2026年OpenClaw怎么换大模型？3步免费切换各种大模型配置教程

大家好，我是讯享网，很高兴认识大家。这里提供最前沿的Ai技术和互联网信息。

 一句话总结：OpenClaw 本身不内置任何大模型，而是通过灵活的配置机制对接各类模型服务。更换模型只需三步：选择目标模型获取 API Key、在配置文件中添加模型提供商、重启网关生效。支持云端模型（元宝、豆包、DeepSeek、智谱 GLM 等）、本地私有化模型（Ollama、LM Studio）、以及任何兼容 OpenAI API 协议的自定义模型，完全免费或低成本使用，可同时配置多个模型实现智能降级切换。

引言：为什么要换掉你的“龙虾大脑”？

OpenClaw 被戏称为“龙虾”——它能操作文件、控制浏览器、跨应用协同、甚至操控硬件设备，是名副其实的“AI 执行引擎”。但很多人忽略了一个关键问题：OpenClaw 本身不包含任何 AI 模型。

就像一台性能再强的电脑，没有操作系统也无法工作。OpenClaw 的“大脑”完全来自你接入的大模型。这意味着：

- 用得好不好，取决于你配了什么模型

- 花钱多不多，取决于你选了免费还是付费模型

- 隐私安不安全，取决于你用云端还是本地模型

更关键的是，OpenClaw 支持同时配置多个模型，可以设置主模型和降级模型，当主模型超限或不可用时自动切换。这种“双保险”机制，让“龙虾”永不掉线。

本文将基于截至 2026 年 3 月的官方文档和社区实践，从核心原理、云端模型配置、本地私有化部署、高级配置技巧、常见问题五个维度，手把手教你为 OpenClaw 更换最合适的“大脑”。

第一章：核心原理——OpenClaw 如何对接大模型？

1.1 为什么需要更换模型？

OpenClaw 的核心价值在于“连接”——连接大模型的思考能力与电脑的真实操作权限。不同模型各有优劣：

| 需求场景 | 推荐模型类型 | 原因 |

|:----|:----|:----|

| 日常对话、文档处理 | 元宝、智谱 GLM | 中文理解强，免费额度充足 |

| 复杂推理、代码生成 | DeepSeek、Claude | 逻辑能力强，代码表现优异 |

| 数据隐私敏感场景 | 本地模型（Ollama/LM Studio） | 数据不出本地，完全离线可用 |

| 成本敏感、高频使用 | 元宝、豆包免费 API | 零成本或极低成本 |

| 多语言场景 | GPT、Claude | 英文及多语言能力强 |

1.2 OpenClaw 的模型配置架构

OpenClaw 的模型配置通过一个 JSON 文件完成，默认路径为：

- Linux/MacOS：`~/.openclaw/openclaw.json`

- Windows：`C:Users用户名.openclawopenclaw.json`

核心配置结构如下：

json

{

"models": {

"providers": {

"提供商ID": {

"baseUrl": "API地址",

"apiKey": "你的API密钥",

"api": "openai-completions",

"models": [

{

"id": "模型ID",

"name": "显示名称",

"contextWindow": 上下文长度,

"maxTokens": 最大输出Token数

}

]

}

"agents": {

"defaults": {

"model": {

"primary": "提供商ID/模型ID",

"fallback": "备用提供商ID/模型ID"

}

配置逻辑解析：

- providers：定义模型供应商（可配置多个）

- baseUrl：API 接入地址，必须兼容 OpenAI API 格式

- apiKey：认证密钥，支持环境变量引用（如 `${MY_API_KEY}`）

- models：该供应商下的具体模型列表

- primary/fallback：主模型和降级模型，实现高可用

1.3 支持的三类模型

| 类型 | 代表平台 | 接入方式 | 成本 |

|:----|:----|:----|:----|

1.4 模型切换的核心操作

OpenClaw 提供了三种切换模型的方式，适应不同使用习惯：

| 切换方式 | 命令/操作 | 适用场景 |

|:----|:----|:----|

| Web 面板切换 | 点击右上角模型选择器下拉菜单 | 日常使用，最直观 |

| 命令行切换 | `openclaw models set 提供商/模型ID` | 开发者，批量操作 |

| 对话内切换 | 输入 `/model list`、`/model 模型ID` | 快速测试对比 |

快速命令示例：

bash

# 查看所有已配置模型

openclaw models list

# 查看当前默认模型

openclaw models current

# 切换默认模型

openclaw models set yuanbao/hunyuan-turbo

# 临时切换单次对话（不改变默认）

openclaw chat --model yuanbao/hunyuan-turbo --prompt "测试"

第二章：云端模型配置——接入主流大模型

2.1 腾讯元宝模型配置（推荐中文场景）

腾讯元宝基于混元大模型，提供强大的中文理解和多模态能力，2026 年推出免费额度方案，大幅降低使用门槛。

第一步：获取 API Key

1. 登录腾讯云官网，进入「元宝大模型控制台」

2. 在左侧菜单找到「API 密钥管理」，点击「创建密钥」

3. 复制并妥善保存生成的 API Key（格式类似 `sk-xxx`）

>  省钱提示：腾讯元宝提供每日免费额度，适合个人开发者和中小企业测试使用。

第二步：配置 OpenClaw

编辑配置文件 `~/.openclaw/openclaw.json`：

json

{

"models": {

"providers": {

"yuanbao": {

"baseUrl": "https://yuanbao.tencentcloudapi.com/v1",

"apiKey": "sk-你的API密钥",

"api": "openai-completions",

"models": [

{

"id": "hunyuan-turbo",

"name": "混元 Turbo",

"contextWindow": ,

"maxTokens": 8192

{

"id": "hunyuan-pro",

"name": "混元 Pro",

"contextWindow": ,

"maxTokens": 16384

{

"id": "hunyuan-lite",

"name": "混元 Lite",

"contextWindow": 32768,

"maxTokens": 4096

}

]

}

"agents": {

"defaults": {

"model": {

"primary": "yuanbao/hunyuan-turbo"

}

第三步：重启网关生效

bash

openclaw gateway restart

元宝免费版配置（零成本方案）：

json

{

"models": {

"providers": {

"yuanbao-free": {

"baseUrl": "https://yuanbao.tencentcloudapi.com/free/v1",

"apiKey": "你的免费版API Key",

"api": "openai-completions",

"models": [

{

"id": "hunyuan-free",

"name": "混元免费版",

"contextWindow": 32768,

"maxTokens": 8192

}

]

}

2.2 豆包模型配置

字节跳动豆包以出色的多模态能力和创意生成著称，提供免费 API 额度。

获取 API Key：

1. 访问字节火山引擎控制台

2. 进入「豆包大模型」服务

3. 创建 API Key 并复制保存

配置示例：

json

{

"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": ,

"maxTokens": 16384

}

]

}

2.3 DeepSeek 模型配置

DeepSeek 以强大的代码能力和推理能力著称，是开发者的热门选择。

获取 API Key：访问 DeepSeek 开放平台 → 注册账号 → 创建 API Key

配置示例：

json

{

"models": {

"providers": {

"deepseek": {

"baseUrl": "https://api.deepseek.com/v1",

"apiKey": "sk-你的DeepSeek密钥",

"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 智谱 GLM 模型配置

智谱 AI 的 GLM 系列模型中文理解优秀，提供免费额度。

获取 API Key：

1. 访问智谱 AI 开放平台，注册账号

2. 进入「控制台」→「API Keys」

3. 点击「添加新的 API Key」，复制保存

配置示例：

json

{

"models": {

"providers": {

"zhipu": {

"baseUrl": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",

"apiKey": "你的智谱API Key",

"api": "openai-completions",

"models": [

{

"id": "glm-4-plus",

"name": "GLM-4 Plus",

"contextWindow": ,

"maxTokens": 8192

{

"id": "glm-4-flash",

"name": "GLM-4 Flash",

"contextWindow": 32768,

"maxTokens": 4096

}

]

}

2.5 百度千帆模型配置

百度千帆平台提供 ERNIE 系列模型。

配置示例：

json

{

"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": ,

"maxTokens": 8192

}

]

}

2.6 自定义模型供应商（任意 OpenAI 兼容 API）

如果以上官方模型都不满足需求，OpenClaw 支持接入任何兼容 OpenAI API 协议的模型服务。

适用场景：

- 使用公司内部部署的模型服务

- 接入新兴模型平台的 API

- 使用硅基流动等聚合平台

配置格式：

json

{

"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：接入硅基流动 DeepSeek 模型

json

{

"models": {

"providers": {

"siliconflow": {

"baseUrl": "https://api.siliconflow.cn/v1",

"apiKey": "你的硅基流动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——完全免费、数据隐私

对于追求数据隐私、希望完全免费的场景，本地部署是理想选择。本地模型完全离线运行，无 Token 限制、无订阅费用、数据不出设备。

3.1 方案一：使用 Ollama 部署本地模型

Ollama 是目前最简单易用的本地模型部署工具，支持 Windows、macOS、Linux。

第一步：安装 Ollama

bash

# MacOS / Linux 一键安装

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# Windows（管理员PowerShell）

winget install Ollama.Ollama

第二步：下载并启动模型

bash

# 入门推荐（轻量，1GB）

ollama run qwen2.5:1.5b

# 主流推荐（综合效果，4.7GB）

ollama run qwen2.5:7b

# 推理增强版

ollama run deepseek-r1:7b

第三步：验证本地 API 服务

Ollama 默认在 `http://localhost:11434` 提供 OpenAI 兼容 API，验证命令：

bash

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

第四步：配置 OpenClaw

编辑配置文件 `~/.openclaw/openclaw.json`：

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：重启网关

bash

openclaw gateway restart

3.2 方案二：使用 LM Studio 部署本地模型

LM Studio 提供图形化界面，适合不熟悉命令行的用户。

第一步：下载安装 LM Studio

访问 [https://lmstudio.ai/download](https://lmstudio.ai/download)，根据系统下载对应版本。

第二步：下载模型

1. 打开 LM Studio，点击左侧「Model Hub」

2. 搜索「qwen2.5」或你需要的模型

3. 选择量化版本（推荐 Q4_K_M 版本，平衡性能与显存）

4. 点击「Download」下载

第三步：开启 API 服务

1. 点击左侧「Server」

2. 开启「Enable Server」和「Enable OpenAI Compatibility」

3. 默认端口为 1234，无需修改

4. 在「Advanced Settings」中设置 Context Window 为

第四步：验证 API 服务

bash

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

第五步：配置 OpenClaw

json

{

"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": ,

"maxTokens": 8192,

"cost": {

"input": 0,

"output": 0

}

]

}

3.3 本地模型的硬件要求参考

|:----|:----|:----|:----|

| 1B-3B | 2-4GB | CPU/低端显卡 | 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 |

量化版本选择建议：

- Q4_K_M：平衡性能与显存，最推荐

- Q5_K_M：精度稍高，显存增加约 20%

- Q8_0：精度接近原版，显存翻倍

第四章：高级配置——多模型智能降级与切换

4.1 双模型配置（主模型+降级模型）

配置主模型和降级模型后，当主模型不可用（如 API 超限、服务中断）时，OpenClaw 自动切换到备用模型，实现高可用。

json

{

"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 环境变量管理 API Key（推荐）

为保护 API Key 安全，建议使用环境变量而非明文写入配置文件。

设置环境变量：

bash

# 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：

json

{

"models": {

"providers": {

"yuanbao": {

"baseUrl": "https://yuanbao.tencentcloudapi.com/v1",

"apiKey": "${YUANBAO_API_KEY}",

"api": "openai-completions"

}

4.3 模型参数调优

根据模型能力，可以配置更详细的参数来优化表现：

json

{

"models": {

"providers": {

"my-model": {

"baseUrl": "http://localhost:1234/v1",

"apiKey": "xxx",

"models": [

{

"id": "qwen2.5-32b",

"name": "Qwen2.5 32B",

"contextWindow": ,

"maxTokens": 8192,

"reasoning": false,

"input": ["text"],

"cost": {

"input": 0,

"output": 0,

"cacheRead": 0,

"cacheWrite": 0

}

]

}

参数说明：

- `contextWindow`：模型支持的最大上下文长度，影响记忆能力

- `maxTokens`：单次回答的最大 Token 数

- `reasoning`：是否支持思考过程（仅部分模型支持）

- `cost`：计费参数，本地模型设为 0

第五章：快速配置命令汇总

5.1 命令行方式配置

OpenClaw 提供了非交互式命令行，可在脚本中直接配置模型：

bash

# 添加自定义模型供应商

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` | 查看当前默认模型 |

| `openclaw models set 提供商/模型ID` | 切换默认模型 |

| `openclaw chat --model 模型ID` | 临时使用指定模型对话 |

| `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 快速测试模型是否生效

bash

# 测试当前模型

openclaw chat --prompt "你是什么模型？请简要介绍自己"

# 指定模型测试

openclaw chat --model yuanbao/hunyuan-turbo --prompt "你好"

如果模型正常响应，说明配置已生效。

第六章：常见问题与解决方案

Q1：修改模型后无法连接怎么办？

排查步骤：

1. 检查 API Key 是否正确，注意前后是否有空格

2. 确认账号是否有足够 Token 额度（新账号需实名认证）

3. 重启 OpenClaw 服务：`openclaw gateway restart`

4. 检查网络是否能访问 API 地址：`curl -I https://api.deepseek.com/v1`

Q2：如何确认模型配置已生效？

发送测试消息，如“你现在调用的模型是什么”，如果 AI 能正常响应并说明模型信息，说明配置成功。也可通过 `openclaw models current` 命令查看当前使用的模型。

Q3：本地模型响应太慢怎么办？

- 选择更小的量化版本（如从 Q5_K_M 换为 Q4_K_M）

- 选择更小的模型（如从 32B 换为 7B）

- 确保 GPU 驱动正常，CPU 推理会明显变慢

- 调整 Context Window 长度，过长的上下文会消耗大量显存

Q4：多个模型如何快速切换？

Web 面板中点击右上角模型选择器下拉菜单，或使用命令 `openclaw models set 提供商/模型ID`。对话内也可直接输入 `/model 模型ID` 快速切换。

Q5：OpenClaw 能否同时使用多个模型？

可以。通过配置 `fallback` 降级模型实现自动切换，或通过对话内手动切换。

Q6：云端模型和本地模型如何选择？

| 因素 | 云端模型 | 本地模型 |

|:----|:----|:----|

| 成本 | 按量付费/免费额度 | 完全免费 |

| 性能 | 响应快，算力强 | 取决于本地硬件 |

| 隐私 | 数据上传云端 | 数据不出本地 |

| 联网 | 需要网络 | 可完全离线 |

| 复杂任务能力 | 强（千亿参数） | 较弱（受硬件限制） |

建议组合：日常使用本地模型降成本，复杂任务通过 fallback 自动切换到云端模型。

结语：选对“大脑”，龙虾才能真正干活

OpenClaw 的强大之处在于它的“开放性”——不绑定任何模型，让你自由选择最适合需求的“大脑”。无论是追求极致的代码能力（DeepSeek）、优秀的中文理解（腾讯元宝）、数据隐私保护（本地 Ollama），还是零成本长期使用（元宝免费版、豆包），都能找到匹配方案。

配置的核心三步骤：

1. 获取 API Key（云端）或部署本地服务（Ollama/LM Studio）

2. 编辑配置文件 `~/.openclaw/openclaw.json` 添加模型提供商

3. 执行 `openclaw gateway restart` 重启生效

现在，动手为你养的“龙虾”换个更聪明的大脑吧——让它在文件整理、代码生成、跨应用协同中真正“说到做到”！

---

_注：本文基于 OpenClaw 官方文档及 2026 年 3 月各云厂商***息整理。_

资源链接：

- OpenClaw GitHub：[https://github.com/openclaw-project/openclaw](https://github.com/openclaw-project/openclaw)

- 腾讯元宝：[https://yuanbao.tencent.com](https://yuanbao.tencent.com)

- Ollama 官网：[https://ollama.com](https://ollama.com)

- LM Studio 官网：[https://lmstudio.ai](https://lmstudio.ai)

 相关链接

 OpenClaw 技术专栏：本专栏作者致力于 OpenClaw 技术的生态建设与实战落地。不同于浅层的概念科普，作者坚持 “手算 + 代码” 的深度分享模式，主张通过手动推演理解算法本质，结合生产级代码验证理论可行性。

[https://cloud.tencent.com/developer/column/](https://cloud.tencent.com/developer/column/)

 关于作者：专注技术落地，深耕硬核干货本文作者致力于 OpenClaw 技术的生态建设与实战落地。不同于浅层的概念科普，作者坚持 “手算 + 代码” 的深度分享模式，主张通过手动推演理解算法本质，结合生产级代码验证理论可行性。

请关注我主页：https://cloud.tencent.com/developer/user/

2026年OpenClaw怎么换大模型？3步免费切换各种大模型配置教程

相关推荐