--- read_when: - Ollama 経由でクラウドモデルまたはローカルモデルを使って OpenClaw を実行したい - Ollama のセットアップと構成のガイダンスが必要です - 画像理解にOllamaのビジョンモデルを使いたい summary: Ollama で OpenClaw を実行する（クラウドモデルとローカルモデル） title: Ollama x-i18n: generated_at: "2026-07-03T09:23:56Z" model: gpt-5.5 postprocess_version: locale-links-v1 provider: openai source_hash: 9d91871ef96c3bdc027fe7cfceecae7e1d050913d859e3c6840725002fdf57af source_path: providers/ollama.md workflow: 16 --- OpenClaw は、ホスト型クラウドモデルとローカル/セルフホストの Ollama サーバー向けに、Ollama のネイティブ API (`/api/chat`) と統合します。Ollama は 3 つのモードで使用できます。到達可能な Ollama ホスト経由の `Cloud + Local`、`https://ollama.com` に対する `Cloud only`、または到達可能な Ollama ホストに対する `Local only` です。 OpenClaw は、直接 Ollama Cloud を使うためのファーストクラスのホスト型プロバイダー ID として `ollama-cloud` も登録します。ローカルの `ollama` プロバイダー ID を共有せずにクラウド専用ルーティングを使いたい場合は、`ollama-cloud/kimi-k2.5:cloud` のような ref を使用してください。 専用のクラウド専用セットアップページについては、[Ollama Cloud](/ja-JP/providers/ollama-cloud) を参照してください。 **リモート Ollama ユーザー**: OpenClaw では `/v1` OpenAI 互換 URL (`http://host:11434/v1`) を使用しないでください。これによりツール呼び出しが壊れ、モデルが生のツール JSON をプレーンテキストとして出力する場合があります。代わりにネイティブ Ollama API URL を使用してください: `baseUrl: "http://host:11434"` (`/v1` なし)。 Ollama プロバイダー設定では、正規キーとして `baseUrl` を使用します。OpenClaw は OpenAI SDK スタイルの例との互換性のために `baseURL` も受け付けますが、新しい設定では `baseUrl` を優先してください。 ## 認証ルール ローカルおよび LAN の Ollama ホストには、本物の bearer token は不要です。OpenClaw は、loopback、プライベートネットワーク、`.local`、およびベアホスト名の Ollama ベース URL に対してのみ、ローカルの `ollama-local` マーカーを使用します。 リモート公開ホストと Ollama Cloud (`https://ollama.com`) には、`OLLAMA_API_KEY`、認証プロファイル、またはプロバイダーの `apiKey` を通じた本物の認証情報が必要です。直接ホスト型で使用する場合は、プロバイダー `ollama-cloud` を優先してください。 `api: "ollama"` を設定するカスタムプロバイダー ID は、同じルールに従います。たとえば、プライベート LAN の Ollama ホストを指す `ollama-remote` プロバイダーは `apiKey: "ollama-local"` を使用でき、サブエージェントはそれを欠落した認証情報として扱うのではなく、Ollama プロバイダーフックを通じてそのマーカーを解決します。メモリ検索でも `agents.defaults.memorySearch.provider` をそのカスタムプロバイダー ID に設定できるため、埋め込みは対応する Ollama エンドポイントを使用します。 `auth-profiles.json` は、プロバイダー ID の認証情報を保存します。エンドポイント設定 (`baseUrl`、`api`、モデル ID、ヘッダー、タイムアウト) は `models.providers.` に入れてください。`{ "ollama-windows": { "apiKey": "ollama-local" } }` のような古いフラットな認証プロファイルファイルはランタイム形式ではありません。`openclaw doctor --fix` を実行して、バックアップ付きの正規 `ollama-windows:default` API キープロファイルへ書き換えてください。そのファイル内の `baseUrl` は互換性のためのノイズであり、プロバイダー設定へ移動する必要があります。 Ollama をメモリ埋め込みに使用する場合、bearer 認証は宣言されたホストにスコープされます。 - プロバイダーレベルのキーは、そのプロバイダーの Ollama ホストにのみ送信されます。 - `agents.*.memorySearch.remote.apiKey` は、そのリモート埋め込みホストにのみ送信されます。 - 純粋な `OLLAMA_API_KEY` env 値は Ollama Cloud の慣例として扱われ、デフォルトではローカルまたはセルフホストのホストには送信されません。 ## はじめに 好みのセットアップ方法とモードを選択してください。 **最適な用途:** 動作する Ollama クラウドまたはローカルセットアップへの最速パス。 ```bash openclaw onboard ``` プロバイダー一覧から **Ollama** を選択します。 - **クラウド + ローカル** — ローカル Ollama ホストに加え、そのホスト経由でルーティングされるクラウドモデル - **クラウドのみ** — `https://ollama.com` 経由のホスト型 Ollama モデル - **ローカルのみ** — ローカルモデルのみ `Cloud only` は `OLLAMA_API_KEY` の入力を促し、ホスト型クラウドのデフォルトを提案します。`Cloud + Local` と `Local only` は Ollama ベース URL を要求し、利用可能なモデルを検出し、選択したローカルモデルがまだ利用できない場合は自動で pull します。Ollama が `gemma4:latest` のようなインストール済み `:latest` タグを報告した場合、セットアップでは `gemma4` と `gemma4:latest` の両方を表示したりベアエイリアスを再度 pull したりせず、そのインストール済みモデルを 1 回だけ表示します。`Cloud + Local` は、その Ollama ホストがクラウドアクセスにサインイン済みかどうかも確認します。 ```bash openclaw models list --provider ollama ``` ### 非対話モード ```bash openclaw onboard --non-interactive \ --auth-choice ollama \ --accept-risk ``` 必要に応じてカスタムベース URL またはモデルを指定します。 ```bash openclaw onboard --non-interactive \ --auth-choice ollama \ --custom-base-url "http://ollama-host:11434" \ --custom-model-id "qwen3.5:27b" \ --accept-risk ``` **最適な用途:** クラウドまたはローカルセットアップを完全に制御する場合。 - **クラウド + ローカル**: Ollama をインストールし、`ollama signin` でサインインして、そのホスト経由でクラウドリクエストをルーティングします - **クラウドのみ**: `OLLAMA_API_KEY` とともに `https://ollama.com` を使用します - **ローカルのみ**: [ollama.com/download](https://ollama.com/download) から Ollama をインストールします ```bash ollama pull gemma4 # or ollama pull gpt-oss:20b # or ollama pull llama3.3 ``` `Cloud only` では、本物の `OLLAMA_API_KEY` を使用します。ホストを使うセットアップでは、任意のプレースホルダー値で動作します。 ```bash # Cloud export OLLAMA_API_KEY="your-ollama-api-key" # Local-only export OLLAMA_API_KEY="ollama-local" # Or configure in your config file openclaw config set models.providers.ollama.apiKey "OLLAMA_API_KEY" ``` ```bash openclaw models list openclaw models set ollama/gemma4 ``` または、設定でデフォルトを指定します。 ```json5 { agents: { defaults: { model: { primary: "ollama/gemma4" }, }, }, } ``` ## クラウドモデル `Cloud + Local` は、到達可能な Ollama ホストを、ローカルモデルとクラウドモデルの両方の制御点として使用します。これは Ollama が推奨するハイブリッドフローです。 セットアップ中に **クラウド + ローカル** を使用してください。OpenClaw は Ollama ベース URL の入力を促し、そのホストからローカルモデルを検出し、`ollama signin` によるクラウドアクセスにホストがサインイン済みかどうかを確認します。ホストがサインイン済みの場合、OpenClaw は `kimi-k2.5:cloud`、`minimax-m2.7:cloud`、`glm-5.1:cloud` などのホスト型クラウドのデフォルトも提案します。 ホストがまだサインインしていない場合、`ollama signin` を実行するまで OpenClaw はセットアップをローカルのみに保ちます。 `Cloud only` は、`https://ollama.com` の Ollama ホスト型 API に対して実行されます。 セットアップ中に **クラウドのみ** を使用してください。OpenClaw は `OLLAMA_API_KEY` の入力を促し、`baseUrl: "https://ollama.com"` を設定し、ホスト型クラウドモデル一覧を初期設定します。このパスでは、ローカル Ollama サーバーや `ollama signin` は必要ありません。 `openclaw onboard` 中に表示されるクラウドモデル一覧は `https://ollama.com/api/tags` からライブで入力され、500 件に制限されます。そのため、ピッカーは静的なシードではなく現在のホスト型カタログを反映します。セットアップ時に `ollama.com` に到達できない、またはモデルが返らない場合、OpenClaw は以前のハードコードされた候補にフォールバックするため、オンボーディングは完了します。 ファーストクラスのクラウドプロバイダーを直接設定することもできます。 ```bash openclaw onboard --auth-choice ollama-cloud openclaw models set ollama-cloud/kimi-k2.5:cloud ``` ローカルのみモードでは、OpenClaw は設定された Ollama インスタンスからモデルを検出します。このパスはローカルまたはセルフホストの Ollama サーバー向けです。 OpenClaw は現在、ローカルのデフォルトとして `gemma4` を提案します。 ## モデル検出 (暗黙のプロバイダー) `OLLAMA_API_KEY` (または認証プロファイル) を設定し、**かつ** `models.providers.ollama` または `api: "ollama"` を持つ別のカスタムリモートプロバイダーを定義しない場合、OpenClaw は `http://127.0.0.1:11434` のローカル Ollama インスタンスからモデルを検出します。 | 動作 | 詳細 | | -------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | カタログクエリ | `/api/tags` をクエリします | | 機能検出 | ベストエフォートの `/api/show` ルックアップを使用して、`contextWindow`、展開された `num_ctx` Modelfile パラメーター、および vision/tools を含む機能を読み取ります | | ビジョンモデル | `/api/show` によって `vision` 機能が報告されたモデルは画像対応 (`input: ["text", "image"]`) としてマークされるため、OpenClaw は画像を prompt に自動挿入します | | 推論検出 | 利用可能な場合は `thinking` を含む `/api/show` の機能を使用します。Ollama が機能を省略する場合は、モデル名ヒューリスティック (`r1`、`reasoning`、`think`) にフォールバックします | | トークン制限 | `maxTokens` を、OpenClaw が使用するデフォルトの Ollama 最大トークン上限に設定します | | コスト | すべてのコストを `0` に設定します | これにより、カタログをローカル Ollama インスタンスと同期させたまま、手動のモデルエントリを避けられます。ローカルの `infer model run` では、`ollama/:latest` のような完全な ref を使用できます。OpenClaw は、手書きの `models.json` エントリを必要とせず、Ollama のライブカタログからそのインストール済みモデルを解決します。 サインイン済みの Ollama ホストでは、一部の `:cloud` モデルが `/api/tags` に表示される前に `/api/chat` と `/api/show` 経由で使用できる場合があります。完全な `ollama/:cloud` ref を明示的に選択すると、OpenClaw は欠落しているその正確なモデルを `/api/show` で検証し、Ollama がモデルメタデータを確認した場合にのみランタイムカタログへ追加します。タイプミスは、自動作成されるのではなく、引き続き不明なモデルとして失敗します。 ```bash # See what models are available ollama list openclaw models list ``` 完全なエージェントツール表面を避ける狭いテキスト生成のスモークテストには、完全な Ollama モデル ref とともにローカルの `infer model run` を使用します。 ```bash OLLAMA_API_KEY=ollama-local \ openclaw infer model run \ --local \ --model ollama/llama3.2:latest \ --prompt "Reply with exactly: pong" \ --json ``` このパスは引き続き OpenClaw の設定済みプロバイダー、認証、ネイティブ Ollama トランスポートを使用しますが、チャットエージェントターンを開始したり、MCP/tool コンテキストをロードしたりしません。これが成功し、通常のエージェント応答が失敗する場合は、次にモデルのエージェント prompt/tool 容量をトラブルシュートしてください。 同じ軽量パスで狭いビジョンモデルのスモークテストを行うには、1 つ以上の画像ファイルを `infer model run` に追加します。これにより、チャットツール、メモリ、または以前のセッションコンテキストをロードせず、prompt と画像が選択された Ollama ビジョンモデルへ直接送信されます。 ```bash OLLAMA_API_KEY=ollama-local \ openclaw infer model run \ --local \ --model ollama/qwen2.5vl:7b \ --prompt "Describe this image in one sentence." \ --file ./photo.jpg \ --json ``` `model run --file` は、一般的な PNG、JPEG、WebP 入力を含む、`image/*` として検出されたファイルを受け付けます。画像以外のファイルは、Ollama が呼び出される前に拒否されます。音声認識には、代わりに `openclaw infer audio transcribe` を使用してください。 `/model ollama/` で会話を切り替えると、OpenClaw はそれをユーザーによる明示的な選択として扱います。設定済みの Ollama `baseUrl` に到達できない場合、次の返信は、別の設定済みフォールバックモデルから黙って回答するのではなく、プロバイダーエラーで失敗します。 分離された Cron ジョブは、エージェントターンを開始する前に、追加のローカル安全性チェックを 1 つ実行します。選択されたモデルがローカル、プライベートネットワーク、または `.local` の Ollama プロバイダーに解決され、`/api/tags` に到達できない場合、OpenClaw はその Cron 実行を `skipped` として記録し、エラーテキストに選択された `ollama/` を含めます。エンドポイントのプリフライトは 5 分間キャッシュされるため、同じ停止中の Ollama デーモンを指す複数の Cron ジョブが、すべて失敗するモデルリクエストを起動することはありません。 ローカル Ollama に対して、ローカルテキストパス、ネイティブストリームパス、埋め込みをライブ検証するには、次を使用します。 ```bash OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA=1 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_WEB_SEARCH=0 \ pnpm test:live -- extensions/ollama/ollama.live.test.ts ``` Ollama Cloud API キーのスモークテストでは、ライブテストを `https://ollama.com` に向け、現在のカタログからホスト型モデルを選択します。 ```bash export OLLAMA_API_KEY='' OPENCLAW_LIVE_TEST=1 \ OPENCLAW_LIVE_OLLAMA=1 \ OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_BASE_URL=https://ollama.com \ OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_MODEL=glm-5.1:cloud \ OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_WEB_SEARCH=1 \ pnpm test:live -- extensions/ollama/ollama.live.test.ts ``` クラウドスモークは、テキスト、ネイティブストリーム、Web 検索を実行します。Ollama Cloud API キーが `/api/embed` を許可しない場合があるため、`https://ollama.com` ではデフォルトで埋め込みをスキップします。設定済みのクラウドキーが埋め込みエンドポイントを使用できない場合にライブテストを明示的に失敗させたいときは、`OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_EMBEDDINGS=1` を設定してください。 新しいモデルを追加するには、Ollama で単純に pull します。 ```bash ollama pull mistral ``` 新しいモデルは自動的に検出され、利用可能になります。 `models.providers.ollama` を明示的に設定した場合、または `api: "ollama"` を持つ `models.providers.ollama-cloud` のようなカスタムリモートプロバイダーを設定した場合、自動検出はスキップされ、モデルを手動で定義する必要があります。`http://127.0.0.2:11434` のようなループバックのカスタムプロバイダーは、引き続きローカルとして扱われます。以下の明示的な設定セクションを参照してください。 ## Nodeローカル推論 エージェントは、ペアリング済みのデスクトップまたはサーバーノードにインストールされた Ollama モデルへ、短いタスクを委任できます。プロンプトとレスポンスは既存の認証済み Gateway/ノード接続を通過し、モデルリクエストは選択されたノード上で、その標準ループバック Ollama エンドポイント（`http://127.0.0.1:11434`）に対して実行されます。 少なくとも 1 つのチャットモデルを pull し、Ollama を実行したままにします。 ```bash ollama pull qwen3:0.6b ollama list ``` Ollama と同じマシンで、ノードホストを Gateway に接続します。 ```bash openclaw node run \ --host \ --port 18789 \ --display-name "Local inference" ``` Gateway ホストで新しいデバイスと宣言されたノードコマンドを承認し、その後ノードを確認します。 ```bash openclaw devices list openclaw devices approve openclaw nodes pending openclaw nodes approve openclaw nodes status --connected ``` 初回接続と、Ollama コマンドを追加するアップグレードのどちらも、ノードコマンドの承認をトリガーする場合があります。ノードが `ollama.models` と `ollama.chat` を公開せずに接続される場合は、`openclaw nodes pending` をもう一度確認してください。 バンドルされた Ollama Plugin は `node_inference` ツールを公開します。エージェントは最初に `action: "discover"` を使用し、その後返されたノードとモデルで `action: "run"` を使用します。対応可能なノードがちょうど 1 つ接続されている場合、`run` ではノードを省略できます。 例: 「ノード上の Ollama モデルを検出し、読み込み済みの最速モデルを使ってこのテキストを要約してください。」 検出は `/api/tags` を読み取り、`/api/show` の機能を確認し、利用可能な場合は `/api/ps` を使用して、すでに読み込まれているモデルを優先的にランク付けします。返されるのはローカルのチャット対応モデルのみです。Ollama Cloud の行と埋め込み専用モデルは除外されます。各実行では、ツール呼び出しが別の `maxTokens` 値を要求しない限り、Ollama にモデルの思考を無効にするよう求め、出力を 512 トークンに制限します。GPT-OSS など一部のモデルは思考の無効化をサポートせず、引き続き推論トークンを使用する場合があります。 Ollama をノード上で実行したままにしつつ、エージェントから利用できないようにするには、そのノードホストが使用する設定で次を設定します。 ```bash openclaw config set plugins.entries.ollama.config.nodeInference.enabled false ``` 上記のセットアップでフォアグラウンドの `openclaw node run` コマンドを使用している場合は、そのプロセスを停止してからコマンドを再実行してください。インストール済みのノードサービスを使用している場合は、`openclaw node restart` を実行してください。 ノードは `ollama.models` と `ollama.chat` の公開を停止します。Ollama 自体と Gateway の Ollama プロバイダーは変更されません。値を `true` に設定してノードを再起動すると、ローカル推論を再び公開します。変更されたコマンドサーフェスでは、再接続後に `openclaw nodes pending` を通じた承認が必要になる場合があります。 エージェントターンなしで同じノードコマンドを確認できます。 ```bash openclaw nodes invoke \ --node "Local inference" \ --command ollama.models \ --params '{}' \ --invoke-timeout 90000 \ --timeout 100000 openclaw nodes invoke \ --node "Local inference" \ --command ollama.chat \ --params '{"model":"qwen3:0.6b","prompt":"Reply with exactly: pong","maxTokens":32,"timeoutMs":120000}' \ --invoke-timeout 130000 \ --timeout 140000 ``` Nodeローカル推論は、リモートまたはクラウドの `models.providers.ollama.baseUrl` を意図的に再利用しません。ノードの標準ループバックエンドポイントで Ollama を起動してください。ノードコマンドは macOS、Linux、Windows のノードホストでデフォルトで利用でき、通常のノードペアリングとコマンドポリシーの対象のままです。 ## ビジョンと画像説明 バンドルされた Ollama Plugin は、Ollama を画像対応のメディア理解プロバイダーとして登録します。これにより OpenClaw は、明示的な画像説明リクエストと設定済みの画像モデルデフォルトを、ローカルまたはホスト型の Ollama ビジョンモデルへルーティングできます。 ローカルビジョンでは、画像をサポートするモデルを pull します。 ```bash ollama pull qwen2.5vl:7b export OLLAMA_API_KEY="ollama-local" ``` その後、infer CLI で確認します。 ```bash openclaw infer image describe \ --file ./photo.jpg \ --model ollama/qwen2.5vl:7b \ --json ``` `--model` は完全な `` 参照である必要があります。設定されている場合、`openclaw infer image describe` は、モデルがネイティブビジョンをサポートしているために説明をスキップするのではなく、最初にそのモデルを試します。モデル呼び出しが失敗した場合、OpenClaw は設定済みの `agents.defaults.imageModel.fallbacks` を通じて続行できます。ファイルまたは URL の準備エラーは、フォールバック試行の前に引き続き失敗します。 OpenClaw の画像理解プロバイダーフロー、設定済みの `agents.defaults.imageModel`、画像説明の出力形状を使用したい場合は、`infer image describe` を使用してください。カスタムプロンプトと 1 つ以上の画像で生のマルチモーダルモデルプローブを行いたい場合は、`infer model run --file` を使用してください。 インバウンドメディアのデフォルト画像理解モデルとして Ollama を使用するには、`agents.defaults.imageModel` を設定します。 ```json5 { agents: { defaults: { imageModel: { primary: "ollama/qwen2.5vl:7b", }, }, }, } ``` 完全な `ollama/` 参照を優先してください。同じモデルが `models.providers.ollama.models` の下に `input: ["text", "image"]` 付きで listed され、他の設定済み画像プロバイダーがその bare モデル ID を公開していない場合、OpenClaw は `qwen2.5vl:7b` のような bare `imageModel` 参照も `ollama/qwen2.5vl:7b` に正規化します。同じ bare ID を持つ設定済み画像プロバイダーが複数ある場合は、プロバイダープレフィックスを明示的に使用してください。 遅いローカルビジョンモデルでは、クラウドモデルより長い画像理解タイムアウトが必要になる場合があります。また、制約のあるハードウェアで Ollama が公称のビジョンコンテキスト全体を割り当てようとすると、クラッシュまたは停止することもあります。通常の画像説明ターンだけが必要な場合は、機能タイムアウトを設定し、モデルエントリで `num_ctx` を制限してください。 ```json5 { models: { providers: { ollama: { models: [ { id: "qwen2.5vl:7b", name: "qwen2.5vl:7b", input: ["text", "image"], params: { num_ctx: 2048, keep_alive: "1m" }, }, ], }, }, }, tools: { media: { image: { timeoutSeconds: 180, models: [{ provider: "ollama", model: "qwen2.5vl:7b", timeoutSeconds: 300 }], }, }, }, } ``` このタイムアウトは、インバウンド画像理解と、エージェントがターン中に呼び出せる明示的な `image` ツールに適用されます。プロバイダーレベルの `models.providers.ollama.timeoutSeconds` は、通常のモデル呼び出しに対する基盤の Ollama HTTP リクエストガードを引き続き制御します。 ローカル Ollama に対して明示的な画像ツールをライブ検証するには、次を使用します。 ```bash OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_IMAGE=1 \ pnpm test:live -- src/agents/tools/image-tool.ollama.live.test.ts ``` `models.providers.ollama.models` を手動で定義する場合は、ビジョンモデルに画像入力サポートを指定してください。 ```json5 { id: "qwen2.5vl:7b", name: "qwen2.5vl:7b", input: ["text", "image"], contextWindow: 128000, maxTokens: 8192, } ``` OpenClaw は、画像対応としてマークされていないモデルへの画像説明リクエストを拒否します。暗黙的な検出では、`/api/show` がビジョン機能を報告したときに OpenClaw が Ollama からこれを読み取ります。 ## 設定 最も単純なローカル専用の有効化パスは環境変数を使う方法です。 ```bash export OLLAMA_API_KEY="ollama-local" ``` `OLLAMA_API_KEY` が設定されている場合、プロバイダーエントリの `apiKey` を省略でき、OpenClaw が可用性チェックのために補完します。 ホスト型クラウドセットアップ、別のホスト/ポートで実行される Ollama、特定のコンテキストウィンドウやモデルリストの強制、または完全に手動のモデル定義が必要な場合は、明示的な設定を使用します。 ```json5 { models: { providers: { ollama: { baseUrl: "https://ollama.com", apiKey: "OLLAMA_API_KEY", api: "ollama", models: [ { id: "kimi-k2.5:cloud", name: "kimi-k2.5:cloud", reasoning: false, input: ["text", "image"], cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 }, contextWindow: 128000, maxTokens: 8192 } ] } } } } ``` Ollama が別のホストまたはポートで実行されている場合（明示的な設定は自動検出を無効にするため、モデルを手動で定義してください）。 ```json5 { models: { providers: { ollama: { apiKey: "ollama-local", baseUrl: "http://ollama-host:11434", // No /v1 - use native Ollama API URL api: "ollama", // Set explicitly to guarantee native tool-calling behavior timeoutSeconds: 300, // Optional: give cold local models longer to connect and stream models: [ { id: "qwen3:32b", name: "qwen3:32b", params: { keep_alive: "15m", // Optional: keep the model loaded between turns }, }, ], }, }, }, } ``` URL に `/v1` を追加しないでください。`/v1` パスは OpenAI 互換モードを使用し、このモードではツール呼び出しの信頼性がありません。パスサフィックスなしのベース Ollama URL を使用してください。 ## 一般的なレシピ これらを出発点として使用し、モデル ID は `ollama list` または `openclaw models list --provider ollama` に表示される正確な名前に置き換えてください。 Ollama が Gateway と同じマシンで実行されており、OpenClaw にインストール済みモデルを自動検出させたい場合に使用します。 ```bash ollama serve ollama pull gemma4 export OLLAMA_API_KEY="ollama-local" openclaw models list --provider ollama openclaw models set ollama/gemma4 ``` この経路では設定を最小限に保てます。モデルを手動で定義したい場合を除き、`models.providers.ollama` ブロックを追加しないでください。 LAN ホストにはネイティブの Ollama URL を使用します。`/v1` は追加しないでください。 ```json5 { models: { providers: { ollama: { baseUrl: "http://gpu-box.local:11434", apiKey: "ollama-local", api: "ollama", timeoutSeconds: 300, contextWindow: 32768, maxTokens: 8192, models: [ { id: "qwen3.5:9b", name: "qwen3.5:9b", reasoning: true, input: ["text"], params: { num_ctx: 32768, thinking: false, keep_alive: "15m", }, }, ], }, }, }, agents: { defaults: { model: { primary: "ollama/qwen3.5:9b" }, }, }, } ``` `contextWindow` は OpenClaw 側のコンテキスト予算です。`params.num_ctx` はリクエスト時に Ollama へ送信されます。ハードウェアがモデルの公称最大コンテキストを実行できない場合は、これらを揃えてください。 ローカルデーモンを実行せず、ホスト型 Ollama モデルを直接使いたい場合に使用します。 ```bash export OLLAMA_API_KEY="your-ollama-api-key" ``` ```json5 { models: { providers: { ollama: { baseUrl: "https://ollama.com", apiKey: "OLLAMA_API_KEY", api: "ollama", models: [ { id: "kimi-k2.5:cloud", name: "kimi-k2.5:cloud", reasoning: false, input: ["text", "image"], contextWindow: 128000, maxTokens: 8192, }, ], }, }, }, agents: { defaults: { model: { primary: "ollama/kimi-k2.5:cloud" }, }, }, } ``` ローカルまたは LAN の Ollama デーモンが `ollama signin` でサインイン済みで、ローカルモデルと `:cloud` モデルの両方を提供する必要がある場合に使用します。 ```bash ollama signin ollama pull gemma4 ``` ```json5 { models: { providers: { ollama: { baseUrl: "http://127.0.0.1:11434", apiKey: "ollama-local", api: "ollama", timeoutSeconds: 300, models: [ { id: "gemma4", name: "gemma4", input: ["text"] }, { id: "kimi-k2.5:cloud", name: "kimi-k2.5:cloud", input: ["text", "image"] }, ], }, }, }, agents: { defaults: { model: { primary: "ollama/gemma4", fallbacks: ["ollama/kimi-k2.5:cloud"], }, }, }, } ``` Ollama サーバーが複数ある場合は、カスタムプロバイダー ID を使用します。各プロバイダーは独自のホスト、モデル、認証、タイムアウト、モデル参照を持ちます。 ```json5 { models: { providers: { "ollama-fast": { baseUrl: "http://mini.local:11434", apiKey: "ollama-local", api: "ollama", contextWindow: 32768, models: [{ id: "gemma4", name: "gemma4", input: ["text"] }], }, "ollama-large": { baseUrl: "http://gpu-box.local:11434", apiKey: "ollama-local", api: "ollama", timeoutSeconds: 420, contextWindow: 131072, maxTokens: 16384, models: [{ id: "qwen3.5:27b", name: "qwen3.5:27b", input: ["text"] }], }, }, }, agents: { defaults: { model: { primary: "ollama-fast/gemma4", fallbacks: ["ollama-large/qwen3.5:27b"], }, }, }, } ``` OpenClaw がリクエストを送信するとき、アクティブなプロバイダープレフィックスは取り除かれるため、`ollama-large/qwen3.5:27b` は `qwen3.5:27b` として Ollama に到達します。 一部のローカルモデルは単純なプロンプトには回答できますが、エージェントツールの全体的な表面では苦戦します。グローバルなランタイム設定を変更する前に、まずツールとコンテキストの制限から始めてください。 ```json5 { agents: { list: [ { id: "local", experimental: { localModelLean: true, }, model: { primary: "ollama/gemma4" }, }, ], }, models: { providers: { ollama: { baseUrl: "http://127.0.0.1:11434", apiKey: "ollama-local", api: "ollama", contextWindow: 32768, models: [ { id: "gemma4", name: "gemma4", input: ["text"], params: { num_ctx: 32768 }, compat: { supportsTools: false }, }, ], }, }, }, } ``` `compat.supportsTools: false` は、モデルまたはサーバーがツールスキーマで安定して失敗する場合にのみ使用してください。これは安定性と引き換えにエージェント機能を制限します。 `localModelLean` は、直接のエージェント表面からブラウザー、cron、メッセージツールを削除し、実行が直接のメッセージ配信セマンティクスを維持する必要がある場合を除き、より大きなカタログを構造化された Tool Search コントロールの背後にデフォルトで配置します。ただし、Ollama のランタイムコンテキストや思考モードは変更しません。ループしたり、応答予算を隠れた推論に費やしたりする小さな Qwen スタイルの思考モデルでは、明示的な `params.num_ctx` と `params.thinking: false` を組み合わせてください。 ### モデル選択 設定後は、すべての Ollama モデルを利用できます。 ```json5 { agents: { defaults: { model: { primary: "ollama/gpt-oss:20b", fallbacks: ["ollama/llama3.3", "ollama/qwen2.5-coder:32b"], }, }, }, } ``` カスタム Ollama プロバイダー ID もサポートされています。モデル参照が `ollama-spark/qwen3:32b` のようにアクティブな プロバイダープレフィックスを使用している場合、OpenClaw は Ollama を呼び出す前にその プレフィックスだけを取り除くため、サーバーは `qwen3:32b` を受け取ります。 遅いローカルモデルでは、エージェントランタイム全体のタイムアウトを引き上げる前に、 プロバイダー単位のリクエスト調整を優先してください。 ```json5 { models: { providers: { ollama: { timeoutSeconds: 300, models: [ { id: "gemma4:26b", name: "gemma4:26b", params: { keep_alive: "15m" }, }, ], }, }, }, } ``` `timeoutSeconds` は、接続セットアップ、 ヘッダー、本文ストリーミング、保護された fetch 全体の中止を含む、モデル HTTP リクエストに適用されます。`params.keep_alive` は、ネイティブ `/api/chat` リクエストではトップレベルの `keep_alive` として Ollama に転送されます。 初回ターンのロード時間がボトルネックの場合は、モデルごとに設定してください。 ### クイック検証 ```bash # Ollama daemon visible to this machine curl http://127.0.0.1:11434/api/tags # OpenClaw catalog and selected model openclaw models list --provider ollama openclaw models status # Direct model smoke openclaw infer model run \ --model ollama/gemma4 \ --prompt "Reply with exactly: ok" ``` リモートホストでは、`127.0.0.1` を `baseUrl` で使用しているホストに置き換えてください。`curl` は動作するのに OpenClaw が動作しない場合は、Gateway が別のマシン、コンテナ、またはサービスアカウントで実行されていないか確認してください。 ## Ollama Web Search OpenClaw は、バンドルされた `web_search` プロバイダーとして **Ollama Web Search** をサポートしています。 | プロパティ | 詳細 | | ----------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | ホスト | 設定済みの Ollama ホストを使用します（設定されている場合は `models.providers.ollama.baseUrl`、それ以外は `http://127.0.0.1:11434`）。`https://ollama.com` はホスト型 API を直接使用します | | 認証 | サインイン済みローカル Ollama ホストではキー不要です。直接の `https://ollama.com` 検索または認証保護されたホストでは、`OLLAMA_API_KEY` または設定済みプロバイダー認証を使用します | | 要件 | ローカル/セルフホスト型ホストは実行中で、`ollama signin` でサインイン済みである必要があります。直接のホスト型検索には `baseUrl: "https://ollama.com"` と実際の Ollama API キーが必要です | `openclaw onboard` または `openclaw configure --section web` 中に **Ollama Web Search** を選択するか、次を設定します。 ```json5 { tools: { web: { search: { provider: "ollama", }, }, }, } ``` Ollama Cloud 経由の直接ホスト型検索の場合: ```json5 { models: { providers: { ollama: { baseUrl: "https://ollama.com", apiKey: "OLLAMA_API_KEY", api: "ollama", models: [{ id: "kimi-k2.5:cloud", name: "kimi-k2.5:cloud", input: ["text"] }], }, }, }, tools: { web: { search: { provider: "ollama" }, }, }, } ``` サインイン済みローカルデーモンでは、OpenClaw はデーモンの `/api/experimental/web_search` プロキシを使用します。`https://ollama.com` では、ホスト型の `/api/web_search` エンドポイントを直接呼び出します。 完全なセットアップと動作の詳細については、[Ollama Web Search](/ja-JP/tools/ollama-search) を参照してください。 ## 高度な設定 **OpenAI 互換モードではツール呼び出しは信頼できません。** プロキシのために OpenAI 形式が必要で、ネイティブのツール呼び出し動作に依存しない場合にのみ、このモードを使用してください。 代わりに OpenAI 互換エンドポイントを使用する必要がある場合（たとえば、OpenAI 形式のみをサポートするプロキシの背後にある場合）、`api: "openai-completions"` を明示的に設定します。 ```json5 { models: { providers: { ollama: { baseUrl: "http://ollama-host:11434/v1", api: "openai-completions", injectNumCtxForOpenAICompat: true, // default: true apiKey: "ollama-local", models: [...] } } } } ``` このモードでは、ストリーミングとツール呼び出しを同時にサポートしない場合があります。モデル設定で `params: { streaming: false }` を使ってストリーミングを無効にする必要がある場合があります。 `api: "openai-completions"` を Ollama と使用する場合、OpenClaw はデフォルトで `options.num_ctx` を注入するため、Ollama が暗黙に 4096 コンテキストウィンドウへフォールバックすることはありません。プロキシ/アップストリームが未知の `options` フィールドを拒否する場合は、この動作を無効にしてください。 ```json5 { models: { providers: { ollama: { baseUrl: "http://ollama-host:11434/v1", api: "openai-completions", injectNumCtxForOpenAICompat: false, apiKey: "ollama-local", models: [...] } } } } ``` 自動検出されたモデルでは、利用可能な場合、OpenClaw は Ollama が報告するコンテキストウィンドウを使用します。これには、カスタム Modelfile からのより大きな `PARAMETER num_ctx` 値も含まれます。それ以外の場合は、OpenClaw が使用するデフォルトの Ollama コンテキストウィンドウにフォールバックします。 その Ollama プロバイダー配下のすべてのモデルに対して、プロバイダーレベルの `contextWindow`、`contextTokens`、`maxTokens` のデフォルトを設定し、必要に応じてモデルごとに上書きできます。`contextWindow` は OpenClaw のプロンプトと Compaction の予算です。ネイティブ Ollama リクエストでは、`params.num_ctx` を明示的に設定しない限り `options.num_ctx` は未設定のままになるため、Ollama は独自のモデル、`OLLAMA_CONTEXT_LENGTH`、または VRAM ベースのデフォルトを適用できます。Modelfile を再構築せずに Ollama のリクエストごとのランタイムコンテキストを上限設定または強制するには、`params.num_ctx` を設定します。無効、ゼロ、負、非有限の値は無視されます。以前の設定で `contextWindow` または `maxTokens` だけを使ってネイティブ Ollama リクエストコンテキストを強制していた場合は、`openclaw doctor --fix` を実行して、それらの明示的なプロバイダーまたはモデル予算を `params.num_ctx` にコピーしてください。OpenAI 互換 Ollama アダプターは、設定済みの `params.num_ctx` または `contextWindow` からデフォルトで引き続き `options.num_ctx` を注入します。アップストリームが `options` を拒否する場合は、`injectNumCtxForOpenAICompat: false` で無効にしてください。 ネイティブ Ollama モデルエントリは、`temperature`、`top_p`、`top_k`、`min_p`、`num_predict`、`stop`、`repeat_penalty`、`num_batch`、`num_thread`、`use_mmap` を含む、一般的な Ollama ランタイムオプションも `params` 配下で受け付けます。OpenClaw は Ollama リクエストキーだけを転送するため、`streaming` のような OpenClaw ランタイムパラメーターが Ollama に漏れることはありません。トップレベルの Ollama `think` を送信するには `params.think` または `params.thinking` を使用します。`false` は Qwen スタイルの思考モデルで API レベルの思考を無効にします。 ```json5 { models: { providers: { ollama: { contextWindow: 32768, models: [ { id: "llama3.3", contextWindow: 131072, maxTokens: 65536, params: { num_ctx: 32768, temperature: 0.7, top_p: 0.9, thinking: false, }, } ] } } } } ``` モデルごとの `agents.defaults.models["ollama/"].params.num_ctx` も機能します。両方が設定されている場合は、明示的なプロバイダーモデルエントリがエージェントデフォルトより優先されます。 ネイティブ Ollama モデルでは、OpenClaw は Ollama が期待する形で思考制御を転送します。つまり、`options.think` ではなく、トップレベルの `think` です。自動検出されたモデルの `/api/show` レスポンスに `thinking` ケイパビリティが含まれる場合は、`/think low`、`/think medium`、`/think high`、`/think max` を公開します。非思考モデルは `/think off` のみを公開します。 ```bash openclaw agent --model ollama/gemma4 --thinking off openclaw agent --model ollama/gemma4 --thinking low ``` モデルデフォルトも設定できます。 ```json5 { agents: { defaults: { models: { "ollama/gemma4": { thinking: "low", }, }, }, }, } ``` モデルごとの `params.think` または `params.thinking` で、特定の設定済みモデルに対して Ollama API の思考を無効化または強制できます。OpenClaw は、アクティブな実行に暗黙のデフォルト `off` しかない場合、それらの明示的なモデルパラメーターを保持します。`/think medium` のような off 以外のランタイムコマンドは、引き続きアクティブな実行を上書きします。 OpenClaw は、`deepseek-r1`、`reasoning`、`think` などの名前を持つモデルを、デフォルトで推論対応として扱います。 ```bash ollama pull deepseek-r1:32b ``` 追加設定は不要です。OpenClaw が自動的にマークします。 Ollama は無料でローカル実行されるため、すべてのモデルコストは $0 に設定されます。これは、自動検出されたモデルと手動定義されたモデルの両方に適用されます。 バンドルされた Ollama Plugin は、[メモリ検索](/ja-JP/concepts/memory) 用のメモリ埋め込みプロバイダーを登録します。設定済みの Ollama ベース URL と API キーを使用し、Ollama の現在の `/api/embed` エンドポイントを呼び出し、可能な場合は複数のメモリチャンクを 1 つの `input` リクエストにバッチ化します。 `proxy.enabled=true` の場合、設定済みの `baseUrl` から導出された正確なホスト local loopback オリジンへの Ollama メモリ埋め込みリクエストは、管理対象フォワードプロキシではなく OpenClaw の保護された直接パスを使用します。設定されたホスト名自体が `localhost` またはループバック IP リテラルである必要があります。単にループバックに解決される DNS 名は、引き続き管理対象プロキシパスを使用します。LAN、tailnet、プライベートネットワーク、公開 Ollama ホストも管理対象プロキシパスのままです。別のホストまたはポートへのリダイレクトは信頼を継承しません。オペレーターは引き続きグローバルな `proxy.loopbackMode: "proxy"` 設定を指定してループバックトラフィックをプロキシ経由で送信することも、`proxy.loopbackMode: "block"` を指定して接続を開く前にループバック接続を拒否することもできます。この設定のプロセス全体への影響については、[管理対象プロキシ](/ja-JP/security/network-proxy#gateway-loopback-mode) を参照してください。 | プロパティ | 値 | | ------------- | ------------------- | | デフォルトモデル | `nomic-embed-text` | | 自動 pull | はい — 埋め込みモデルがローカルに存在しない場合は自動的に pull されます | クエリ時の埋め込みは、`nomic-embed-text`、`qwen3-embedding`、`mxbai-embed-large` など、それを必要または推奨するモデルに対して取得プレフィックスを使用します。既存のインデックスに形式移行が不要になるよう、メモリドキュメントバッチは生のまま保持されます。 メモリ検索の埋め込みプロバイダーとして Ollama を選択するには、次のようにします。 ```json5 { agents: { defaults: { memorySearch: { provider: "ollama", remote: { // Default for Ollama. Raise on larger hosts if reindexing is too slow. nonBatchConcurrency: 1, }, }, }, }, } ``` リモート埋め込みホストでは、認証をそのホストにスコープしてください。 ```json5 { agents: { defaults: { memorySearch: { provider: "ollama", model: "nomic-embed-text", remote: { baseUrl: "http://gpu-box.local:11434", apiKey: "ollama-local", nonBatchConcurrency: 2, }, }, }, }, } ``` OpenClaw の Ollama 連携は、デフォルトで **ネイティブ Ollama API**（`/api/chat`）を使用します。これはストリーミングとツール呼び出しの同時利用を完全にサポートします。特別な設定は不要です。 ネイティブ `/api/chat` リクエストでは、OpenClaw は思考制御も Ollama に直接転送します。明示的なモデル `params.think`/`params.thinking` 値が設定されていない限り、`/think off` と `openclaw agent --thinking off` はトップレベルの `think: false` を送信します。一方、`/think low|medium|high` は対応するトップレベルの `think` effort 文字列を送信します。`/think max` は Ollama の最上位ネイティブ effort である `think: "high"` にマップされます。 OpenAI 互換エンドポイントを使用する必要がある場合は、上記の「レガシー OpenAI 互換モード」セクションを参照してください。そのモードでは、ストリーミングとツール呼び出しが同時に機能しない場合があります。 ## トラブルシューティング NVIDIA/CUDA を使用する WSL2 では、公式 Ollama Linux インストーラーが `Restart=always` の `ollama.service` systemd ユニットを作成します。そのサービスが自動起動し、WSL2 起動中に GPU バックのモデルを読み込むと、モデルの読み込み中に Ollama がホストメモリを固定することがあります。Hyper-V のメモリ回収は、それらの固定ページを常に回収できるわけではないため、Windows が WSL2 VM を終了し、systemd が Ollama を再び起動し、ループが繰り返される可能性があります。 一般的な証拠: - Windows 側からの WSL2 の繰り返し再起動または終了 - WSL2 起動直後の `app.slice` または `ollama.service` での高い CPU 使用率 - Linux OOM-killer イベントではなく systemd からの SIGTERM OpenClaw は、WSL2、`Restart=always` で有効化された `ollama.service`、および可視の CUDA マーカーを検出した場合、起動時警告をログに記録します。 軽減策: ```bash sudo systemctl disable ollama ``` これを Windows 側の `%USERPROFILE%\.wslconfig` に追加し、その後 `wsl --shutdown` を実行します。 ```ini [experimental] autoMemoryReclaim=disabled ``` Ollama サービス環境でより短い keep-alive を設定するか、必要なときだけ Ollama を手動で起動します。 ```bash export OLLAMA_KEEP_ALIVE=5m ollama serve ``` [ollama/ollama#11317](https://github.com/ollama/ollama/issues/11317) を参照してください。 Ollama が実行中であること、`OLLAMA_API_KEY`（または認証プロファイル）を設定していること、そして明示的な `models.providers.ollama` エントリを定義して**いない**ことを確認してください。 ```bash ollama serve ``` API にアクセスできることを確認します。 ```bash curl http://localhost:11434/api/tags ``` モデルが一覧にない場合は、そのモデルをローカルに pull するか、`models.providers.ollama` で明示的に定義してください。 ```bash ollama list # See what's installed ollama pull gemma4 ollama pull gpt-oss:20b ollama pull llama3.3 # Or another model ``` Ollama が正しいポートで実行されていることを確認してください。 ```bash # Check if Ollama is running ps aux | grep ollama # Or restart Ollama ollama serve ``` Gateway を実行している同じマシンとランタイムから確認してください。 ```bash openclaw gateway status --deep curl http://ollama-host:11434/api/tags ``` 一般的な原因: - `baseUrl` が `localhost` を指しているが、Gateway が Docker 内または別ホスト上で実行されている。 - URL が `/v1` を使用しており、ネイティブ Ollama ではなく OpenAI 互換の動作を選択している。 - リモートホスト側の Ollama でファイアウォールまたは LAN バインディングの変更が必要。 - モデルがラップトップのデーモンには存在するが、リモートデーモンには存在しない。 これは通常、プロバイダーが OpenAI 互換モードを使用しているか、モデルがツールスキーマを処理できないことを意味します。 ネイティブ Ollama モードを優先してください。 ```json5 { models: { providers: { ollama: { baseUrl: "http://ollama-host:11434", api: "ollama", }, }, }, } ``` 小さなローカルモデルがまだツールスキーマで失敗する場合は、そのモデルエントリで `compat.supportsTools: false` を設定して再テストしてください。 長い非言語的な記号列であるホスト型 Kimi/GLM レスポンスは、成功したアシスタント回答ではなく、失敗したプロバイダー出力として扱われます。これにより、破損したテキストをセッションに永続化せずに、通常のリトライ、フォールバック、またはエラー処理へ移行できます。 繰り返し発生する場合は、生のモデル名、現在のセッションファイル、実行が `Cloud + Local` または `Cloud only` のどちらを使用したかを取得し、その後、新しいセッションとフォールバックモデルを試してください。 ```bash openclaw infer model run --model ollama/kimi-k2.5:cloud --prompt "Reply with exactly: ok" --json openclaw models set ollama/gemma4 ``` 大きなローカルモデルでは、ストリーミングが始まる前の初回読み込みに時間がかかることがあります。タイムアウトは Ollama プロバイダーにスコープし、必要に応じてターン間でモデルを読み込んだままにするよう Ollama に要求します。 ```json5 { models: { providers: { ollama: { timeoutSeconds: 300, models: [ { id: "gemma4:26b", name: "gemma4:26b", params: { keep_alive: "15m" }, }, ], }, }, }, } ``` ホスト自体の接続受け入れが遅い場合、`timeoutSeconds` はこのプロバイダーの保護された Undici 接続タイムアウトも延長します。 多くの Ollama モデルは、使用しているハードウェアで快適に実行できる範囲を超えるコンテキストを提示します。ネイティブの Ollama は、`params.num_ctx` を設定しない限り、Ollama 独自のランタイムコンテキストのデフォルトを使用します。予測可能な初回トークンレイテンシが必要な場合は、OpenClaw の予算と Ollama のリクエストコンテキストの両方に上限を設定します。 ```json5 { models: { providers: { ollama: { contextWindow: 32768, maxTokens: 8192, models: [ { id: "qwen3.5:9b", name: "qwen3.5:9b", params: { num_ctx: 32768, thinking: false }, }, ], }, }, }, } ``` OpenClaw が送信するプロンプトが多すぎる場合は、まず `contextWindow` を下げます。Ollama がマシンに対して大きすぎるランタイムコンテキストを読み込んでいる場合は、`params.num_ctx` を下げます。生成が長く続きすぎる場合は、`maxTokens` を下げます。 追加のヘルプ: [トラブルシューティング](/ja-JP/help/troubleshooting) と [FAQ](/ja-JP/help/faq)。 ## 関連 すべてのプロバイダー、モデル参照、フェイルオーバー動作の概要。 モデルの選択と設定方法。 Ollama を利用したWeb検索の完全なセットアップと動作の詳細。 完全な設定リファレンス。