你在用 OpenClaw 处理日常工作，大多数时候用 ，但对于某些中文任务你更喜欢 Kimi（月之暗面）。你在配置文件里同时保存了两个提供商的密钥，并且希望能用 或者 来指定它们，还想在 Claude 触发速率限制时自动回退到备用模型。
这个场景暴露了五个具体问题：
- 寻址：系统怎么知道 是”月之暗面，k2p5 模型”？
- 认证：每个提供商的 API 密钥存在哪、怎么取？
- 自动发现：不需要在配置里把每个提供商手写一遍吗？
- 回退：主模型失败后，系统怎么自动切换？
- 扩展：MiniMax 等新提供商是怎么通过 Plugin SDK 接入的？
所有的模型操作都从一个基本单元开始：
模型在所有地方都以 格式书写，例如 。 负责解析这个字符串：
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默认值（）：
当用户写 （不带斜杠），系统自动补全为 并给出弃用警告，引导用户使用完整格式。
不同用户可能用不同的名称指代同一个提供商， 处理所有已知别名：
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这让用户在配置里写 或 都能正确路由到 VolcEngine 提供商，而不用关心内部 ID。
用户在 里为每个提供商声明：
每个 包含：
- ：可以是实际密钥字符串、环境变量名（系统自动读取）、或 OAuth 占位符
- ：API 端点
- ：协议类型（、、 等）
- ：该提供商的模型列表，含上下文窗口、推理能力、输入类型等元数据
但要求用户手写每个提供商太繁琐了。 在 Gateway 启动时自动扫描：
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这意味着用户只需要设置 环境变量，OpenClaw 下次启动时就会自动找到 Kimi 并注入它的完整模型列表——不需要改任何配置。
当隐式发现和显式配置同时存在时，（默认值）将两者合并：
这个设计解决了一个实际痛点：当 Anthropic 发布新模型时，用户不需要手动更新配置里的 值，内置目录会自动刷新——但用户自定义的 覆盖和 注入依然生效。
是对"一个可用模型"的完整描述：
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目录通过 SDK 的 获取——这是 OpenClaw 底层的推理 SDK，内置了 Anthropic、OpenAI、Google 等主流提供商的最新模型列表。自定义提供商的模型会追加到这个目录之后。
为了支持多账户和速率限制轮转，OpenClaw 不直接存储 API Key，而是使用认证档案（Auth Profile）系统。
每个 Profile 是这样的结构：
档案存储在 。用户可以为同一个提供商配置多个档案（例如两个 Anthropic 账户）。
冷却机制：当一个 Profile 触发 429（速率限制）时，系统调用 ，为该 Profile 设置冷却期。下次请求时， 会优先选择不在冷却期的 Profile——这实现了多账户之间的自动轮转，无需用户手动干预。
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是一个双重用途的配置块：
- 当 非空时：只有列出的模型才被允许使用——这是一个白名单。任何未在列表中的 会被拒绝（）。
- 字段：允许用户用 代替完整的 。别名解析在每次模型引用时都会检查。
白名单的例外：显式配置的 fallback 列表绕过白名单。这是合理的——用户既然配置了回退链，就是在明确授权这些模型。
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解析时优先检查别名：
所以在 Telegram 消息里发 就能切换到 ，不需要记住完整路径。
配置 fallback 链：
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按顺序构建候选列表，去重并过滤无效项。实际的轮转逻辑在 的外层重试循环里——我们在上一篇分析 Agent 引擎时已经看到了这个结构：
冷却中的主模型不会被永久跳过。 实现了一个探针（probe）逻辑：
- 每隔 30 秒，即使主模型仍在冷却期，也允许发一次探针请求
- 如果冷却过期时间在未来 2 分钟内，提前开始探针
- 探针成功 → 主模型恢复，
这保证了速率限制解除后系统能快速恢复到主模型，而不是永远停留在降级状态。
以 MiniMax 为例。它的 OAuth 流程不是标准 API Key，而是需要一个带浏览器跳转的 Device Code 流程。这需要：
- 一个交互式引导用户完成 OAuth 的 方法
- 认证成功后，往配置写入 的
- 写入认证档案（access token + refresh token）
这些都通过 类型和 实现：
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返回的 包含：
用户运行 选择 MiniMax，完成 OAuth 跳转后，这一切自动写入——从此 别名就可以使用了。
部分模型（如 Claude Sonnet 4.6 的 extended thinking 模式）支持"慢思考"——花更多 token 推理后再给出答案。OpenClaw 用 统一管理这个维度：
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从模型目录读取 字段，自动将支持推理的模型的默认思考等级设为 ：
这让用户不用手动配置"这个模型需要开启 thinking"——模型目录里的能力声明自动决定了默认行为。
模型与提供商系统的核心是一套多层次的寻址与路由机制：
下一篇，我们将进入 OpenClaw 的节点系统与 Canvas——探索 Pi 框架中的”节点”概念如何支撑多 Agent 协作，以及 Canvas 是什么。
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