Featherless AI

Featherless AI stellt offene Modelle über eine OpenAI-kompatible API bereit. OpenClaw installiert Featherless als offizielles externes Provider-Plugin und hält den integrierten Katalog klein, während zur Laufzeit exakte Modell-IDs von Featherless akzeptiert werden.

Einrichtung

Installieren Sie das Plugin und starten Sie den Gateway neu:

openclaw plugins install @openclaw/featherless-provideropenclaw gateway restart

Führen Sie das Onboarding aus:

openclaw onboard --auth-choice featherless-api-key

Für die nicht interaktive Einrichtung:

openclaw onboard --non-interactive \  --mode local \  --auth-choice featherless-api-key \  --featherless-api-key "$FEATHERLESS_API_KEY"

Alternativ können Sie den Schlüssel für den Gateway-Prozess bereitstellen:

export FEATHERLESS_API_KEY="<your-featherless-api-key>" # pragma: allowlist secret

Überprüfen Sie den Provider:

openclaw models list --provider featherless

Standardmodell

Das Plugin verwendet Qwen/Qwen3-32B als Standardmodell für die Einrichtung, weil Featherless native Werkzeugaufrufe für die Qwen-3-Familie dokumentiert. OpenClaw konfiguriert das Kontextfenster mit 32.768 Token, ein konservatives Ausgabelimit von 4.096 Token und die Denksteuerung der Qwen-Chatvorlage.

Die Kostenfelder des Katalogs sind null, da Featherless mehrere Abrechnungsmodelle unterstützt und OpenClaw keine kontospezifischen Tarife oder Preise pro Anfrage hinterlegt.

Weitere Featherless-Modelle

Verwenden Sie nach dem Provider-Präfix featherless/ die exakte Featherless-Modell-ID:

{  agents: {    defaults: {      model: {        primary: "featherless/moonshotai/Kimi-K2-Instruct",      },    },  },}

OpenClaw übernimmt den vollständigen öffentlichen Modellindex von Featherless bewusst nicht in die Auswahl. Der Index ist umfangreich und stellt nicht genügend strukturierte Metadaten zu den Fähigkeiten bereit, um jedes Text-, Bildverarbeitungs-, Einbettungs- und Reasoning-Modell sicher zu klassifizieren. Unbekannte IDs werden daher mit konservativen Standardwerten für reine Textverarbeitung ohne Reasoning aufgelöst: einem Kontextfenster mit 4.096 Token und einem Ausgabelimit von 1.024 Token.

Fügen Sie einen expliziten Provider-Modelleintrag hinzu, wenn ein Modell abweichende Metadaten benötigt:

{  models: {    mode: "merge",    providers: {      featherless: {        baseUrl: "https://api.featherless.ai/v1",        apiKey: "${FEATHERLESS_API_KEY}",        api: "openai-completions",        models: [          {            id: "google/gemma-3-27b-it",            name: "Gemma 3 27B",            input: ["text", "image"],            reasoning: false,            contextWindow: 32768,            maxTokens: 4096,          },        ],      },    },  },}

Prüfen Sie vor dem Hinzufügen benutzerdefinierter Metadaten im Modellkatalog von Featherless die aktuelle Verfügbarkeit der Modelle und deren Fähigkeitskennzeichnungen.

Fehlerbehebung

• 401 oder 403: Stellen Sie sicher, dass FEATHERLESS_API_KEY für den Gateway- Prozess sichtbar ist, oder führen Sie das Onboarding erneut aus.
• Unbekanntes Modell: Verwenden Sie nach dem Präfix featherless/ die exakte, die Groß- und Kleinschreibung berücksichtigende ID von Featherless.
• Werkzeugaufrufe werden als Text zurückgegeben: Wählen Sie eine Modellfamilie, für die Featherless native Funktionsaufrufe dokumentiert, beispielsweise Qwen 3.
• Verwalteter Gateway kann nicht auf den Schlüssel zugreifen: Hinterlegen Sie ihn in ~/.openclaw/.env oder einer anderen vom Dienst geladenen Umgebungsquelle und starten Sie anschließend den Gateway neu.

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