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Providers
Cerebras
Cerebras fournit une inférence à haute vitesse compatible avec OpenAI sur du matériel d’inférence personnalisé. Le Plugin inclut un catalogue statique de quatre modèles (sans découverte en temps réel).
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Identifiant du fournisseur | cerebras |
| Plugin | paquet externe officiel (@openclaw/cerebras-provider) |
| Variable d’environnement d’authentification | CEREBRAS_API_KEY |
| Option d’intégration | --auth-choice cerebras-api-key |
| Option CLI directe | --cerebras-api-key <key> |
| API | compatible avec OpenAI (openai-completions) |
| URL de base | https://api.cerebras.ai/v1 |
| Modèle par défaut | cerebras/zai-glm-4.7 |
Installer le Plugin
Prise en main
Obtenir une clé API
Créez une clé API dans la Cerebras Cloud Console.
Exécuter l’intégration
Vérifier que les modèles sont disponibles
Répertorie les quatre modèles statiques. Si CEREBRAS_API_KEY ne peut pas être résolue, openclaw models status --json signale l’identifiant d’authentification manquant sous auth.unusableProfiles.
Configuration non interactive
Catalogue intégré
Les quatre modèles disposent d’une fenêtre de contexte de 128 000 jetons et d’une sortie maximale de 8 192 jetons.
| Référence du modèle | Nom | Raisonnement | Remarques |
|---|---|---|---|
cerebras/zai-glm-4.7 |
Z.ai GLM 4.7 | oui | Modèle par défaut ; modèle de raisonnement en préversion |
cerebras/gpt-oss-120b |
GPT OSS 120B | oui | Modèle de raisonnement pour la production |
cerebras/qwen-3-235b-a22b-instruct-2507 |
Qwen 3 235B Instruct | non | Modèle sans raisonnement en préversion |
cerebras/llama3.1-8b |
Llama 3.1 8B | non | Modèle de production axé sur la vitesse |
Configuration manuelle
Dans la plupart des configurations, seule la clé API est nécessaire. Utilisez une configuration models.providers.cerebras explicite pour remplacer les métadonnées des modèles ou utiliser mode: "merge" avec le catalogue statique :
Pages connexes
Choix des fournisseurs, des références de modèles et du comportement de basculement.
Niveaux d’effort de raisonnement pour les deux modèles Cerebras capables de raisonner.
Valeurs par défaut des agents et configuration des modèles.
Profils d’authentification, changement de modèle et résolution des erreurs « no profile ».