Modell-Provider

Referenz für LLM-/Modell-Provider (nicht Chat-Kanäle wie WhatsApp/Telegram). Regeln zur Modellauswahl finden Sie unter Modelle.

Kurzregeln

Provider-eigenes Verhalten von Plugins

Die meiste providerspezifische Logik befindet sich in Provider-Plugins (registerProvider(...)), während OpenClaw die generische Inferenzschleife beibehält. Plugins besitzen Onboarding, Modellkataloge, Auth-Env-Var-Mapping, Transport-/Konfigurationsnormalisierung, Tool-Schema-Bereinigung, Failover-Klassifizierung, OAuth-Aktualisierung, Nutzungsberichte, Thinking-/Reasoning-Profile und mehr.

Die vollständige Liste der Provider-SDK-Hooks und Beispiele für gebündelte Plugins finden Sie unter Provider-Plugins. Ein Provider, der einen vollständig eigenen Request-Executor benötigt, ist eine separate, tiefergehende Erweiterungsfläche.

API-Key-Rotation

Offizielle Provider-Plugins

Offizielle Provider-Plugins veröffentlichen ihre eigenen Modellkatalogzeilen. Diese Provider benötigen keine models.providers-Modelleinträge; aktivieren Sie das Provider-Plugin, richten Sie Auth ein und wählen Sie ein Modell. Verwenden Sie models.providers nur für explizite Custom-Provider oder enge Request-Einstellungen wie Timeouts.

OpenAI

• Provider: openai
• Authentifizierung: OPENAI_API_KEY
• Optionale Rotation: OPENAI_API_KEYS, OPENAI_API_KEY_1, OPENAI_API_KEY_2 plus OPENCLAW_LIVE_OPENAI_KEY (einzelne Überschreibung)
• Beispielmodelle: openai/gpt-5.5, openai/gpt-5.4-mini
• Prüfen Sie die Konto-/Modellverfügbarkeit mit openclaw models list --provider openai, wenn sich eine bestimmte Installation oder ein API-Key anders verhält.
• CLI: openclaw onboard --auth-choice openai-api-key
• Der Standard-Transport ist auto; OpenClaw übergibt die Transportauswahl an die gemeinsame Modell-Runtime.
• Überschreibung pro Modell über agents.defaults.models["openai/<model>"].params.transport ("sse", "websocket" oder "auto")
• OpenAI-Prioritätsverarbeitung kann über agents.defaults.models["openai/<model>"].params.serviceTier aktiviert werden
• /fast und params.fastMode mappen direkte openai/*-Responses-Requests auf service_tier=priority auf api.openai.com
• Verwenden Sie params.serviceTier, wenn Sie statt des gemeinsamen /fast-Toggles eine explizite Stufe möchten
• Versteckte OpenClaw-Attributionsheader (originator, version, User-Agent) gelten nur für nativen OpenAI-Traffic zu api.openai.com, nicht für generische OpenAI-kompatible Proxys
• Native OpenAI-Routen behalten außerdem Responses store, Prompt-Cache-Hinweise und OpenAI-Reasoning-Kompatibilitäts-Payload-Shaping bei; Proxy-Routen tun dies nicht
• openai/gpt-5.3-codex-spark ist über ChatGPT-/Codex-OAuth-Abonnementauthentifizierung verfügbar, wenn Ihr angemeldetes Konto es bereitstellt; OpenClaw unterdrückt weiterhin direkte OpenAI-API-Key- und Azure-API-Key-Routen für dieses Modell, weil diese Transporte es ablehnen

{  agents: { defaults: { model: { primary: "openai/gpt-5.5" } } },}

Anthropic

• Provider: anthropic
• Authentifizierung: ANTHROPIC_API_KEY
• Optionale Rotation: ANTHROPIC_API_KEYS, ANTHROPIC_API_KEY_1, ANTHROPIC_API_KEY_2 plus OPENCLAW_LIVE_ANTHROPIC_KEY (einzelne Überschreibung)
• Beispielmodell: anthropic/claude-opus-4-6
• CLI: openclaw onboard --auth-choice apiKey
• Direkte öffentliche Anthropic-Requests unterstützen den gemeinsamen /fast-Toggle und params.fastMode, einschließlich API-Key- und OAuth-authentifiziertem Traffic, der an api.anthropic.com gesendet wird; OpenClaw mappt dies auf Anthropic service_tier (auto vs. standard_only)
• Die bevorzugte Claude-CLI-Konfiguration hält die Modell-Ref kanonisch und wählt das CLI-Backend separat aus: anthropic/claude-opus-4-8 mit modellbezogenem agentRuntime.id: "claude-cli". Legacy-Refs claude-cli/claude-opus-4-7 funktionieren weiterhin aus Kompatibilitätsgründen.

{  agents: { defaults: { model: { primary: "anthropic/claude-opus-4-6" } } },}

OpenAI ChatGPT/Codex OAuth

• Provider: openai
• Authentifizierung: OAuth (ChatGPT)
• Legacy-OpenAI-Codex-Modell-Ref: openai/gpt-5.5
• Native Codex-App-Server-Harness-Ref: openai/gpt-5.5
• Dokumentation zum nativen Codex-App-Server-Harness: Codex-Harness
• Legacy-Modell-Refs: codex/gpt-*
• Plugin-Grenze: openai/* lädt das OpenAI-Plugin; das native Codex-App-Server-Plugin wird von der Codex-Harness-Runtime ausgewählt.
• CLI: openclaw onboard --auth-choice openai oder openclaw models auth login --provider openai
• Der Standard-Transport ist auto (WebSocket zuerst, SSE-Fallback)
• Überschreibung pro OpenAI-Codex-Modell über agents.defaults.models["openai/<model>"].params.transport ("sse", "websocket" oder "auto")
• params.serviceTier wird auch bei nativen Codex-Responses-Requests weitergeleitet (chatgpt.com/backend-api)
• Versteckte OpenClaw-Attributionsheader (originator, version, User-Agent) werden nur bei nativem Codex-Traffic zu chatgpt.com/backend-api angehängt, nicht bei generischen OpenAI-kompatiblen Proxys
• Teilt dieselbe /fast-Toggle- und params.fastMode-Konfiguration wie direktes openai/*; OpenClaw mappt dies auf service_tier=priority
• openai/gpt-5.5 verwendet das native contextWindow = 400000 des Codex-Katalogs und die Standard-Runtime contextTokens = 272000; überschreiben Sie die Runtime-Obergrenze mit models.providers.openai.models[].contextTokens
• Policy-Hinweis: OpenAI Codex OAuth wird explizit für externe Tools/Workflows wie OpenClaw unterstützt.
• Für die gängige Route mit Abonnement plus nativer Codex-Runtime melden Sie sich mit openai-Auth an und konfigurieren openai/gpt-5.5; OpenAI-Agent-Turns wählen standardmäßig Codex aus.
• Verwenden Sie Provider-/Modell-agentRuntime.id: "openclaw" nur, wenn Sie die integrierte OpenClaw-Route möchten; lassen Sie openai/gpt-5.5 andernfalls auf dem Standard-Codex-Harness.
• Legacy-Codex-GPT-Refs sind Legacy-Zustand, keine Live-Provider-Route. Verwenden Sie openai/gpt-5.5 auf der nativen Codex-Runtime für neue Agent-Konfiguration und führen Sie openclaw doctor --fix aus, um alte Legacy-Codex-Modell-Refs zu kanonischen openai/*-Refs zu migrieren.

{  plugins: { entries: { codex: { enabled: true } } },  agents: {    defaults: {      model: { primary: "openai/gpt-5.5" },    },  },}

{  models: {    providers: {      openai: {        models: [{ id: "gpt-5.5", contextTokens: 160000 }],      },    },  },}

Andere gehostete Optionen im Abonnement-Stil

OpenCode

• Authentifizierung: OPENCODE_API_KEY (oder OPENCODE_ZEN_API_KEY)
• Zen-Runtime-Provider: opencode
• Go-Runtime-Provider: opencode-go
• Beispielmodelle: opencode/claude-opus-4-6, opencode-go/kimi-k2.6
• CLI: openclaw onboard --auth-choice opencode-zen oder openclaw onboard --auth-choice opencode-go

{  agents: { defaults: { model: { primary: "opencode/claude-opus-4-6" } } },}

Google Gemini (API-Key)

• Provider: google
• Auth: GEMINI_API_KEY
• Optionale Rotation: GEMINI_API_KEYS, GEMINI_API_KEY_1, GEMINI_API_KEY_2, GOOGLE_API_KEY-Fallback und OPENCLAW_LIVE_GEMINI_KEY (einzelnes Override)
• Beispielmodelle: google/gemini-3.1-pro-preview, google/gemini-3-flash-preview
• Kompatibilität: Alte OpenClaw-Konfigurationen mit google/gemini-3.1-flash-preview werden zu google/gemini-3-flash-preview normalisiert
• Alias: google/gemini-3.1-pro wird akzeptiert und zu Googles Live-Gemini-API-ID google/gemini-3.1-pro-preview normalisiert
• CLI: openclaw onboard --auth-choice gemini-api-key
• Denken: /think adaptive verwendet Googles dynamisches Denken. Gemini 3/3.1 lassen ein festes thinkingLevel weg; Gemini 2.5 sendet thinkingBudget: -1.
• Direkte Gemini-Läufe akzeptieren außerdem agents.defaults.models["google/<model>"].params.cachedContent (oder das alte cached_content), um ein Provider-natives cachedContents/...-Handle weiterzuleiten; Gemini-Cache-Treffer werden als OpenClaw-cacheRead angezeigt

Google Vertex und Gemini CLI

• Provider: google-vertex, google-gemini-cli
• Auth: Vertex verwendet gcloud ADC; Gemini CLI verwendet den eigenen OAuth-Ablauf

Gemini CLI OAuth wird als Teil des gebündelten google-Plugins ausgeliefert.

brew install gemini-cli

npm install -g @google/gemini-cli

openclaw plugins enable google

openclaw models auth login --provider google-gemini-cli --set-default

Gemini CLI verwendet standardmäßig stream-json. OpenClaw liest Assistant-Stream-Nachrichten und normalisiert stats.cached zu cacheRead; alte --output-format json-Overrides lesen Antworttext weiterhin aus response.

Z.AI (GLM)

• Provider: zai
• Auth: ZAI_API_KEY
• Beispielmodell: zai/glm-5.2
• CLI: openclaw onboard --auth-choice zai-api-key
  • Modellreferenzen verwenden die kanonische Provider-ID zai/*.
  • zai-api-key erkennt den passenden Z.AI-Endpunkt automatisch; zai-coding-global, zai-coding-cn, zai-global und zai-cn erzwingen eine bestimmte Oberfläche

Vercel AI Gateway

• Provider: vercel-ai-gateway
• Auth: AI_GATEWAY_API_KEY
• Beispielmodelle: vercel-ai-gateway/anthropic/claude-opus-4.6, vercel-ai-gateway/moonshotai/kimi-k2.6
• CLI: openclaw onboard --auth-choice ai-gateway-api-key

Weitere gebündelte Provider-Plugins

Wissenswerte Besonderheiten

Provider über models.providers (benutzerdefinierte/base URL)

Verwenden Sie models.providers (oder models.json), um benutzerdefinierte Provider oder OpenAI-/Anthropic-kompatible Proxys hinzuzufügen.

Viele der unten aufgeführten gebündelten Provider-Plugins veröffentlichen bereits einen Standardkatalog. Verwenden Sie explizite models.providers.<id>-Einträge nur, wenn Sie die standardmäßige Basis-URL, Header oder Modellliste überschreiben möchten.

Gateway-Modellfähigkeitsprüfungen lesen auch explizite models.providers.<id>.models[]-Metadaten. Wenn ein benutzerdefiniertes oder Proxy-Modell Bilder akzeptiert, setzen Sie input: ["text", "image"] für dieses Modell, damit WebChat und Attachment-Pfade mit Node-Ursprung Bilder als native Modelleingaben statt als reine Text-Medienreferenzen übergeben.

agents.defaults.models["provider/model"] steuert nur die Modellsichtbarkeit, Aliasse und modellbezogene Metadaten für Agenten. Es registriert für sich allein kein neues Laufzeitmodell. Fügen Sie für benutzerdefinierte Provider-Modelle außerdem models.providers.<provider>.models[] mit mindestens der passenden id hinzu.

Moonshot AI (Kimi)

Installieren Sie @openclaw/moonshot-provider vor dem Onboarding. Fügen Sie einen expliziten models.providers.moonshot-Eintrag nur hinzu, wenn Sie die Basis-URL oder Modellmetadaten überschreiben müssen:

• Provider: moonshot
• Authentifizierung: MOONSHOT_API_KEY
• Beispielmodell: moonshot/kimi-k2.6
• CLI: openclaw onboard --auth-choice moonshot-api-key oder openclaw onboard --auth-choice moonshot-api-key-cn

Kimi-K2-Modell-IDs:

• moonshot/kimi-k2.6
• moonshot/kimi-k2.7-code
• moonshot/kimi-k2.5
• moonshot/kimi-k2-thinking
• moonshot/kimi-k2-thinking-turbo
• moonshot/kimi-k2-turbo

{  agents: {    defaults: { model: { primary: "moonshot/kimi-k2.6" } },  },  models: {    mode: "merge",    providers: {      moonshot: {        baseUrl: "https://api.moonshot.ai/v1",        apiKey: "${MOONSHOT_API_KEY}",        api: "openai-completions",        models: [{ id: "kimi-k2.6", name: "Kimi K2.6" }],      },    },  },}

Kimi-Coding

Kimi Coding verwendet den Anthropic-kompatiblen Endpunkt von Moonshot AI:

• Provider: kimi
• Authentifizierung: KIMI_API_KEY
• Beispielmodell: kimi/kimi-for-coding

{  env: { KIMI_API_KEY: "sk-..." },  agents: {    defaults: { model: { primary: "kimi/kimi-for-coding" } },  },}

Die älteren Modell-IDs kimi/kimi-code und kimi/k2p5 werden weiterhin aus Kompatibilitätsgründen akzeptiert und auf Kimis stabile API-Modell-ID normalisiert.

Volcano Engine (Doubao)

Volcano Engine (火山引擎) bietet in China Zugriff auf Doubao und andere Modelle.

• Provider: volcengine (Coding: volcengine-plan)
• Authentifizierung: VOLCANO_ENGINE_API_KEY
• Beispielmodell: volcengine-plan/ark-code-latest
• CLI: openclaw onboard --auth-choice volcengine-api-key

{  agents: {    defaults: { model: { primary: "volcengine-plan/ark-code-latest" } },  },}

Onboarding verwendet standardmäßig die Coding-Oberfläche, aber der allgemeine volcengine/*-Katalog wird gleichzeitig registriert.

In den Modellauswahlen für Onboarding/Konfiguration bevorzugt die Volcengine-Authentifizierungsoption sowohl volcengine/*- als auch volcengine-plan/*-Zeilen. Wenn diese Modelle noch nicht geladen sind, fällt OpenClaw auf den ungefilterten Katalog zurück, anstatt eine leere Provider-spezifische Auswahl anzuzeigen.

BytePlus (International)

BytePlus ARK bietet internationalen Benutzern Zugriff auf dieselben Modelle wie Volcano Engine.

• Provider: byteplus (Coding: byteplus-plan)
• Authentifizierung: BYTEPLUS_API_KEY
• Beispielmodell: byteplus-plan/ark-code-latest
• CLI: openclaw onboard --auth-choice byteplus-api-key

{  agents: {    defaults: { model: { primary: "byteplus-plan/ark-code-latest" } },  },}

Onboarding verwendet standardmäßig die Coding-Oberfläche, aber der allgemeine byteplus/*-Katalog wird gleichzeitig registriert.

In den Modellauswahlen für Onboarding/Konfiguration bevorzugt die BytePlus-Authentifizierungsoption sowohl byteplus/*- als auch byteplus-plan/*-Zeilen. Wenn diese Modelle noch nicht geladen sind, fällt OpenClaw auf den ungefilterten Katalog zurück, anstatt eine leere Provider-spezifische Auswahl anzuzeigen.

Synthetic

Synthetic stellt Anthropic-kompatible Modelle hinter dem Provider synthetic bereit:

• Provider: synthetic
• Authentifizierung: SYNTHETIC_API_KEY
• Beispielmodell: synthetic/hf:MiniMaxAI/MiniMax-M2.5
• CLI: openclaw onboard --auth-choice synthetic-api-key

{  agents: {    defaults: { model: { primary: "synthetic/hf:MiniMaxAI/MiniMax-M2.5" } },  },  models: {    mode: "merge",    providers: {      synthetic: {        baseUrl: "https://api.synthetic.new/anthropic",        apiKey: "${SYNTHETIC_API_KEY}",        api: "anthropic-messages",        models: [{ id: "hf:MiniMaxAI/MiniMax-M2.5", name: "MiniMax M2.5" }],      },    },  },}

MiniMax

MiniMax wird über models.providers konfiguriert, da es benutzerdefinierte Endpunkte verwendet:

• MiniMax OAuth (Global): --auth-choice minimax-global-oauth
• MiniMax OAuth (CN): --auth-choice minimax-cn-oauth
• MiniMax-API-Schlüssel (Global): --auth-choice minimax-global-api
• MiniMax-API-Schlüssel (CN): --auth-choice minimax-cn-api
• Authentifizierung: MINIMAX_API_KEY für minimax; MINIMAX_OAUTH_TOKEN oder MINIMAX_API_KEY für minimax-portal

Siehe /providers/minimax für Einrichtungsdetails, Modelloptionen und Konfigurationsausschnitte.

Plugin-eigene Aufteilung der Fähigkeiten:

• Text-/Chat-Standards bleiben auf minimax/MiniMax-M3
• Bildgenerierung ist minimax/image-01 oder minimax-portal/image-01
• Bildverständnis ist Plugin-eigenes MiniMax-VL-01 auf beiden MiniMax-Authentifizierungspfaden
• Websuche bleibt auf der Provider-ID minimax

LM Studio

LM Studio wird als gebündeltes Provider-Plugin ausgeliefert, das die native API verwendet:

• Provider: lmstudio
• Authentifizierung: LM_API_TOKEN
• Standard-Basis-URL für Inferenz: http://localhost:1234/v1

Legen Sie dann ein Modell fest (ersetzen Sie es durch eine der von http://localhost:1234/api/v1/models zurückgegebenen IDs):

{  agents: {    defaults: { model: { primary: "lmstudio/openai/gpt-oss-20b" } },  },}

OpenClaw verwendet LM Studios natives /api/v1/models und /api/v1/models/load für Erkennung und automatisches Laden, standardmäßig mit /v1/chat/completions für die Inferenz. Wenn LM Studio JIT-Laden, TTL und automatische Entfernung den Modelllebenszyklus übernehmen sollen, setzen Sie models.providers.lmstudio.params.preload: false. Siehe /providers/lmstudio für Einrichtung und Fehlerbehebung.

Ollama

Ollama wird als gebündeltes Provider-Plugin ausgeliefert und verwendet Ollamas native API:

• Provider: ollama
• Authentifizierung: Keine erforderlich (lokaler Server)
• Beispielmodell: ollama/llama3.3
• Installation: https://ollama.com/download

# Ollama installieren, dann ein Modell abrufen:ollama pull llama3.3

{  agents: {    defaults: { model: { primary: "ollama/llama3.3" } },  },}

Ollama wird lokal unter http://127.0.0.1:11434 erkannt, wenn Sie sich mit OLLAMA_API_KEY dafür entscheiden, und das gebündelte Provider-Plugin fügt Ollama direkt zu openclaw onboard und der Modellauswahl hinzu. Siehe /providers/ollama für Onboarding, Cloud-/lokalen Modus und benutzerdefinierte Konfiguration.

vLLM

vLLM wird als gebündeltes Provider-Plugin für lokale/selbst gehostete OpenAI-kompatible Server ausgeliefert:

• Provider: vllm
• Authentifizierung: Optional (abhängig von Ihrem Server)
• Standard-Basis-URL: http://127.0.0.1:8000/v1

Um die automatische Erkennung lokal zu aktivieren (jeder Wert funktioniert, wenn Ihr Server keine Authentifizierung erzwingt):

export VLLM_API_KEY="vllm-local"

Legen Sie dann ein Modell fest (ersetzen Sie es durch eine der von /v1/models zurückgegebenen IDs):

{  agents: {    defaults: { model: { primary: "vllm/your-model-id" } },  },}

Siehe /providers/vllm für Details.

SGLang

SGLang wird als gebündeltes Provider-Plugin für schnelle selbst gehostete OpenAI-kompatible Server ausgeliefert:

• Provider: sglang
• Authentifizierung: Optional (abhängig von Ihrem Server)
• Standard-Basis-URL: http://127.0.0.1:30000/v1

Um die automatische Erkennung lokal zu aktivieren (jeder Wert funktioniert, wenn Ihr Server keine Authentifizierung erzwingt):

export SGLANG_API_KEY="sglang-local"

Legen Sie dann ein Modell fest (ersetzen Sie es durch eine der von /v1/models zurückgegebenen IDs):

{  agents: {    defaults: { model: { primary: "sglang/your-model-id" } },  },}

Siehe /providers/sglang für Details.

Lokale Proxys (LM Studio, vLLM, LiteLLM usw.)

Beispiel (OpenAI-kompatibel):

{  agents: {    defaults: {      model: { primary: "lmstudio/my-local-model" },      models: { "lmstudio/my-local-model": { alias: "Local" } },    },  },  models: {    providers: {      lmstudio: {        baseUrl: "http://localhost:1234/v1",        apiKey: "${LM_API_TOKEN}",        api: "openai-completions",        timeoutSeconds: 300,        models: [          {            id: "my-local-model",            name: "Local Model",            reasoning: false,            input: ["text"],            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },            contextWindow: 200000,            maxTokens: 8192,          },        ],      },    },  },}

CLI-Beispiele

openclaw onboard --auth-choice opencode-zenopenclaw models set opencode/claude-opus-4-6openclaw models list

Siehe auch: Konfiguration für vollständige Konfigurationsbeispiele.

Verwandt

• Konfigurationsreferenz - Modellkonfigurationsschlüssel
• Modell-Failover - Fallback-Ketten und Wiederholungsverhalten
• Modelle - Modellkonfiguration und Aliase
• Provider - Einrichtungshandbücher pro Provider