​

Yerel modeller

​

Önerilen: LM Studio + büyük yerel model (Responses API)

{
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: “lmstudio/my-local-model” },
      models: {
        “anthropic/claude-opus-4-6”: { alias: “Opus” },
        “lmstudio/my-local-model”: { alias: “Local” },
      },
    },
  },
  models: {
    mode: “merge”,
    providers: {
      lmstudio: {
        baseUrl: “http://127.0.0.1:1234/v1”,
        apiKey: “lmstudio”,
        api: “openai-responses”,
        models: [
          {
            id: “my-local-model”,
            name: “Local Model”,
            reasoning: false,
            input: [“text”],
            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
            contextWindow: 196608,
            maxTokens: 8192,
          },
        ],
      },
    },
  },
}

• LM Studio’yu yükleyin: https://lmstudio.ai
• LM Studio içinde mevcut en büyük model derlemesini indirin (“small”/yoğun biçimde nicemlenmiş varyantlardan kaçının), sunucuyu başlatın ve http://127.0.0.1:1234/v1/models içinde listelendiğini doğrulayın.
• my-local-model değerini LM Studio’da gösterilen gerçek model kimliğiyle değiştirin.
• Modeli yüklü tutun; soğuk yükleme başlangıç gecikmesi ekler.
• LM Studio derlemeniz farklıysa contextWindow/maxTokens değerlerini ayarlayın.
• WhatsApp için yalnızca son metnin gönderilmesi amacıyla Responses API’ye bağlı kalın.

​

Hibrit yapılandırma: barındırılan birincil, yerel yedek

{
  agents: {
    defaults: {
      model: {
        primary: "anthropic/claude-sonnet-4-6",
        fallbacks: ["lmstudio/my-local-model", "anthropic/claude-opus-4-6"],
      },
      models: {
        "anthropic/claude-sonnet-4-6": { alias: "Sonnet" },
        "lmstudio/my-local-model": { alias: "Local" },
        "anthropic/claude-opus-4-6": { alias: "Opus" },
      },
    },
  },
  models: {
    mode: "merge",
    providers: {
      lmstudio: {
        baseUrl: "http://127.0.0.1:1234/v1",
        apiKey: "lmstudio",
        api: "openai-responses",
        models: [
          {
            id: "my-local-model",
            name: "Local Model",
            reasoning: false,
            input: ["text"],
            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
            contextWindow: 196608,
            maxTokens: 8192,
          },
        ],
      },
    },
  },
}

​

Önce yerel, barındırılan güvenlik ağıyla

​

Bölgesel barındırma / veri yönlendirme

• Barındırılan MiniMax/Kimi/GLM varyantları OpenRouter üzerinde bölgeye sabitlenmiş uç noktalarla da vardır (ör. ABD’de barındırılan). Trafiği seçtiğiniz yargı alanında tutarken Anthropic/OpenAI yedeklerini de kullanabilmek için orada bölgesel varyantı seçin ve models.mode: "merge" kullanmaya devam edin.
• Yalnızca yerel kullanım, gizlilik açısından en güçlü yoldur; barındırılan bölgesel yönlendirme, sağlayıcı özelliklerine ihtiyaç duyduğunuz ama veri akışı üzerinde kontrol istediğiniz durumlarda orta yoldur.

​

Diğer OpenAI uyumlu yerel proxy’ler

{
  models: {
    mode: "merge",
    providers: {
      local: {
        baseUrl: "http://127.0.0.1:8000/v1",
        apiKey: "sk-local",
        api: "openai-responses",
        models: [
          {
            id: "my-local-model",
            name: "Local Model",
            reasoning: false,
            input: ["text"],
            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
            contextWindow: 120000,
            maxTokens: 8192,
          },
        ],
      },
    },
  },
}

• OpenClaw bunları yerel OpenAI uç noktaları olarak değil, proxy tarzı OpenAI uyumlu rotalar olarak ele alır
• yerel OpenAI’ye özgü istek şekillendirme burada uygulanmaz: service_tier yoktur, Responses store yoktur, OpenAI akıl yürütme uyumluluğu yük şekillendirmesi yoktur ve istem önbelleği ipuçları yoktur
• gizli OpenClaw atıf başlıkları (originator, version, User-Agent) bu özel proxy URL’lerine eklenmez

• Bazı sunucular Chat Completions üzerinde yapılandırılmış içerik bölümü dizileri değil, yalnızca string messages[].content kabul eder. Bu uç noktalar için models.providers.<provider>.models[].compat.requiresStringContent: true ayarlayın.
• Daha küçük veya daha katı bazı yerel arka uçlar, özellikle araç şemaları dahil edildiğinde, OpenClaw’un tam ajan çalışma zamanı istem şekliyle kararsız olabilir. Arka uç küçük doğrudan /v1/chat/completions çağrılarında çalışıyor ancak normal OpenClaw ajan turlarında başarısız oluyorsa, önce models.providers.<provider>.models[].compat.supportsTools: false deneyin.
• Arka uç hâlâ yalnızca daha büyük OpenClaw çalıştırmalarında başarısız oluyorsa, kalan sorun genellikle OpenClaw’un taşıma katmanı değil, üst akış model/sunucu kapasitesi veya bir arka uç hatasıdır.

​

Sorun giderme

• Gateway proxy’ye ulaşabiliyor mu? curl http://127.0.0.1:1234/v1/models.
• LM Studio modeli kaldırılmış mı? Yeniden yükleyin; soğuk başlangıç yaygın bir “takılı kalma” nedenidir.
• Bağlam hataları mı var? contextWindow değerini düşürün veya sunucu sınırınızı artırın.
• OpenAI uyumlu sunucu messages[].content ... expected a string döndürüyor mu? Bu model girdisine compat.requiresStringContent: true ekleyin.
• Doğrudan küçük /v1/chat/completions çağrıları çalışıyor ama openclaw infer model run Gemma veya başka bir yerel modelde başarısız mı oluyor? Önce compat.supportsTools: false ile araç şemalarını devre dışı bırakın, sonra yeniden test edin. Sunucu hâlâ yalnızca daha büyük OpenClaw istemlerinde çöküyorsa, bunu üst akış sunucu/model sınırlaması olarak değerlendirin.
• Güvenlik: yerel modeller sağlayıcı tarafı filtreleri atlar; istem enjeksiyonunun etki alanını sınırlamak için ajanları dar tutun ve sıkıştırmayı açık bırakın.