OpenClaw怎么換大模型？3步免費(fèi)切換各種大模型配置教程

發(fā)布時(shí)間：2026-04-02 16:53:39 作者：佚名

文章詳細(xì)介紹了OpenClaw如何通過(guò)靈活配置對(duì)接各類(lèi)模型服務(wù),支持免費(fèi)或低成本使用云端、本地私有化模型及自定義模型,通過(guò)三步配置更換模型,實(shí)現(xiàn)智能降級(jí)切換,需要的朋友可以參考下

一句話(huà)總結(jié)：OpenClaw 本身不內(nèi)置任何大模型，而是通過(guò)靈活的配置機(jī)制對(duì)接各類(lèi)模型服務(wù)。更換模型只需三步：選擇目標(biāo)模型獲取 API Key、在配置文件中添加模型提供商、重啟網(wǎng)關(guān)生效。支持云端模型（元寶、豆包、DeepSeek、智譜 GLM 等）、本地私有化模型（Ollama、LM Studio）、以及任何兼容 OpenAI API 協(xié)議的自定義模型，完全免費(fèi)或低成本使用，可同時(shí)配置多個(gè)模型實(shí)現(xiàn)智能降級(jí)切換。

引言：為什么要換掉你的“龍蝦大腦”？

OpenClaw 被戲稱(chēng)為“龍蝦”——它能操作文件、控制瀏覽器、跨應(yīng)用協(xié)同、甚至操控硬件設(shè)備，是名副其實(shí)的“AI 執(zhí)行引擎”。但很多人忽略了一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：OpenClaw 本身不包含任何 AI 模型。

就像一臺(tái)性能再?gòu)?qiáng)的電腦，沒(méi)有操作系統(tǒng)也無(wú)法工作。OpenClaw 的“大腦”完全來(lái)自你接入的大模型。這意味著：

用得好不好，取決于你配了什么模型
花錢(qián)多不多，取決于你選了免費(fèi)還是付費(fèi)模型
隱私安不安全，取決于你用云端還是本地模型

更關(guān)鍵的是，OpenClaw 支持同時(shí)配置多個(gè)模型，可以設(shè)置主模型和降級(jí)模型，當(dāng)主模型超限或不可用時(shí)自動(dòng)切換。這種“雙保險(xiǎn)”機(jī)制，讓“龍蝦”永不掉線(xiàn)。

本文將基于截至 2026 年 3 月的官方文檔和社區(qū)實(shí)踐，從核心原理、云端模型配置、本地私有化部署、高級(jí)配置技巧、常見(jiàn)問(wèn)題五個(gè)維度，手把手教你為 OpenClaw 更換最合適的“大腦”。

第一章：核心原理——OpenClaw 如何對(duì)接大模型？

1.1 為什么需要更換模型？

OpenClaw 的核心價(jià)值在于“連接”——連接大模型的思考能力與電腦的真實(shí)操作權(quán)限。不同模型各有優(yōu)劣：

需求場(chǎng)景	推薦模型類(lèi)型	原因
日常對(duì)話(huà)、文檔處理	元寶、智譜 GLM	中文理解強(qiáng)，免費(fèi)額度充足
復(fù)雜推理、代碼生成	DeepSeek、Claude	邏輯能力強(qiáng)，代碼表現(xiàn)優(yōu)異
數(shù)據(jù)隱私敏感場(chǎng)景	本地模型（Ollama/LM Studio）	數(shù)據(jù)不出本地，完全離線(xiàn)可用
成本敏感、高頻使用	元寶、豆包免費(fèi) API	零成本或極低成本
多語(yǔ)言場(chǎng)景	GPT、Claude	英文及多語(yǔ)言能力強(qiáng)

1.2 OpenClaw 的模型配置架構(gòu)

OpenClaw 的模型配置通過(guò)一個(gè) JSON 文件完成，默認(rèn)路徑為：

Linux/MacOS：~/.openclaw/openclaw.json
Windows：C:\Users\用戶(hù)名\.openclaw\openclaw.json

核心配置結(jié)構(gòu)如下：

{
  "models": {
    "providers": {
      "提供商ID": {
        "baseUrl": "API地址",
        "apiKey": "你的API密鑰",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "模型ID",
            "name": "顯示名稱(chēng)",
            "contextWindow": 上下文長(zhǎng)度,
            "maxTokens": 最大輸出Token數(shù)
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "提供商ID/模型ID",
        "fallback": "備用提供商ID/模型ID"
      }
    }
  }
}

配置邏輯解析：

providers：定義模型供應(yīng)商（可配置多個(gè)）
baseUrl：API 接入地址，必須兼容 OpenAI API 格式
apiKey：認(rèn)證密鑰，支持環(huán)境變量引用（如 ${MY_API_KEY}）
models：該供應(yīng)商下的具體模型列表
primary/fallback：主模型和降級(jí)模型，實(shí)現(xiàn)高可用

1.3 支持的三類(lèi)模型

類(lèi)型	代表平臺(tái)	接入方式	成本
云端商業(yè)模型	騰訊元寶、百度千帆、智譜、DeepSeek	API Key	按量付費(fèi)/免費(fèi)額度
云端免費(fèi)模型	元寶免費(fèi)版、豆包、各大平臺(tái)贈(zèng)送額度	API Key	完全免費(fèi)
本地私有化模型	Ollama、LM Studio	本地 API	完全免費(fèi)（需硬件）

1.4 模型切換的核心操作

OpenClaw 提供了三種切換模型的方式，適應(yīng)不同使用習(xí)慣：

切換方式	命令/操作	適用場(chǎng)景
Web 面板切換	點(diǎn)擊右上角模型選擇器下拉菜單	日常使用，最直觀(guān)
命令行切換	`openclaw models set 提供商/模型ID`	開(kāi)發(fā)者，批量操作
對(duì)話(huà)內(nèi)切換	輸入 `/model list`、`/model 模型ID`	快速測(cè)試對(duì)比

快速命令示例：

# 查看所有已配置模型
openclaw models list
# 查看當(dāng)前默認(rèn)模型
openclaw models current
# 切換默認(rèn)模型
openclaw models set yuanbao/hunyuan-turbo
# 臨時(shí)切換單次對(duì)話(huà)（不改變默認(rèn)）
openclaw chat --model yuanbao/hunyuan-turbo --prompt "測(cè)試"

第二章：云端模型配置——接入主流大模型

2.1 騰訊元寶模型配置（推薦中文場(chǎng)景）

騰訊元寶基于混元大模型，提供強(qiáng)大的中文理解和多模態(tài)能力，2026 年推出免費(fèi)額度方案，大幅降低使用門(mén)檻。

第一步：獲取 API Key

登錄騰訊云官網(wǎng)，進(jìn)入「元寶大模型控制臺(tái)」
在左側(cè)菜單找到「API 密鑰管理」，點(diǎn)擊「創(chuàng)建密鑰」
復(fù)制并妥善保存生成的 API Key（格式類(lèi)似 sk-xxx）

省錢(qián)提示：騰訊元寶提供每日免費(fèi)額度，適合個(gè)人開(kāi)發(fā)者和中小企業(yè)測(cè)試使用。

第二步：配置 OpenClaw

編輯配置文件 ~/.openclaw/openclaw.json：

{
  "models": {
    "providers": {
      "yuanbao": {
        "baseUrl": "https://yuanbao.tencentcloudapi.com/v1",
        "apiKey": "sk-你的API密鑰",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "hunyuan-turbo",
            "name": "混元 Turbo",
            "contextWindow": 128000,
            "maxTokens": 8192
          },
          {
            "id": "hunyuan-pro",
            "name": "混元 Pro",
            "contextWindow": 256000,
            "maxTokens": 16384
          },
          {
            "id": "hunyuan-lite",
            "name": "混元 Lite",
            "contextWindow": 32768,
            "maxTokens": 4096
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "yuanbao/hunyuan-turbo"
      }
    }
  }
}

第三步：重啟網(wǎng)關(guān)生效

openclaw gateway restart

元寶免費(fèi)版配置（零成本方案）：

{
  "models": {
    "providers": {
      "yuanbao-free": {
        "baseUrl": "https://yuanbao.tencentcloudapi.com/free/v1",
        "apiKey": "你的免費(fèi)版API Key",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "hunyuan-free",
            "name": "混元免費(fèi)版",
            "contextWindow": 32768,
            "maxTokens": 8192
          }
        ]
      }
    }
  }
}

2.2 豆包模型配置

字節(jié)跳動(dòng)豆包以出色的多模態(tài)能力和創(chuàng)意生成著稱(chēng)，提供免費(fèi) API 額度。

獲取 API Key：

訪(fǎng)問(wèn)字節(jié)火山引擎控制臺(tái)
進(jìn)入「豆包大模型」服務(wù)
創(chuàng)建 API Key 并復(fù)制保存

配置示例：

{
  "models": {
    "providers": {
      "doubao": {
        "baseUrl": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3",
        "apiKey": "你的豆包API Key",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "doubao-pro-32k",
            "name": "豆包 Pro 32K",
            "contextWindow": 32768,
            "maxTokens": 8192
          },
          {
            "id": "doubao-lite-128k",
            "name": "豆包 Lite 128K",
            "contextWindow": 128000,
            "maxTokens": 16384
          }
        ]
      }
    }
  }
}

2.3 DeepSeek 模型配置

DeepSeek 以強(qiáng)大的代碼能力和推理能力著稱(chēng)，是開(kāi)發(fā)者的熱門(mén)選擇。

獲取 API Key：訪(fǎng)問(wèn) DeepSeek 開(kāi)放平臺(tái) → 注冊(cè)賬號(hào) → 創(chuàng)建 API Key

配置示例：

{
  "models": {
    "providers": {
      "deepseek": {
        "baseUrl": "https://api.deepseek.com/v1",
        "apiKey": "sk-你的DeepSeek密鑰",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "deepseek-chat",
            "name": "DeepSeek Chat",
            "contextWindow": 65536,
            "maxTokens": 8192
          },
          {
            "id": "deepseek-coder",
            "name": "DeepSeek Coder",
            "contextWindow": 32768,
            "maxTokens": 8192
          }
        ]
      }
    }
  }
}

2.4 智譜 GLM 模型配置

智譜 AI 的 GLM 系列模型中文理解優(yōu)秀，提供免費(fèi)額度。

獲取 API Key：

訪(fǎng)問(wèn)智譜 AI 開(kāi)放平臺(tái)，注冊(cè)賬號(hào)
進(jìn)入「控制臺(tái)」→「API Keys」
點(diǎn)擊「添加新的 API Key」，復(fù)制保存

配置示例：

{
  "models": {
    "providers": {
      "zhipu": {
        "baseUrl": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",
        "apiKey": "你的智譜API Key",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "glm-4-plus",
            "name": "GLM-4 Plus",
            "contextWindow": 128000,
            "maxTokens": 8192
          },
          {
            "id": "glm-4-flash",
            "name": "GLM-4 Flash",
            "contextWindow": 32768,
            "maxTokens": 4096
          }
        ]
      }
    }
  }
}

2.5 百度千帆模型配置

百度千帆平臺(tái)提供 ERNIE 系列模型。

配置示例：

{
  "models": {
    "providers": {
      "qianfan": {
        "baseUrl": "https://qianfan.baidubce.com/v2",
        "apiKey": "你的千帆API Key",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "ERNIE-5.0",
            "name": "ERNIE 5.0",
            "contextWindow": 128000,
            "maxTokens": 8192
          }
        ]
      }
    }
  }
}

2.6 自定義模型供應(yīng)商（任意 OpenAI 兼容 API）

如果以上官方模型都不滿(mǎn)足需求，OpenClaw 支持接入任何兼容 OpenAI API 協(xié)議的模型服務(wù)。

適用場(chǎng)景：

使用公司內(nèi)部部署的模型服務(wù)
接入新興模型平臺(tái)的 API
使用硅基流動(dòng)等聚合平臺(tái)

配置格式：

{
  "models": {
    "providers": {
      "custom": {
        "baseUrl": "https://your-model-api.com/v1",
        "apiKey": "your_api_key",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "your-model-id",
            "name": "Your Model Name"
          }
        ]
      }
    }
  }
}

示例：接入硅基流動(dòng) DeepSeek 模型

{
  "models": {
    "providers": {
      "siliconflow": {
        "baseUrl": "https://api.siliconflow.cn/v1",
        "apiKey": "你的硅基流動(dòng)API Key",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "deepseek-ai/DeepSeek-V3.2",
            "name": "DeepSeek V3.2"
          }
        ]
      }
    }
  }
}

第三章：本地私有化模型部署——完全免費(fèi)、數(shù)據(jù)隱私

對(duì)于追求數(shù)據(jù)隱私、希望完全免費(fèi)的場(chǎng)景，本地部署是理想選擇。本地模型完全離線(xiàn)運(yùn)行，無(wú) Token 限制、無(wú)訂閱費(fèi)用、數(shù)據(jù)不出設(shè)備。

3.1 方案一：使用 Ollama 部署本地模型

Ollama 是目前最簡(jiǎn)單易用的本地模型部署工具，支持 Windows、macOS、Linux。

第一步：安裝 Ollama

# MacOS / Linux 一鍵安裝
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# Windows（管理員PowerShell）
winget install Ollama.Ollama

第二步：下載并啟動(dòng)模型

# 入門(mén)推薦（輕量，1GB）
ollama run qwen2.5:1.5b
# 主流推薦（綜合效果，4.7GB）
ollama run qwen2.5:7b
# 推理增強(qiáng)版
ollama run deepseek-r1:7b

第三步：驗(yàn)證本地 API 服務(wù)

Ollama 默認(rèn)在 http://localhost:11434 提供 OpenAI 兼容 API，驗(yàn)證命令：

curl http://localhost:11434/v1/models

第四步：配置 OpenClaw

編輯配置文件 ~/.openclaw/openclaw.json：

{
  "models": {
    "providers": {
      "ollama": {
        "baseUrl": "http://127.0.0.1:11434/v1",
        "apiKey": "no-key",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "qwen2.5:7b",
            "name": "Qwen2.5 7B Local",
            "contextWindow": 32768,
            "maxTokens": 8192
          },
          {
            "id": "qwen2.5:1.5b",
            "name": "Qwen2.5 1.5B Local",
            "contextWindow": 32768,
            "maxTokens": 4096
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "ollama/qwen2.5:7b"
      }
    }
  }
}

第五步：重啟網(wǎng)關(guān)

openclaw gateway restart

3.2 方案二：使用 LM Studio 部署本地模型

LM Studio 提供圖形化界面，適合不熟悉命令行的用戶(hù)。

第一步：下載安裝 LM Studio

訪(fǎng)問(wèn) https://lmstudio.ai/download，根據(jù)系統(tǒng)下載對(duì)應(yīng)版本。

第二步：下載模型

打開(kāi) LM Studio，點(diǎn)擊左側(cè)「Model Hub」
搜索「qwen2.5」或你需要的模型
選擇量化版本（推薦 Q4_K_M 版本，平衡性能與顯存）
點(diǎn)擊「Download」下載

第三步：開(kāi)啟 API 服務(wù)

點(diǎn)擊左側(cè)「Server」
開(kāi)啟「Enable Server」和「Enable OpenAI Compatibility」
默認(rèn)端口為 1234，無(wú)需修改
在「Advanced Settings」中設(shè)置 Context Window 為 100000

第四步：驗(yàn)證 API 服務(wù)

curl http://localhost:1234/v1/models

第五步：配置 OpenClaw

{
  "models": {
    "providers": {
      "lmstudio": {
        "baseUrl": "http://localhost:1234/v1",
        "apiKey": "lmstudio-key",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "qwen2.5-32b",
            "name": "Qwen2.5 32B Local",
            "contextWindow": 100000,
            "maxTokens": 8192,
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0
            }
          }
        ]
      }
    }
  }
}

3.3 本地模型的硬件要求參考

模型規(guī)模	顯存需求	適用硬件	典型模型
1B-3B	2-4GB	CPU/低端顯卡	Qwen2.5 1.5B、Phi-3 Mini
7B-9B	6-8GB	RTX 3060/4060	Qwen2.5 7B、DeepSeek 7B
27B-35B	16-24GB	RTX 4090/5090	Qwen2.5 32B、DeepSeek 32B

量化版本選擇建議：

Q4_K_M：平衡性能與顯存，最推薦
Q5_K_M：精度稍高，顯存增加約 20%
Q8_0：精度接近原版，顯存翻倍

第四章：高級(jí)配置——多模型智能降級(jí)與切換

4.1 雙模型配置（主模型+降級(jí)模型）

配置主模型和降級(jí)模型后，當(dāng)主模型不可用（如 API 超限、服務(wù)中斷）時(shí)，OpenClaw 自動(dòng)切換到備用模型，實(shí)現(xiàn)高可用。

{
  "models": {
    "mode": "fallback",
    "providers": {
      "local": {
        "baseUrl": "http://localhost:11434/v1",
        "apiKey": "no-key",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "qwen2.5:7b",
            "name": "Qwen2.5 7B Local"
          }
        ]
      },
      "cloud": {
        "baseUrl": "https://yuanbao.tencentcloudapi.com/v1",
        "apiKey": "sk-xxx",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "hunyuan-turbo",
            "name": "混元 Turbo"
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "local/qwen2.5:7b",
        "fallback": "cloud/hunyuan-turbo"
      }
    }
  }
}

4.2 環(huán)境變量管理 API Key（推薦）

為保護(hù) API Key 安全，建議使用環(huán)境變量而非明文寫(xiě)入配置文件。

設(shè)置環(huán)境變量：

# Linux/MacOS
export YUANBAO_API_KEY="sk-xxx"
export DEEPSEEK_API_KEY="sk-yyy"
# Windows PowerShell
$env:YUANBAO_API_KEY="sk-xxx"

配置文件引用：

{
  "models": {
    "providers": {
      "yuanbao": {
        "baseUrl": "https://yuanbao.tencentcloudapi.com/v1",
        "apiKey": "${YUANBAO_API_KEY}",
        "api": "openai-completions"
      }
    }
  }
}

4.3 模型參數(shù)調(diào)優(yōu)

根據(jù)模型能力，可以配置更詳細(xì)的參數(shù)來(lái)優(yōu)化表現(xiàn)：

{
  "models": {
    "providers": {
      "my-model": {
        "baseUrl": "http://localhost:1234/v1",
        "apiKey": "xxx",
        "models": [
          {
            "id": "qwen2.5-32b",
            "name": "Qwen2.5 32B",
            "contextWindow": 100000,
            "maxTokens": 8192,
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            }
          }
        ]
      }
    }
  }
}

參數(shù)說(shuō)明：

contextWindow：模型支持的最大上下文長(zhǎng)度，影響記憶能力
maxTokens：?jiǎn)未位卮鸬淖畲?Token 數(shù)
reasoning：是否支持思考過(guò)程（僅部分模型支持）
cost：計(jì)費(fèi)參數(shù)，本地模型設(shè)為 0

第五章：快速配置命令匯總

5.1 命令行方式配置

OpenClaw 提供了非交互式命令行，可在腳本中直接配置模型：

# 添加自定義模型供應(yīng)商
openclaw onboard \
  --auth-choice custom-api-key \
  --custom-provider-id my-model \
  --custom-base-url http://localhost:8000/v1 \
  --custom-model-id qwen2.5-7b \
  --custom-api-key "no-key-needed" \
  --custom-compatibility openai

5.2 模型管理命令速查

命令	功能
`openclaw models list`	列出所有已配置模型
`openclaw models current`	查看當(dāng)前默認(rèn)模型
`openclaw models set 提供商/模型ID`	切換默認(rèn)模型
`openclaw chat --model 模型ID`	臨時(shí)使用指定模型對(duì)話(huà)
`openclaw config get models`	查看模型配置
`openclaw config set models.providers.xxx.baseUrl URL`	修改模型 API 地址

5.3 快速測(cè)試模型是否生效

# 測(cè)試當(dāng)前模型
openclaw chat --prompt "你是什么模型？請(qǐng)簡(jiǎn)要介紹自己"
# 指定模型測(cè)試
openclaw chat --model yuanbao/hunyuan-turbo --prompt "你好"

如果模型正常響應(yīng)，說(shuō)明配置已生效。

第六章：常見(jiàn)問(wèn)題與解決方案

Q1：修改模型后無(wú)法連接怎么辦？

排查步驟：

檢查 API Key 是否正確，注意前后是否有空格
確認(rèn)賬號(hào)是否有足夠 Token 額度（新賬號(hào)需實(shí)名認(rèn)證）
重啟 OpenClaw 服務(wù)：openclaw gateway restart
檢查網(wǎng)絡(luò)是否能訪(fǎng)問(wèn) API 地址：curl -I https://api.deepseek.com/v1

Q2：如何確認(rèn)模型配置已生效？

發(fā)送測(cè)試消息，如“你現(xiàn)在調(diào)用的模型是什么”，如果 AI 能正常響應(yīng)并說(shuō)明模型信息，說(shuō)明配置成功。也可通過(guò) openclaw models current 命令查看當(dāng)前使用的模型。

Q3：本地模型響應(yīng)太慢怎么辦？

選擇更小的量化版本（如從 Q5_K_M 換為 Q4_K_M）
選擇更小的模型（如從 32B 換為 7B）
確保 GPU 驅(qū)動(dòng)正常，CPU 推理會(huì)明顯變慢
調(diào)整 Context Window 長(zhǎng)度，過(guò)長(zhǎng)的上下文會(huì)消耗大量顯存

Q4：多個(gè)模型如何快速切換？

Web 面板中點(diǎn)擊右上角模型選擇器下拉菜單，或使用命令 openclaw models set 提供商/模型ID。對(duì)話(huà)內(nèi)也可直接輸入 /model 模型ID 快速切換。

Q5：OpenClaw 能否同時(shí)使用多個(gè)模型？

可以。通過(guò)配置 fallback 降級(jí)模型實(shí)現(xiàn)自動(dòng)切換，或通過(guò)對(duì)話(huà)內(nèi)手動(dòng)切換。

Q6：云端模型和本地模型如何選擇？

因素	云端模型	本地模型
成本	按量付費(fèi)/免費(fèi)額度	完全免費(fèi)
性能	響應(yīng)快，算力強(qiáng)	取決于本地硬件
隱私	數(shù)據(jù)上傳云端	數(shù)據(jù)不出本地
聯(lián)網(wǎng)	需要網(wǎng)絡(luò)	可完全離線(xiàn)
復(fù)雜任務(wù)能力	強(qiáng)（千億參數(shù)）	較弱（受硬件限制）

建議組合：日常使用本地模型降成本，復(fù)雜任務(wù)通過(guò) fallback 自動(dòng)切換到云端模型。

結(jié)語(yǔ)：選對(duì)“大腦”，龍蝦才能真正干活

OpenClaw 的強(qiáng)大之處在于它的“開(kāi)放性”——不綁定任何模型，讓你自由選擇最適合需求的“大腦”。無(wú)論是追求極致的代碼能力（DeepSeek）、優(yōu)秀的中文理解（騰訊元寶）、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)（本地 Ollama），還是零成本長(zhǎng)期使用（元寶免費(fèi)版、豆包），都能找到匹配方案。

配置的核心三步驟：

獲取 API Key（云端）或部署本地服務(wù)（Ollama/LM Studio）
編輯配置文件 ~/.openclaw/openclaw.json 添加模型提供商
執(zhí)行 openclaw gateway restart 重啟生效

現(xiàn)在，動(dòng)手為你養(yǎng)的“龍蝦”換個(gè)更聰明的大腦吧——讓它在文件整理、代碼生成、跨應(yīng)用協(xié)同中真正“說(shuō)到做到”！

以上就是OpenClaw怎么換大模型？3步免費(fèi)切換各種大模型配置教程的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于OpenClaw免費(fèi)切換各種大模型配置的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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OpenClaw怎么換大模型？3步免費(fèi)切換各種大模型配置教程

目錄

引言：為什么要換掉你的“龍蝦大腦”？

第一章：核心原理——OpenClaw 如何對(duì)接大模型？

1.1 為什么需要更換模型？

1.2 OpenClaw 的模型配置架構(gòu)

1.3 支持的三類(lèi)模型

1.4 模型切換的核心操作

第二章：云端模型配置——接入主流大模型

2.1 騰訊元寶模型配置（推薦中文場(chǎng)景）

2.2 豆包模型配置

2.3 DeepSeek 模型配置

2.4 智譜 GLM 模型配置

2.5 百度千帆模型配置

2.6 自定義模型供應(yīng)商（任意 OpenAI 兼容 API）

第三章：本地私有化模型部署——完全免費(fèi)、數(shù)據(jù)隱私

3.1 方案一：使用 Ollama 部署本地模型

3.2 方案二：使用 LM Studio 部署本地模型

3.3 本地模型的硬件要求參考

第四章：高級(jí)配置——多模型智能降級(jí)與切換

4.1 雙模型配置（主模型+降級(jí)模型）

4.2 環(huán)境變量管理 API Key（推薦）

4.3 模型參數(shù)調(diào)優(yōu)

第五章：快速配置命令匯總

5.1 命令行方式配置

5.2 模型管理命令速查

5.3 快速測(cè)試模型是否生效

第六章：常見(jiàn)問(wèn)題與解決方案

Q1：修改模型后無(wú)法連接怎么辦？

Q2：如何確認(rèn)模型配置已生效？

Q3：本地模型響應(yīng)太慢怎么辦？

Q4：多個(gè)模型如何快速切換？

Q5：OpenClaw 能否同時(shí)使用多個(gè)模型？

Q6：云端模型和本地模型如何選擇？

結(jié)語(yǔ)：選對(duì)“大腦”，龍蝦才能真正干活

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1.1 為什么需要更換模型？

Q2：如何確認(rèn)模型配置已生效？

Q5：OpenClaw 能否同時(shí)使用多個(gè)模型？

結(jié)語(yǔ)：選對(duì)“大腦”，龍蝦才能真正干活