模型与 Provider

这一课你将能做到

1. 用 openclaw models 查看、切换、设置默认模型
2. 在配置里接入 Anthropic / OpenAI / Ollama 三种 provider
3. 设计「简单任务用轻量模型，复杂任务用主力模型」的分层策略

为什么要学

团队 bot 怕两种烧钱：一是「问个早安也调了最贵的大模型」，二是「复杂任务塞给轻量模型，结果出错还得人修」。OpenClaw 支持多 provider 并存的模型路由，选对了模型组合，既省钱又保质量。

人话：这一课教你怎么给 bot 配一个「性价比合理的大脑」。

先建立图像

OpenClaw 的模型体系三层结构：

Provider（模型厂商）
  ├── Anthropic  → Claude 系列（Sonnet / Opus / Haiku）
  ├── OpenAI     → GPT 系列（4o / o1 / o3-mini）
  ├── Ollama     → 本地模型（Llama / Qwen / DeepSeek-Coder）
  └── …（Gemini、Groq、DeepSeek API 等）

模型层
  ├── 主力模型（systemAgent）：日常对话、复杂任务
  ├── 推理模型（reasoningAgent）：数学、代码、深度分析
  └── 图像/嵌入模型（可选）

配置层：~/.openclaw/openclaw.json
  agents.defaults.systemAgent.model → 默认主力
  agents.defaults.systemAgent.reasoningAgent.model → 推理任务

跟着做

步骤 1：查看当前模型

openclaw models status
openclaw models list --json

步骤 2：设置默认模型

openclaw models set claude-sonnet-4-20250514

步骤 3：配置多 Provider

编辑 ~/.openclaw/openclaw.json：

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "systemAgent": {
        "model": "claude-sonnet-4-20250514",
        "provider": "anthropic"
      },
      "reasoningAgent": {
        "model": "claude-3-opus",
        "provider": "anthropic"
      }
    }
  },
  "models": {
    "providers": {
      "anthropic": {
        "apiKey": "${ANTHROPIC_API_KEY}"
      },
      "openai": {
        "apiKey": "${OPENAI_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

步骤 4：接入 Ollama（零 API 费用方案）

# 安装 Ollama 并拉模型
ollama pull qwen2.5:14b

# 配置 OpenClaw 使用 Ollama（默认本地 http://localhost:11434）
openclaw models set qwen2.5:14b --provider ollama

步骤 5：验证切换

openclaw infer "你好，你是谁？" --model claude-sonnet-4-20250514
openclaw infer "你好，你是谁？" --model qwen2.5:14b

两条命令分别走不同 provider 和模型，对比输出质量。

讲清楚要点

1. 设置模型用 models set，不是改 agents 配置：openclaw models set 同时更新默认 provider 和模型，并做有效性校验；直接改 agents 配置若 model 写错会导致启动报错。