Çıkarım CLI

openclaw infer, sağlayıcı destekli çıkarım iş akışları için kanonik başsız yüzeydir.

Bilinçli olarak ham Gateway RPC adlarını veya ham agent tool kimliklerini değil, yetenek ailelerini açığa çıkarır.

infer'ı bir skill'e dönüştürme

Bunu bir agent'a kopyalayıp yapıştırın:

Read https://docs.openclaw.ai/cli/infer, then create a skill that routes my common workflows to `openclaw infer`.Focus on model runs, image generation, video generation, audio transcription, TTS, web search, and embeddings.

İyi bir infer tabanlı skill şunları yapmalıdır:

• yaygın kullanıcı niyetlerini doğru infer alt komutuna eşleştirmelidir
• kapsadığı iş akışları için birkaç kanonik infer örneği içermelidir
• örneklerde ve önerilerde openclaw infer ... kullanımını tercih etmelidir
• skill gövdesi içinde infer yüzeyinin tamamını yeniden belgelemekten kaçınmalıdır

Tipik infer odaklı skill kapsamı:

• openclaw infer model run
• openclaw infer image generate
• openclaw infer audio transcribe
• openclaw infer tts convert
• openclaw infer web search
• openclaw infer embedding create

Neden infer kullanılmalı

openclaw infer, OpenClaw içinde sağlayıcı destekli çıkarım görevleri için tutarlı tek bir CLI sağlar.

Avantajlar:

• Her arka uç için tek seferlik sarmalayıcılar bağlamak yerine OpenClaw'da zaten yapılandırılmış sağlayıcıları ve modelleri kullanın.
• Model, görüntü, ses yazıya dökme, TTS, video, web ve embedding iş akışlarını tek bir komut ağacının altında tutun.
• Betikler, otomasyon ve agent odaklı iş akışları için kararlı bir --json çıktı yapısı kullanın.
• Görev temelde "çıkarım çalıştırmak" olduğunda birinci taraf OpenClaw yüzeyini tercih edin.
• Çoğu infer komutu için Gateway gerektirmeden normal yerel yolu kullanın.

Uçtan uca sağlayıcı kontrolleri için, daha düşük seviyeli sağlayıcı testleri başarılı olduktan sonra openclaw infer ... tercih edin. Bu, sağlayıcı isteği yapılmadan önce yayınlanan CLI'yi, yapılandırma yüklemeyi, varsayılan-agent çözümlemeyi, paketli Plugin etkinleştirmeyi ve paylaşılan yetenek çalışma zamanını çalıştırır.

Komut ağacı

 openclaw infer  list  inspect   model    run    list    inspect    providers    auth login    auth logout    auth status   image    generate    edit    describe    describe-many    providers   audio    transcribe    providers   tts    convert    voices    providers    status    enable    disable    set-provider   video    generate    describe    providers   web    search    fetch    providers   embedding    create    providers

Yaygın görevler

Bu tablo, yaygın çıkarım görevlerini karşılık gelen infer komutuyla eşleştirir.

Davranış

• openclaw infer ..., bu iş akışları için birincil CLI yüzeyidir.
• Çıktı başka bir komut veya betik tarafından tüketilecekse --json kullanın.
• Belirli bir arka uç gerektiğinde --provider veya --model provider/model kullanın.
• Çalıştırmayı ham tutarken tek seferlik bir düşünme/akıl yürütme seviyesi (off, minimal, low, medium, high, adaptive, xhigh veya max) iletmek için model run --thinking <level> kullanın.
• image describe, audio transcribe ve video describe için --model, <provider/model> biçimini kullanmalıdır.
• image describe için açık bir --model, ilgili sağlayıcı/modeli doğrudan çalıştırır. Model, model kataloğunda veya sağlayıcı yapılandırmasında görüntü destekli olmalıdır. codex/<model>, sınırlandırılmış bir Codex uygulama sunucusu görüntü anlama turu çalıştırır; openai-codex/<model>, OpenAI Codex OAuth sağlayıcı yolunu kullanır.
• Durumsuz yürütme komutları varsayılan olarak yereldir.
• Gateway tarafından yönetilen durum komutları varsayılan olarak Gateway kullanır.
• Normal yerel yol, Gateway'in çalışıyor olmasını gerektirmez.
• Yerel model run, yalın tek seferlik bir sağlayıcı tamamlama işlemidir. Yapılandırılmış agent modelini ve kimlik doğrulamayı çözümler, ancak bir sohbet-agent turu başlatmaz, araçları yüklemez veya paketli MCP sunucularını açmaz.
• model run --file, görüntü dosyalarını kabul eder, MIME türlerini algılar ve bunları sağlanan istemle birlikte seçili modele gönderir. Birden fazla görüntü için --file öğesini yineleyin.
• model run --file, görüntü olmayan girdileri reddeder. Ses dosyaları için infer audio transcribe, video dosyaları için infer video describe kullanın.
• model run --gateway, Gateway yönlendirmesini, kaydedilmiş kimlik doğrulamayı, sağlayıcı seçimini ve gömülü çalışma zamanını çalıştırır, ancak yine de ham model yoklaması olarak çalışır: sağlanan istemi ve varsa görüntü eklerini önceki oturum dökümü, bootstrap/AGENTS bağlamı, context-engine derlemesi, araçlar veya paketli MCP sunucuları olmadan gönderir.
• model run --gateway --model <provider/model>, istek Gateway'den tek seferlik sağlayıcı/model geçersiz kılması çalıştırmasını istediği için güvenilir operatör Gateway kimlik bilgisi gerektirir.
• Yerel model run --thinking, yalın sağlayıcı tamamlama yolunu kullanır; adaptive ve max gibi sağlayıcıya özgü seviyeler en yakın taşınabilir basit tamamlama seviyesine eşlenir.

Model

Sağlayıcı destekli metin çıkarımı ve model/sağlayıcı incelemesi için model kullanın.

openclaw infer model run --prompt "Reply with exactly: smoke-ok" --jsonopenclaw infer model run --prompt "Summarize this changelog entry" --model openai/gpt-5.4 --jsonopenclaw infer model run --prompt "Describe this image in one sentence" --file ./photo.jpg --model google/gemini-2.5-flash --jsonopenclaw infer model run --prompt "Use more reasoning here" --thinking high --jsonopenclaw infer model providers --jsonopenclaw infer model inspect --name gpt-5.5 --json

Gateway'i başlatmadan veya tam agent araç yüzeyini yüklemeden belirli bir sağlayıcıyı smoke-test etmek için tam <provider/model> referanslarını kullanın:

openclaw infer model run --local --model anthropic/claude-sonnet-4-6 --prompt "Reply with exactly: pong" --jsonopenclaw infer model run --local --model cerebras/zai-glm-4.7 --prompt "Reply with exactly: pong" --jsonopenclaw infer model run --local --model google/gemini-2.5-flash --prompt "Reply with exactly: pong" --jsonopenclaw infer model run --local --model groq/llama-3.1-8b-instant --prompt "Reply with exactly: pong" --jsonopenclaw infer model run --local --model mistral/mistral-medium-3-5 --prompt "Reply with exactly: pong" --jsonopenclaw infer model run --local --model mistral/mistral-small-latest --prompt "Reply with exactly: pong" --jsonopenclaw infer model run --local --model openai/gpt-4.1 --prompt "Reply with exactly: pong" --jsonopenclaw infer model run --local --model ollama/qwen2.5vl:7b --prompt "Describe this image." --file ./photo.jpg --json

Notlar:

• Yerel model run, sağlayıcı/model/kimlik doğrulama sağlığı için en dar CLI smoke kontrolüdür çünkü Codex dışı sağlayıcılarda yalnızca sağlanan istemi seçili modele gönderir.
• Yerel model run --model <provider/model>, ilgili sağlayıcı yapılandırmaya yazılmadan önce models list --all içindeki tam paketli statik katalog satırlarını kullanabilir. Sağlayıcı kimlik doğrulaması yine de gereklidir; eksik kimlik bilgileri Unknown model olarak değil, kimlik doğrulama hataları olarak başarısız olur.
• Mistral Medium 3.5 akıl yürütme yoklamaları için sıcaklığı ayarlanmamış/varsayılan bırakın. Mistral, reasoning_effort="high" ile temperature: 0 birleşimini reddeder; varsayılan sıcaklıkla veya 0.7 gibi sıfır olmayan bir akıl yürütme modu değeriyle mistral/mistral-medium-3-5 kullanın.
• openai-codex/* yerel yoklamaları dar istisnadır: OpenClaw, Codex Responses taşımasının gerekli instructions alanını doldurabilmesi için tam agent bağlamı, araçlar, bellek veya oturum dökümü eklemeden asgari bir sistem yönergesi ekler.
• Yerel model run --file, bu yalın yolu korur ve görüntü içeriğini doğrudan tek kullanıcı mesajına ekler. PNG, JPEG ve WebP gibi yaygın görüntü dosyaları, MIME türleri image/* olarak algılandığında çalışır; desteklenmeyen veya tanınmayan dosyalar sağlayıcı çağrılmadan önce başarısız olur.
• model run --file, seçili çok kipli metin modelini doğrudan test etmek istediğinizde en uygunudur. OpenClaw'ın görüntü anlama sağlayıcı seçimini ve varsayılan görüntü-model yönlendirmesini istediğinizde infer image describe kullanın.
• Seçili model görüntü girdisini desteklemelidir; yalnızca metin modelleri isteği sağlayıcı katmanında reddedebilir.
• model run --prompt, boşluk dışı metin içermelidir; boş istemler yerel sağlayıcılar veya Gateway çağrılmadan önce reddedilir.
• Yerel model run, sağlayıcı metin çıktısı döndürmediğinde sıfırdan farklı kodla çıkar; böylece ulaşılamayan yerel sağlayıcılar ve boş tamamlamalar başarılı yoklamalar gibi görünmez.
• Model girdisini ham tutarken Gateway yönlendirmesini, agent çalışma zamanı kurulumunu veya Gateway tarafından yönetilen sağlayıcı durumunu test etmeniz gerektiğinde model run --gateway kullanın. Tam agent bağlamını, araçları, belleği ve oturum dökümünü istediğinizde openclaw agent veya sohbet yüzeylerini kullanın.
• model auth login, model auth logout ve model auth status, kaydedilmiş sağlayıcı kimlik doğrulama durumunu yönetir.

Görüntü

Oluşturma, düzenleme ve açıklama için image kullanın.

openclaw infer image generate --prompt "friendly lobster illustration" --jsonopenclaw infer image generate --prompt "cinematic product photo of headphones" --jsonopenclaw infer image generate --model openai/gpt-image-1.5 --output-format png --background transparent --prompt "simple red circle sticker on a transparent background" --jsonopenclaw infer image generate --prompt "slow image backend" --timeout-ms 180000 --jsonopenclaw infer image edit --file ./logo.png --model openai/gpt-image-1.5 --output-format png --background transparent --prompt "keep the logo, remove the background" --jsonopenclaw infer image edit --file ./poster.png --prompt "make this a vertical story ad" --size 2160x3840 --aspect-ratio 9:16 --resolution 4K --jsonopenclaw infer image describe --file ./photo.jpg --jsonopenclaw infer image describe --file ./receipt.jpg --prompt "Extract the merchant, date, and total" --jsonopenclaw infer image describe-many --file ./before.png --file ./after.png --prompt "Compare the screenshots and list visible UI changes" --jsonopenclaw infer image describe --file ./ui-screenshot.png --model openai/gpt-4.1-mini --jsonopenclaw infer image describe --file ./photo.jpg --model ollama/qwen2.5vl:7b --prompt "Describe the image in one sentence" --timeout-ms 300000 --json

Notlar:

• Mevcut girdi dosyalarından başlarken image edit kullanın.

• Referans görsel düzenlemelerinde geometri ipuçlarını destekleyen sağlayıcılar/modeller için image edit ile --size, --aspect-ratio veya --resolution kullanın.

• Şeffaf arka planlı OpenAI PNG çıktısı için --model openai/gpt-image-1.5 ile --output-format png --background transparent kullanın; --openai-background OpenAI'e özel bir takma ad olarak kullanılmaya devam eder. Arka plan desteği bildirmeyen sağlayıcılar, ipucunu yoksayılan bir geçersiz kılma olarak raporlar.

• Hangi paketlenmiş görüntü sağlayıcılarının keşfedilebilir, yapılandırılmış, seçilmiş olduğunu ve her sağlayıcının hangi üretim/düzenleme yeteneklerini sunduğunu doğrulamak için image providers --json kullanın.

• Görüntü üretimi değişiklikleri için en dar canlı CLI smoke testi olarak image generate --model <provider/model> --json kullanın. Örnek:

  openclaw infer image providers --jsonopenclaw infer image generate \  --model google/gemini-3.1-flash-image-preview \  --prompt "Minimal flat test image: one blue square on a white background, no text." \  --output ./openclaw-infer-image-smoke.png \  --json

  JSON yanıtı ok, provider, model, attempts ve yazılan çıktı yollarını raporlar. --output ayarlandığında, son uzantı sağlayıcının döndürdüğü MIME türünü izleyebilir.

• image describe ve image describe-many için, görme modeline OCR, karşılaştırma, kullanıcı arayüzü incelemesi veya kısa başlık oluşturma gibi göreve özgü bir talimat vermek üzere --prompt kullanın.

• Yavaş yerel görme modelleri veya soğuk Ollama başlangıçlarıyla --timeout-ms kullanın.

• image describe için --model, görüntü destekli bir <provider/model> olmalıdır.

• Yerel Ollama görme modelleri için önce modeli çekin ve OLLAMA_API_KEY değerini herhangi bir yer tutucu değere, örneğin ollama-local olarak ayarlayın. Bkz. Ollama.

Ses

Dosya transkripsiyonu için audio kullanın.

openclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --jsonopenclaw infer audio transcribe --file ./team-sync.m4a --language en --prompt "Focus on names and action items" --jsonopenclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --model openai/whisper-1 --json

Notlar:

• audio transcribe, gerçek zamanlı oturum yönetimi için değil, dosya transkripsiyonu içindir.
• --model, <provider/model> olmalıdır.

TTS

Konuşma sentezi ve TTS sağlayıcı durumu için tts kullanın.

openclaw infer tts convert --text "hello from openclaw" --output ./hello.mp3 --jsonopenclaw infer tts convert --text "Your build is complete" --output ./build-complete.mp3 --jsonopenclaw infer tts providers --jsonopenclaw infer tts status --json

Notlar:

• tts status, Gateway tarafından yönetilen TTS durumunu yansıttığı için varsayılan olarak Gateway kullanır.
• TTS davranışını incelemek ve yapılandırmak için tts providers, tts voices ve tts set-provider kullanın.

Video

Üretim ve açıklama için video kullanın.

openclaw infer video generate --prompt "cinematic sunset over the ocean" --jsonopenclaw infer video generate --prompt "slow drone shot over a forest lake" --resolution 768P --duration 6 --jsonopenclaw infer video describe --file ./clip.mp4 --jsonopenclaw infer video describe --file ./clip.mp4 --model openai/gpt-4.1-mini --json

Notlar:

• video generate, --size, --aspect-ratio, --resolution, --duration, --audio, --watermark ve --timeout-ms kabul eder ve bunları video üretimi çalışma zamanına iletir.
• video describe için --model, <provider/model> olmalıdır.

Web

Arama ve getirme iş akışları için web kullanın.

openclaw infer web search --query "OpenClaw docs" --jsonopenclaw infer web search --query "OpenClaw infer web providers" --jsonopenclaw infer web fetch --url https://docs.openclaw.ai/cli/infer --jsonopenclaw infer web providers --json

Notlar:

• Kullanılabilir, yapılandırılmış ve seçilmiş sağlayıcıları incelemek için web providers kullanın.

Gömme

Vektör oluşturma ve gömme sağlayıcısı incelemesi için embedding kullanın.

openclaw infer embedding create --text "friendly lobster" --jsonopenclaw infer embedding create --text "customer support ticket: delayed shipment" --model openai/text-embedding-3-large --jsonopenclaw infer embedding providers --json

JSON çıktısı

Infer komutları JSON çıktısını paylaşılan bir zarf altında normalleştirir:

{  "ok": true,  "capability": "image.generate",  "transport": "local",  "provider": "openai",  "model": "gpt-image-2",  "attempts": [],  "outputs": []}

Üst düzey alanlar kararlıdır:

• ok
• capability
• transport
• provider
• model
• attempts
• outputs
• error

Üretilen medya komutları için outputs, OpenClaw tarafından yazılan dosyaları içerir. Otomasyon için insan tarafından okunabilir stdout'u ayrıştırmak yerine bu dizideki path, mimeType, size ve medya türüne özgü boyutları kullanın.

Yaygın hatalar

# Badopenclaw infer media image generate --prompt "friendly lobster" # Goodopenclaw infer image generate --prompt "friendly lobster"

# Badopenclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --model whisper-1 --json # Goodopenclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --model openai/whisper-1 --json

Notlar

• openclaw capability ..., openclaw infer ... için bir takma addır.

İlgili

• CLI referansı
• Modeller