--- read_when: - '`openclaw infer` komutlarını ekleme veya değiştirme' - Kararlı başsız yetenek otomasyonu tasarlama summary: Sağlayıcı destekli model, görüntü, ses, TTS, video, web ve gömme iş akışları için çıkarım öncelikli CLI title: Çıkarım CLI x-i18n: generated_at: "2026-05-10T19:29:41Z" model: gpt-5.5 provider: openai source_hash: 05496c5278650c30e5a52dceba105b703258040765f0a3f75268bb514270f15d source_path: cli/infer.md workflow: 16 --- `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: ```text 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 ```text 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. | Görev | Komut | Notlar | | ---------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------- | | Bir metin/model istemi çalıştırma | `openclaw infer model run --prompt "..." --json` | Varsayılan olarak normal yerel yolu kullanır | | Görüntüler üzerinde model istemi çalıştırma | `openclaw infer model run --prompt "Describe this" --file ./image.png --model provider/model` | Birden fazla görüntü girdisi için `--file` öğesini yineleyin | | Görüntü oluşturma | `openclaw infer image generate --prompt "..." --json` | Mevcut bir dosyadan başlarken `image edit` kullanın | | Bir görüntü dosyasını açıklama | `openclaw infer image describe --file ./image.png --prompt "..." --json` | `--model`, görüntü destekleyen bir `` olmalıdır | | Sesi yazıya dökme | `openclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --json` | `--model`, `` olmalıdır | | Konuşma sentezleme | `openclaw infer tts convert --text "..." --output ./speech.mp3 --json` | `tts status` Gateway odaklıdır | | Video oluşturma | `openclaw infer video generate --prompt "..." --json` | `--resolution` gibi sağlayıcı ipuçlarını destekler | | Bir video dosyasını açıklama | `openclaw infer video describe --file ./clip.mp4 --json` | `--model`, `` olmalıdır | | Web'de arama | `openclaw infer web search --query "..." --json` | | | Bir web sayfası getirme | `openclaw infer web fetch --url https://example.com --json` | | | Embedding oluşturma | `openclaw infer embedding create --text "..." --json` | | ## 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 ` kullanın. - `image describe`, `audio transcribe` ve `video describe` için `--model`, `` biçimini kullanmalıdır. - `image describe` için açık bir `--model`, ilgili sağlayıcı/modeli doğrudan çalıştırır. Model, model kataloğunda veya sağlayıcı yapılandırmasında görüntü destekli olmalıdır. `codex/`, sınırlandırılmış bir Codex uygulama sunucusu görüntü anlama turu çalıştırır; `openai-codex/`, 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 `, 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. ```bash openclaw infer model run --prompt "Reply with exactly: smoke-ok" --json openclaw infer model run --prompt "Summarize this changelog entry" --model openai/gpt-5.4 --json openclaw infer model run --prompt "Describe this image in one sentence" --file ./photo.jpg --model google/gemini-2.5-flash --json openclaw infer model run --prompt "Use more reasoning here" --thinking high --json openclaw infer model providers --json openclaw 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 `` referanslarını kullanın: ```bash openclaw infer model run --local --model anthropic/claude-sonnet-4-6 --prompt "Reply with exactly: pong" --json openclaw infer model run --local --model cerebras/zai-glm-4.7 --prompt "Reply with exactly: pong" --json openclaw infer model run --local --model google/gemini-2.5-flash --prompt "Reply with exactly: pong" --json openclaw infer model run --local --model groq/llama-3.1-8b-instant --prompt "Reply with exactly: pong" --json openclaw infer model run --local --model mistral/mistral-medium-3-5 --prompt "Reply with exactly: pong" --json openclaw infer model run --local --model mistral/mistral-small-latest --prompt "Reply with exactly: pong" --json openclaw infer model run --local --model openai/gpt-4.1 --prompt "Reply with exactly: pong" --json openclaw 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 `, 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. ```bash openclaw infer image generate --prompt "friendly lobster illustration" --json openclaw infer image generate --prompt "cinematic product photo of headphones" --json openclaw infer image generate --model openai/gpt-image-1.5 --output-format png --background transparent --prompt "simple red circle sticker on a transparent background" --json openclaw infer image generate --prompt "slow image backend" --timeout-ms 180000 --json openclaw infer image edit --file ./logo.png --model openai/gpt-image-1.5 --output-format png --background transparent --prompt "keep the logo, remove the background" --json openclaw infer image edit --file ./poster.png --prompt "make this a vertical story ad" --size 2160x3840 --aspect-ratio 9:16 --resolution 4K --json openclaw infer image describe --file ./photo.jpg --json openclaw infer image describe --file ./receipt.jpg --prompt "Extract the merchant, date, and total" --json openclaw infer image describe-many --file ./before.png --file ./after.png --prompt "Compare the screenshots and list visible UI changes" --json openclaw infer image describe --file ./ui-screenshot.png --model openai/gpt-4.1-mini --json openclaw 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 --json` kullanın. Örnek: ```bash openclaw infer image providers --json openclaw 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 `` 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](/tr/providers/ollama#vision-and-image-description). ## Ses Dosya transkripsiyonu için `audio` kullanın. ```bash openclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --json openclaw infer audio transcribe --file ./team-sync.m4a --language en --prompt "Focus on names and action items" --json openclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --model openai/whisper-1 --json ``` Notlar: - `audio transcribe`, gerçek zamanlı oturum yönetimi için değil, dosya transkripsiyonu içindir. - `--model`, `` olmalıdır. ## TTS Konuşma sentezi ve TTS sağlayıcı durumu için `tts` kullanın. ```bash openclaw infer tts convert --text "hello from openclaw" --output ./hello.mp3 --json openclaw infer tts convert --text "Your build is complete" --output ./build-complete.mp3 --json openclaw infer tts providers --json openclaw 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. ```bash openclaw infer video generate --prompt "cinematic sunset over the ocean" --json openclaw infer video generate --prompt "slow drone shot over a forest lake" --resolution 768P --duration 6 --json openclaw infer video describe --file ./clip.mp4 --json openclaw 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`, `` olmalıdır. ## Web Arama ve getirme iş akışları için `web` kullanın. ```bash openclaw infer web search --query "OpenClaw docs" --json openclaw infer web search --query "OpenClaw infer web providers" --json openclaw infer web fetch --url https://docs.openclaw.ai/cli/infer --json openclaw 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. ```bash openclaw infer embedding create --text "friendly lobster" --json openclaw infer embedding create --text "customer support ticket: delayed shipment" --model openai/text-embedding-3-large --json openclaw infer embedding providers --json ``` ## JSON çıktısı Infer komutları JSON çıktısını paylaşılan bir zarf altında normalleştirir: ```json { "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 ```bash # Bad openclaw infer media image generate --prompt "friendly lobster" # Good openclaw infer image generate --prompt "friendly lobster" ``` ```bash # Bad openclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --model whisper-1 --json # Good openclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --model openai/whisper-1 --json ``` ## Notlar - `openclaw capability ...`, `openclaw infer ...` için bir takma addır. ## İlgili - [CLI referansı](/tr/cli) - [Modeller](/tr/concepts/models)