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OpenClaw的核心优势之一，就是不绑定特定AI模型。

你可以根据场景选择不同的模型：

• DeepSeek：性价比高，适合日常对话
• 飞桨PaddlePaddle：中文优化，适合文本处理
• 腾讯云：企业级服务，适合敏感数据

本文将详细介绍如何配置多种AI模型，实现灵活切换。

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1.1 配置文件位置

OpenClaw的配置文件位于：

/.openclaw/config/preferences.json 

Windows系统：

C:Users你的用户名.openclawconfigpreferences.json 

macOS/Linux系统：

/.openclaw/config/preferences.json 

1.2 配置文件结构

{

"agents": { "defaults": { "model": "deepseek-chat", // 默认模型 "permission": "full", // 权限模式 "thinking": "low" // 思考深度 } }, "models": { "providers": { // 各模型配置 } } 

}

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2.1 获取API Key

步骤：

1. 访问 https://platform.deepseek.com/
2. 注册/登录账号
3. 点击”API Keys” → “Create New Key”
4. 复制生成的Key（以sk-开头）

注意：Key只在创建时显示一次，务必及时保存。

2.2 配置参数

{

"models": { "providers": { "deepseek": { "api_key": "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx", "base_url": "https://api.deepseek.com" } } } 

}

2.3 模型选择

DeepSeek提供两种模型：

配置示例：

{

"agents": { "defaults": { "model": "deepseek-reasoner" // 使用推理模型 } } 

}

2.4 定价参考

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3.1 开通服务

步骤：

1. 登录腾讯云控制台
2. 搜索”DeepSeek API”或”腾讯云TI平台”
3. 开通服务
4. 获取SecretId和SecretKey

3.2 配置参数

{

"models": { "providers": { "tencent": { "secret_id": "your-secret-id", "secret_key": "your-secret-key", "base_url": "https://api.tencentcloudapi.com" } } } 

}

3.3 优势

• 企业级服务：SLA保障，稳定性高
• 合规性：数据不出境，满足合规要求
• 发票支持：企业采购方便

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4.1 安装依赖

# CPU版本 pip install paddlepaddle

# GPU版本 pip install paddlepaddle-gpu

4.2 获取API Key

1. 访问 https://open.paddlepaddle.org/
2. 注册/登录账号
3. 在”API管理”中创建Key

4.3 配置参数

{

"models": { "providers": { "paddle": { "api_key": "your-paddle-api-key", "base_url": "https://open.paddlepaddle.org/api/v1" } } } 

}

4.4 模型选择

飞桨提供多种中文优化模型：

配置示例：

{

"agents": { "defaults": { "model": "paddle/glm-4.7" } } 

}

4.5 优势

• 中文优化：对中文语境理解更好
• 开源生态：丰富的模型库
• 本地部署：支持完全本地化

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5.1 获取API Key

1. 访问 https://openrouter.ai/
2. 注册/登录账号
3. 在”Keys”页面创建新Key

5.2 配置参数

{

"models": { "providers": { "openrouter": { "api_key": "sk-or-xxxxxxxxxxxxxxxx", "base_url": "https://openrouter.ai/api/v1" } } } 

}

5.3 模型选择

OpenRouter聚合了多种模型：

配置示例：

{

"agents": { "defaults": { "model": "anthropic/claude-3.5-sonnet" } } 

}

5.4 优势

• 多模型聚合：一个API访问多种模型
• 灵活计费：按实际使用付费
• 快速切换：修改配置即可切换模型

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6.1 安装Ollama

macOS/Linux：

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

Windows：
下载安装包：https://ollama.com/download

6.2 下载模型

# 下载DeepSeek本地版 ollama pull deepseek-r1:7b

# 下载Llama ollama pull llama3.1:8b

6.3 启动服务

ollama serve 

默认监听端口：11434

6.4 配置OpenClaw

{

"models": { "providers": { "ollama": { "base_url": "http://localhost:11434" } } }, "agents": { "defaults": { "model": "ollama/deepseek-r1:7b" } } 

}

6.5 优势

• 完全本地：数据不出电脑
• 免费使用：无API调用成本
• 隐私保护：敏感数据不外泄

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7.1 场景化切换

不同场景使用不同模型：

{

"agents": { "defaults": { "model": "deepseek-chat" // 默认模型 }, "presets": { "coding": { "model": "anthropic/claude-3.5-sonnet" // 编码场景 }, "chinese": { "model": "paddle/glm-4.7" // 中文场景 }, "sensitive": { "model": "ollama/deepseek-r1:7b" // 敏感数据用本地模型 } } } 

}

7.2 运行时切换

在对话中指定模型：

@coding 帮我写一段Python代码 

或者：

用本地模型帮我分析这份敏感文档 

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8.1 性能优化

调整并发数：

{

"models": { "concurrency": 3, // 并发请求数 "timeout": 30000 // 超时时间（毫秒） } 

}

启用缓存：

{

"cache": { "enabled": true, "ttl": 3600 // 缓存有效期（秒） } 

}

8.2 成本优化

设置Token限制：

{

"agents": { "defaults": { "max_tokens": 2000, // 最大输出Token "temperature": 0.7 // 温度参数 } } 

}

使用更便宜的模型：

• 日常对话用deepseek-chat（成本低）
• 复杂任务用deepseek-reasoner（质量高）
• 敏感数据用本地模型（免费）

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9.1 模型调用失败

排查步骤：

1. 检查API Key是否正确
2. 检查账户余额是否充足
3. 检查网络连接是否正常
4. 检查配置文件格式是否正确

9.2 响应速度慢

优化建议：

• 使用更快的模型（deepseek-chat）
• 启用缓存
• 减少max_tokens设置
• 检查网络延迟

9.3 输出质量差

优化建议：

• 提高temperature参数
• 使用更强大的模型
• 提供更详细的上下文

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OpenClaw的多模型支持，让用户可以根据场景灵活选择AI能力。

• 追求性价比：DeepSeek
• 追求中文效果：飞桨
• 追求企业级稳定：腾讯云
• 追求隐私安全：Ollama本地模型