OpenAI agent จะเลือก Codex ตามค่าเริ่มต้น
ใช้ provider/model agentRuntime.id: "pi" เฉพาะเมื่อต้องการเส้นทางความเข้ากันได้ผ่าน PI; มิฉะนั้นให้คง openai/gpt-5.5 ไว้บน Codex harness เริ่มต้น
การอ้างอิง openai-codex/gpt-5.1*, openai-codex/gpt-5.2* และ openai-codex/gpt-5.3* ที่เก่ากว่าจะถูก suppress เพราะบัญชี ChatGPT/Codex OAuth ปฏิเสธโมเดลเหล่านั้น; ใช้ openai-codex/gpt-5.5 หรือเส้นทาง runtime Codex แบบ native แทน

json5

{  plugins: { entries: { codex: { enabled: true } } },  agents: {    defaults: {      model: { primary: "openai/gpt-5.5" },    },  },}

json5

{  models: {    providers: {      "openai-codex": {        models: [{ id: "gpt-5.5", contextTokens: 160000 }],      },    },  },}

ตัวเลือก hosted แบบ subscription อื่นๆ

GLM models

แผน Z.AI Coding หรือ endpoint API ทั่วไป

MiniMax

OAuth ของ MiniMax Coding Plan หรือการเข้าถึงด้วย API key

Qwen Cloud

surface ผู้ให้บริการ Qwen Cloud พร้อมการแมป endpoint ของ Alibaba DashScope และ Coding Plan

OpenCode

Auth: OPENCODE_API_KEY (หรือ OPENCODE_ZEN_API_KEY)
ผู้ให้บริการ Zen runtime: opencode
ผู้ให้บริการ Go runtime: opencode-go
โมเดลตัวอย่าง: opencode/claude-opus-4-6, opencode-go/kimi-k2.6
CLI: openclaw onboard --auth-choice opencode-zen หรือ openclaw onboard --auth-choice opencode-go

json5

{  agents: { defaults: { model: { primary: "opencode/claude-opus-4-6" } } },}

Google Gemini (API key)

ผู้ให้บริการ: google
การยืนยันตัวตน: GEMINI_API_KEY
การหมุนเวียนคีย์แบบไม่บังคับ: GEMINI_API_KEYS, GEMINI_API_KEY_1, GEMINI_API_KEY_2, GOOGLE_API_KEY fallback และ OPENCLAW_LIVE_GEMINI_KEY (override เดี่ยว)
โมเดลตัวอย่าง: google/gemini-3.1-pro-preview, google/gemini-3-flash-preview
ความเข้ากันได้: การกำหนดค่า OpenClaw แบบเดิมที่ใช้ google/gemini-3.1-flash-preview จะถูกทำให้เป็นรูปแบบปกติเป็น google/gemini-3-flash-preview
Alias: google/gemini-3.1-pro ได้รับการยอมรับและถูกทำให้เป็นรูปแบบปกติเป็นรหัส Gemini API สดของ Google คือ google/gemini-3.1-pro-preview
CLI: openclaw onboard --auth-choice gemini-api-key
การคิด: /think adaptive ใช้การคิดแบบไดนามิกของ Google Gemini 3/3.1 จะละเว้น thinkingLevel แบบคงที่; Gemini 2.5 ส่ง thinkingBudget: -1
การรัน Gemini โดยตรงยังยอมรับ agents.defaults.models["google/<model>"].params.cachedContent (หรือ cached_content แบบเดิม) เพื่อส่งต่อ handle cachedContents/... แบบเนทีฟของผู้ให้บริการ; การเข้าถึงแคชของ Gemini จะแสดงเป็น OpenClaw cacheRead

Google Vertex และ Gemini CLI

ผู้ให้บริการ: google-vertex, google-gemini-cli
การยืนยันตัวตน: Vertex ใช้ gcloud ADC; Gemini CLI ใช้โฟลว์ OAuth ของตัวเอง

Gemini CLI OAuth ถูกจัดส่งเป็นส่วนหนึ่งของ Plugin google ที่บันเดิลมา

ติดตั้ง Gemini CLI

brew

bash

brew install gemini-cli

npm

bash

npm install -g @google/gemini-cli

เปิดใช้ Plugin

bash

openclaw plugins enable google

เข้าสู่ระบบ

bash

openclaw models auth login --provider google-gemini-cli --set-default

โมเดลเริ่มต้น: google-gemini-cli/gemini-3-flash-preview คุณ ไม่ต้อง วาง client id หรือ secret ลงใน openclaw.json โฟลว์การเข้าสู่ระบบของ CLI จะเก็บโทเค็นไว้ในโปรไฟล์การยืนยันตัวตนบนโฮสต์ Gateway

ตั้งค่าโปรเจกต์ (หากจำเป็น)

หากคำขอล้มเหลวหลังเข้าสู่ระบบ ให้ตั้งค่า GOOGLE_CLOUD_PROJECT หรือ GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID บนโฮสต์ Gateway

คำตอบ JSON ของ Gemini CLI จะถูกแยกวิเคราะห์จาก response; ข้อมูลการใช้งานจะ fallback ไปที่ stats โดย stats.cached จะถูกทำให้เป็นรูปแบบปกติเป็น OpenClaw cacheRead

Z.AI (GLM)

ผู้ให้บริการ: zai
การยืนยันตัวตน: ZAI_API_KEY
โมเดลตัวอย่าง: zai/glm-5.1
CLI: openclaw onboard --auth-choice zai-api-key
- Alias: z.ai/* และ z-ai/* จะถูกทำให้เป็นรูปแบบปกติเป็น zai/*
- zai-api-key ตรวจจับ endpoint ของ Z.AI ที่ตรงกันโดยอัตโนมัติ; zai-coding-global, zai-coding-cn, zai-global และ zai-cn จะบังคับใช้พื้นผิวเฉพาะ

Vercel AI Gateway

ผู้ให้บริการ: vercel-ai-gateway
การยืนยันตัวตน: AI_GATEWAY_API_KEY
โมเดลตัวอย่าง: vercel-ai-gateway/anthropic/claude-opus-4.6, vercel-ai-gateway/moonshotai/kimi-k2.6
CLI: openclaw onboard --auth-choice ai-gateway-api-key

Kilo Gateway

ผู้ให้บริการ: kilocode
การยืนยันตัวตน: KILOCODE_API_KEY
โมเดลตัวอย่าง: kilocode/kilo/auto
CLI: openclaw onboard --auth-choice kilocode-api-key
URL ฐาน: https://api.kilo.ai/api/gateway/
แค็ตตาล็อก fallback แบบคงที่จัดส่ง kilocode/kilo/auto; การค้นพบสดที่ https://api.kilo.ai/api/gateway/models สามารถขยายแค็ตตาล็อกรันไทม์เพิ่มเติมได้
การกำหนดเส้นทาง upstream ที่แน่นอนเบื้องหลัง kilocode/kilo/auto เป็นของ Kilo Gateway ไม่ได้ hard-code ไว้ใน OpenClaw

ดูรายละเอียดการตั้งค่าที่ /providers/kilocode

Plugin ผู้ให้บริการอื่นๆ ที่บันเดิลมา

ผู้ให้บริการ	รหัส	ตัวแปรแวดล้อมสำหรับการรับรองความถูกต้อง	โมเดลตัวอย่าง
BytePlus	`byteplus` / `byteplus-plan`	`BYTEPLUS_API_KEY`	`byteplus-plan/ark-code-latest`
Cerebras	`cerebras`	`CEREBRAS_API_KEY`	`cerebras/zai-glm-4.7`
Cloudflare AI Gateway	`cloudflare-ai-gateway`	`CLOUDFLARE_AI_GATEWAY_API_KEY`	-
DeepInfra	`deepinfra`	`DEEPINFRA_API_KEY`	`deepinfra/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2`
DeepSeek	`deepseek`	`DEEPSEEK_API_KEY`	`deepseek/deepseek-v4-flash`
GitHub Copilot	`github-copilot`	`COPILOT_GITHUB_TOKEN` / `GH_TOKEN` / `GITHUB_TOKEN`	-
Groq	`groq`	`GROQ_API_KEY`	-
Hugging Face Inference	`huggingface`	`HUGGINGFACE_HUB_TOKEN` หรือ `HF_TOKEN`	`huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1`
Kilo Gateway	`kilocode`	`KILOCODE_API_KEY`	`kilocode/kilo/auto`
Kimi Coding	`kimi`	`KIMI_API_KEY` หรือ `KIMICODE_API_KEY`	`kimi/kimi-for-coding`
MiniMax	`minimax` / `minimax-portal`	`MINIMAX_API_KEY` / `MINIMAX_OAUTH_TOKEN`	`minimax/MiniMax-M2.7`
Mistral	`mistral`	`MISTRAL_API_KEY`	`mistral/mistral-large-latest`
Moonshot	`moonshot`	`MOONSHOT_API_KEY`	`moonshot/kimi-k2.6`
NVIDIA	`nvidia`	`NVIDIA_API_KEY`	`nvidia/nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b`
OpenRouter	`openrouter`	`OPENROUTER_API_KEY`	`openrouter/auto`
Qianfan	`qianfan`	`QIANFAN_API_KEY`	`qianfan/deepseek-v3.2`
Qwen Cloud	`qwen`	`QWEN_API_KEY` / `MODELSTUDIO_API_KEY` / `DASHSCOPE_API_KEY`	`qwen/qwen3.5-plus`
StepFun	`stepfun` / `stepfun-plan`	`STEPFUN_API_KEY`	`stepfun/step-3.5-flash`
Together	`together`	`TOGETHER_API_KEY`	`together/moonshotai/Kimi-K2.5`
Venice	`venice`	`VENICE_API_KEY`	-
Vercel AI Gateway	`vercel-ai-gateway`	`AI_GATEWAY_API_KEY`	`vercel-ai-gateway/anthropic/claude-opus-4.6`
Volcano Engine (Doubao)	`volcengine` / `volcengine-plan`	`VOLCANO_ENGINE_API_KEY`	`volcengine-plan/ark-code-latest`
xAI	`xai`	`XAI_API_KEY`	`xai/grok-4.3`
Xiaomi	`xiaomi`	`XIAOMI_API_KEY`	`xiaomi/mimo-v2-flash`

ข้อควรรู้เฉพาะทาง

OpenRouter

ใช้ส่วนหัวการระบุแอปของตัวเองและมาร์กเกอร์ Anthropic cache_control เฉพาะบนเส้นทาง openrouter.ai ที่ผ่านการยืนยันแล้วเท่านั้น refs ของ DeepSeek, Moonshot และ ZAI มีสิทธิ์ใช้ cache-TTL สำหรับการแคชพรอมป์ที่ OpenRouter จัดการ แต่จะไม่ได้รับมาร์กเกอร์แคชของ Anthropic ในฐานะเส้นทางแบบพร็อกซีที่เข้ากันได้กับ OpenAI จึงข้ามการปรับรูปแบบที่มีเฉพาะ OpenAI แบบเนทีฟ (serviceTier, Responses store, คำใบ้ prompt-cache, ความเข้ากันได้ของการให้เหตุผล OpenAI) refs ที่อิง Gemini จะคงไว้เฉพาะการทำความสะอาด thought-signature ของ proxy-Gemini เท่านั้น

Kilo Gateway

refs ที่อิง Gemini ใช้เส้นทางการทำความสะอาด proxy-Gemini เดียวกัน; kilocode/kilo/auto และ refs อื่นที่ไม่รองรับการให้เหตุผลผ่านพร็อกซีจะข้ามการฉีดการให้เหตุผลของพร็อกซี

MiniMax

การเริ่มต้นใช้งานด้วยคีย์ API จะเขียนคำนิยามโมเดลแชต M2.7 แบบข้อความเท่านั้นอย่างชัดเจน; ความเข้าใจรูปภาพยังคงอยู่บนผู้ให้บริการสื่อ MiniMax-VL-01 ที่ Plugin เป็นเจ้าของ

NVIDIA

รหัสโมเดลใช้เนมสเปซ nvidia/<vendor>/<model> (เช่น nvidia/nvidia/nemotron-... ควบคู่กับ nvidia/moonshotai/kimi-k2.5); ตัวเลือกโมเดลจะคงองค์ประกอบ <provider>/<model-id> ตามตัวอักษรไว้ ขณะที่คีย์มาตรฐานที่ส่งไปยัง API ยังคงมีคำนำหน้าเพียงครั้งเดียว

xAI

ใช้เส้นทาง xAI Responses grok-4.3 เป็นโมเดลแชตเริ่มต้นที่รวมมาให้ /fast หรือ params.fastMode: true จะเขียน grok-3, grok-3-mini, grok-4 และ grok-4-0709 ใหม่เป็นตัวแปร *-fast ของแต่ละรายการ tool_stream เปิดเป็นค่าเริ่มต้น; ปิดได้ผ่าน agents.defaults.models["xai/<model>"].params.tool_stream=false

Cerebras

จัดส่งในฐานะ Plugin ผู้ให้บริการ cerebras ที่รวมมาให้ GLM ใช้ zai-glm-4.7; base URL ที่เข้ากันได้กับ OpenAI คือ https://api.cerebras.ai/v1

ผู้ให้บริการผ่าน `models.providers` (URL แบบกำหนดเอง/base URL)

ใช้ models.providers (หรือ models.json) เพื่อเพิ่มผู้ให้บริการ แบบกำหนดเอง หรือพร็อกซีที่เข้ากันได้กับ OpenAI/Anthropic

Plugin ผู้ให้บริการที่รวมมาให้จำนวนมากด้านล่างเผยแพร่แคตตาล็อกเริ่มต้นอยู่แล้ว ใช้รายการ models.providers.<id> แบบชัดเจนเฉพาะเมื่อคุณต้องการแทนที่ base URL, ส่วนหัว หรือรายการโมเดลเริ่มต้นเท่านั้น

การตรวจสอบความสามารถของโมเดลใน Gateway จะอ่านเมตาดาต้า models.providers.<id>.models[] แบบชัดเจนด้วย หากโมเดลแบบกำหนดเองหรือพร็อกซียอมรับรูปภาพ ให้ตั้งค่า input: ["text", "image"] บนโมเดลนั้น เพื่อให้เส้นทางไฟล์แนบจาก WebChat และต้นทางโหนดส่งรูปภาพเป็นอินพุตโมเดลแบบเนทีฟแทน refs สื่อแบบข้อความเท่านั้น

agents.defaults.models["provider/model"] ควบคุมเฉพาะการมองเห็นโมเดล นามแฝง และเมตาดาต้ารายโมเดลสำหรับเอเจนต์เท่านั้น โดยตัวมันเองไม่ได้ลงทะเบียนโมเดลรันไทม์ใหม่ สำหรับโมเดลผู้ให้บริการแบบกำหนดเอง ให้เพิ่ม models.providers.<provider>.models[] พร้อม id ที่ตรงกันอย่างน้อยด้วย

Moonshot AI (Kimi)

Moonshot จัดส่งในฐานะ Plugin ผู้ให้บริการที่รวมมาให้ ใช้ผู้ให้บริการในตัวเป็นค่าเริ่มต้น และเพิ่มรายการ models.providers.moonshot แบบชัดเจนเฉพาะเมื่อคุณต้องการแทนที่ base URL หรือเมตาดาต้าของโมเดล:

ผู้ให้บริการ: moonshot
การรับรองความถูกต้อง: MOONSHOT_API_KEY
โมเดลตัวอย่าง: moonshot/kimi-k2.6
CLI: openclaw onboard --auth-choice moonshot-api-key หรือ openclaw onboard --auth-choice moonshot-api-key-cn

รหัสโมเดล Kimi K2:

moonshot/kimi-k2.6
moonshot/kimi-k2.5
moonshot/kimi-k2-thinking
moonshot/kimi-k2-thinking-turbo
moonshot/kimi-k2-turbo

json5

{  agents: {    defaults: { model: { primary: "moonshot/kimi-k2.6" } },  },  models: {    mode: "merge",    providers: {      moonshot: {        baseUrl: "https://api.moonshot.ai/v1",        apiKey: "${MOONSHOT_API_KEY}",        api: "openai-completions",        models: [{ id: "kimi-k2.6", name: "Kimi K2.6" }],      },    },  },}

การเขียนโค้ดด้วย Kimi

Kimi Coding ใช้ endpoint ที่เข้ากันได้กับ Anthropic ของ Moonshot AI:

ผู้ให้บริการ: kimi
การยืนยันตัวตน: KIMI_API_KEY
โมเดลตัวอย่าง: kimi/kimi-for-coding

json5

{  env: { KIMI_API_KEY: "sk-..." },  agents: {    defaults: { model: { primary: "kimi/kimi-for-coding" } },  },}

kimi/kimi-code และ kimi/k2p5 รุ่นเดิมยังคงยอมรับเป็นรหัสโมเดลเพื่อความเข้ากันได้ และจะ normalize เป็นรหัสโมเดล API แบบเสถียรของ Kimi

Volcano Engine (Doubao)

Volcano Engine (火山引擎) ให้การเข้าถึง Doubao และโมเดลอื่นๆ ในประเทศจีน

ผู้ให้บริการ: volcengine (การเขียนโค้ด: volcengine-plan)
การยืนยันตัวตน: VOLCANO_ENGINE_API_KEY
โมเดลตัวอย่าง: volcengine-plan/ark-code-latest
CLI: openclaw onboard --auth-choice volcengine-api-key

json5

{  agents: {    defaults: { model: { primary: "volcengine-plan/ark-code-latest" } },  },}

การเริ่มต้นใช้งานจะใช้ส่วนสำหรับการเขียนโค้ดเป็นค่าเริ่มต้น แต่แคตตาล็อกทั่วไป volcengine/* จะถูกลงทะเบียนพร้อมกันด้วย

ในตัวเลือกโมเดลของการเริ่มต้นใช้งาน/การกำหนดค่า ตัวเลือกการยืนยันตัวตน Volcengine จะเลือกแถวทั้ง volcengine/* และ volcengine-plan/* เป็นลำดับแรก หากยังไม่ได้โหลดโมเดลเหล่านั้น OpenClaw จะย้อนกลับไปใช้แคตตาล็อกที่ไม่ได้กรองแทนการแสดงตัวเลือกที่จำกัดเฉพาะผู้ให้บริการซึ่งว่างเปล่า

Standard models

volcengine/doubao-seed-1-8-251228 (Doubao Seed 1.8)
volcengine/doubao-seed-code-preview-251028
volcengine/kimi-k2-5-260127 (Kimi K2.5)
volcengine/glm-4-7-251222 (GLM 4.7)
volcengine/deepseek-v3-2-251201 (DeepSeek V3.2 128K)

Coding models (volcengine-plan)

volcengine-plan/ark-code-latest
volcengine-plan/doubao-seed-code
volcengine-plan/kimi-k2.5
volcengine-plan/kimi-k2-thinking
volcengine-plan/glm-4.7

BytePlus (International)

BytePlus ARK ให้การเข้าถึงโมเดลเดียวกันกับ Volcano Engine สำหรับผู้ใช้ต่างประเทศ

ผู้ให้บริการ: byteplus (การเขียนโค้ด: byteplus-plan)
การยืนยันตัวตน: BYTEPLUS_API_KEY
โมเดลตัวอย่าง: byteplus-plan/ark-code-latest
CLI: openclaw onboard --auth-choice byteplus-api-key

json5

{  agents: {    defaults: { model: { primary: "byteplus-plan/ark-code-latest" } },  },}

การเริ่มต้นใช้งานจะใช้ส่วนสำหรับการเขียนโค้ดเป็นค่าเริ่มต้น แต่แคตตาล็อกทั่วไป byteplus/* จะถูกลงทะเบียนพร้อมกันด้วย

ในตัวเลือกโมเดลของการเริ่มต้นใช้งาน/การกำหนดค่า ตัวเลือกการยืนยันตัวตน BytePlus จะเลือกแถวทั้ง byteplus/* และ byteplus-plan/* เป็นลำดับแรก หากยังไม่ได้โหลดโมเดลเหล่านั้น OpenClaw จะย้อนกลับไปใช้แคตตาล็อกที่ไม่ได้กรองแทนการแสดงตัวเลือกที่จำกัดเฉพาะผู้ให้บริการซึ่งว่างเปล่า

Standard models

byteplus/seed-1-8-251228 (Seed 1.8)
byteplus/kimi-k2-5-260127 (Kimi K2.5)
byteplus/glm-4-7-251222 (GLM 4.7)

Coding models (byteplus-plan)

byteplus-plan/ark-code-latest
byteplus-plan/doubao-seed-code
byteplus-plan/kimi-k2.5
byteplus-plan/kimi-k2-thinking
byteplus-plan/glm-4.7

Synthetic

Synthetic ให้โมเดลที่เข้ากันได้กับ Anthropic ภายใต้ผู้ให้บริการ synthetic:

ผู้ให้บริการ: synthetic
การยืนยันตัวตน: SYNTHETIC_API_KEY
โมเดลตัวอย่าง: synthetic/hf:MiniMaxAI/MiniMax-M2.5
CLI: openclaw onboard --auth-choice synthetic-api-key

json5

{  agents: {    defaults: { model: { primary: "synthetic/hf:MiniMaxAI/MiniMax-M2.5" } },  },  models: {    mode: "merge",    providers: {      synthetic: {        baseUrl: "https://api.synthetic.new/anthropic",        apiKey: "${SYNTHETIC_API_KEY}",        api: "anthropic-messages",        models: [{ id: "hf:MiniMaxAI/MiniMax-M2.5", name: "MiniMax M2.5" }],      },    },  },}

MiniMax

MiniMax ถูกกำหนดค่าผ่าน models.providers เพราะใช้ endpoint แบบกำหนดเอง:

MiniMax OAuth (Global): --auth-choice minimax-global-oauth
MiniMax OAuth (CN): --auth-choice minimax-cn-oauth
MiniMax API key (Global): --auth-choice minimax-global-api
MiniMax API key (CN): --auth-choice minimax-cn-api
การยืนยันตัวตน: MINIMAX_API_KEY สำหรับ minimax; MINIMAX_OAUTH_TOKEN หรือ MINIMAX_API_KEY สำหรับ minimax-portal

ดูรายละเอียดการตั้งค่า ตัวเลือกโมเดล และ snippet การกำหนดค่าได้ที่ /providers/minimax

การแยกความสามารถที่ Plugin เป็นเจ้าของ:

ค่าเริ่มต้นของข้อความ/แชตยังอยู่บน minimax/MiniMax-M2.7
การสร้างภาพคือ minimax/image-01 หรือ minimax-portal/image-01
ความเข้าใจภาพเป็น MiniMax-VL-01 ที่ Plugin เป็นเจ้าของบนเส้นทางการยืนยันตัวตน MiniMax ทั้งสองเส้นทาง
การค้นหาเว็บยังอยู่บนรหัสผู้ให้บริการ minimax

LM Studio

LM Studio มาพร้อมเป็น Plugin ผู้ให้บริการแบบ bundled ซึ่งใช้ API แบบ native:

ผู้ให้บริการ: lmstudio
การยืนยันตัวตน: LM_API_TOKEN
URL ฐานสำหรับ inference เริ่มต้น: http://localhost:1234/v1

จากนั้นตั้งค่าโมเดล (แทนที่ด้วยหนึ่งในรหัสที่ส่งกลับโดย http://localhost:1234/api/v1/models):

json5

{  agents: {    defaults: { model: { primary: "lmstudio/openai/gpt-oss-20b" } },  },}

OpenClaw ใช้ /api/v1/models และ /api/v1/models/load แบบ native ของ LM Studio สำหรับการค้นหา + การโหลดอัตโนมัติ โดยใช้ /v1/chat/completions สำหรับ inference เป็นค่าเริ่มต้น หากคุณต้องการให้การโหลด JIT, TTL และ auto-evict ของ LM Studio เป็นเจ้าของวงจรชีวิตโมเดล ให้ตั้งค่า models.providers.lmstudio.params.preload: false ดูการตั้งค่าและการแก้ไขปัญหาได้ที่ /providers/lmstudio

Ollama

Ollama มาพร้อมเป็น Plugin ผู้ให้บริการแบบ bundled และใช้ API แบบ native ของ Ollama:

ผู้ให้บริการ: ollama
การยืนยันตัวตน: ไม่ต้องใช้ (เซิร์ฟเวอร์ภายในเครื่อง)
โมเดลตัวอย่าง: ollama/llama3.3
การติดตั้ง: https://ollama.com/download

bash

# Install Ollama, then pull a model:ollama pull llama3.3

json5

{  agents: {    defaults: { model: { primary: "ollama/llama3.3" } },  },}

Ollama จะถูกตรวจพบในเครื่องที่ http://127.0.0.1:11434 เมื่อคุณเลือกใช้ด้วย OLLAMA_API_KEY และ Plugin ผู้ให้บริการแบบ bundled จะเพิ่ม Ollama เข้าใน openclaw onboard และตัวเลือกโมเดลโดยตรง ดูการเริ่มต้นใช้งาน โหมด cloud/local และการกำหนดค่าแบบกำหนดเองได้ที่ /providers/ollama

vLLM

vLLM มาพร้อมเป็น Plugin ผู้ให้บริการแบบ bundled สำหรับเซิร์ฟเวอร์ภายในเครื่อง/โฮสต์เองที่เข้ากันได้กับ OpenAI:

ผู้ให้บริการ: vllm
การยืนยันตัวตน: ไม่บังคับ (ขึ้นอยู่กับเซิร์ฟเวอร์ของคุณ)
URL ฐานเริ่มต้น: http://127.0.0.1:8000/v1

หากต้องการเลือกใช้การค้นหาอัตโนมัติในเครื่อง (ใช้ค่าใดก็ได้หากเซิร์ฟเวอร์ของคุณไม่ได้บังคับการยืนยันตัวตน):

bash

export VLLM_API_KEY="vllm-local"

จากนั้นตั้งค่าโมเดล (แทนที่ด้วยหนึ่งในรหัสที่ส่งกลับโดย /v1/models):

json5

{  agents: {    defaults: { model: { primary: "vllm/your-model-id" } },  },}

ดูรายละเอียดได้ที่ /providers/vllm

SGLang

SGLang มาพร้อมเป็น Plugin ผู้ให้บริการแบบ bundled สำหรับเซิร์ฟเวอร์ที่โฮสต์เองแบบรวดเร็วซึ่งเข้ากันได้กับ OpenAI:

ผู้ให้บริการ: sglang
การยืนยันตัวตน: ไม่บังคับ (ขึ้นอยู่กับเซิร์ฟเวอร์ของคุณ)
URL ฐานเริ่มต้น: http://127.0.0.1:30000/v1

bash

export SGLANG_API_KEY="sglang-local"

จากนั้นตั้งค่าโมเดล (แทนที่ด้วยหนึ่งในรหัสที่ส่งกลับโดย /v1/models):

json5

{  agents: {    defaults: { model: { primary: "sglang/your-model-id" } },  },}

ดูรายละเอียดได้ที่ /providers/sglang

พร็อกซีภายในเครื่อง (LM Studio, vLLM, LiteLLM ฯลฯ)

ตัวอย่าง (เข้ากันได้กับ OpenAI):

json5

{  agents: {    defaults: {      model: { primary: "lmstudio/my-local-model" },      models: { "lmstudio/my-local-model": { alias: "Local" } },    },  },  models: {    providers: {      lmstudio: {        baseUrl: "http://localhost:1234/v1",        apiKey: "${LM_API_TOKEN}",        api: "openai-completions",        timeoutSeconds: 300,        models: [          {            id: "my-local-model",            name: "Local Model",            reasoning: false,            input: ["text"],            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },            contextWindow: 200000,            maxTokens: 8192,          },        ],      },    },  },}

Default optional fields

สำหรับผู้ให้บริการแบบกำหนดเอง reasoning, input, cost, contextWindow และ maxTokens เป็นค่าที่ไม่บังคับ เมื่อละไว้ OpenClaw จะใช้ค่าเริ่มต้นเป็น:

reasoning: false
input: ["text"]
cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 }
contextWindow: 200000
maxTokens: 8192

แนะนำ: ตั้งค่าที่ชัดเจนให้ตรงกับขีดจำกัดของพร็อกซี/โมเดลของคุณ

Proxy-route shaping rules

สำหรับ api: "openai-completions" บน endpoint ที่ไม่ใช่ native (ทุก baseUrl ที่ไม่ว่างซึ่ง host ไม่ใช่ api.openai.com) OpenClaw จะบังคับ compat.supportsDeveloperRole: false เพื่อหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาด 400 จากผู้ให้บริการสำหรับบทบาท developer ที่ไม่รองรับ
เส้นทางที่เข้ากันได้กับ OpenAI แบบพร็อกซีจะข้ามการปรับรูปแบบคำขอเฉพาะ OpenAI native ด้วย: ไม่มี service_tier, ไม่มี Responses store, ไม่มี Completions store, ไม่มีคำใบ้ prompt-cache, ไม่มีการปรับรูปแบบ payload reasoning-compat ของ OpenAI และไม่มีส่วนหัว attribution ของ OpenClaw ที่ซ่อนอยู่
สำหรับพร็อกซี Completions ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ซึ่งต้องการฟิลด์เฉพาะผู้ขาย ให้ตั้งค่า agents.defaults.models["provider/model"].params.extra_body (หรือ extraBody) เพื่อรวม JSON เพิ่มเติมเข้าใน body ของคำขอขาออก
สำหรับการควบคุม chat-template ของ vLLM ให้ตั้งค่า agents.defaults.models["provider/model"].params.chat_template_kwargs Plugin vLLM แบบ bundled จะส่ง enable_thinking: false และ force_nonempty_content: true โดยอัตโนมัติสำหรับ vllm/nemotron-3-* เมื่อระดับการคิดของเซสชันปิดอยู่
สำหรับโมเดลภายในเครื่องที่ช้าหรือ host LAN/tailnet ระยะไกล ให้ตั้งค่า models.providers.<id>.timeoutSeconds ค่านี้จะขยายการจัดการคำขอ HTTP ของโมเดลผู้ให้บริการ ซึ่งรวมถึงการเชื่อมต่อ ส่วนหัว การ streaming body และการยกเลิก guarded-fetch โดยรวม โดยไม่เพิ่ม timeout ของ runtime เอเจนต์ทั้งหมด
การเรียก HTTP ของผู้ให้บริการโมเดลอนุญาตคำตอบ DNS แบบ fake-IP ของ Surge, Clash และ sing-box ใน 198.18.0.0/15 และ fc00::/7 เฉพาะสำหรับชื่อ host ของ baseUrl ผู้ให้บริการที่กำหนดค่าไว้เท่านั้น ปลายทาง private, loopback, link-local และ metadata อื่นๆ ยังคงต้องเลือกใช้อย่างชัดเจนด้วย models.providers.<id>.request.allowPrivateNetwork: true
หาก baseUrl ว่าง/ถูกละไว้ OpenClaw จะคงพฤติกรรม OpenAI เริ่มต้นไว้ (ซึ่ง resolve ไปที่ api.openai.com)
เพื่อความปลอดภัย compat.supportsDeveloperRole: true ที่ตั้งไว้อย่างชัดเจนยังคงถูก override บน endpoint openai-completions ที่ไม่ใช่ native
สำหรับ api: "anthropic-messages" บน endpoint ที่ไม่ใช่ direct (ผู้ให้บริการใดๆ ที่ไม่ใช่ anthropic แบบ canonical หรือ models.providers.anthropic.baseUrl แบบกำหนดเองที่ host ไม่ใช่ endpoint สาธารณะ api.anthropic.com) OpenClaw จะระงับส่วนหัว Anthropic beta โดยนัย เช่น claude-code-20250219, interleaved-thinking-2025-05-14 และเครื่องหมาย OAuth เพื่อให้พร็อกซีที่เข้ากันได้กับ Anthropic แบบกำหนดเองไม่ปฏิเสธ beta flag ที่ไม่รองรับ ตั้งค่า models.providers.<id>.headers["anthropic-beta"] อย่างชัดเจนหากพร็อกซีของคุณต้องการฟีเจอร์ beta เฉพาะ

ตัวอย่าง CLI

bash

openclaw onboard --auth-choice opencode-zenopenclaw models set opencode/claude-opus-4-6openclaw models list

ดูเพิ่มเติม: การกำหนดค่า สำหรับตัวอย่างการกำหนดค่าแบบเต็ม

ที่เกี่ยวข้อง

ข้อมูลอ้างอิงการกำหนดค่า - คีย์การกำหนดค่าโมเดล
Model failover - เชน fallback และพฤติกรรมการลองใหม่
โมเดล - การกำหนดค่าโมเดลและ alias
ผู้ให้บริการ - คู่มือการตั้งค่าแยกตามผู้ให้บริการ

Was this useful?

กฎแบบย่อ

พฤติกรรมผู้ให้บริการที่ Plugin เป็นเจ้าของ

การหมุนเวียน API key

ผู้ให้บริการในตัว (catalog pi-ai)

OpenAI

Anthropic

OpenAI Codex OAuth

ตัวเลือก hosted แบบ subscription อื่นๆ

OpenCode

Google Gemini (API key)

Google Vertex และ Gemini CLI

ติดตั้ง Gemini CLI

brew

npm

เปิดใช้ Plugin

เข้าสู่ระบบ

ตั้งค่าโปรเจกต์ (หากจำเป็น)

Z.AI (GLM)

Vercel AI Gateway

Kilo Gateway

Plugin ผู้ให้บริการอื่นๆ ที่บันเดิลมา

ข้อควรรู้เฉพาะทาง

ผู้ให้บริการผ่าน models.providers (URL แบบกำหนดเอง/base URL)

Moonshot AI (Kimi)

การเขียนโค้ดด้วย Kimi

Volcano Engine (Doubao)

Standard models

Coding models (volcengine-plan)

BytePlus (International)

Standard models

Coding models (byteplus-plan)

Synthetic

MiniMax

LM Studio

Ollama

vLLM

SGLang

พร็อกซีภายในเครื่อง (LM Studio, vLLM, LiteLLM ฯลฯ)

ตัวอย่าง CLI

ที่เกี่ยวข้อง

ผู้ให้บริการผ่าน `models.providers` (URL แบบกำหนดเอง/base URL)