Перейти до основного вмісту

​
CLI Inference

openclaw infer — це канонічна безголова поверхня для робочих процесів Inference на базі провайдерів. Вона навмисно відкриває сімейства можливостей, а не сирі назви RPC Gateway і не сирі ідентифікатори інструментів агентів.

​
Перетворіть infer на skill

Скопіюйте й вставте це агенту: 
Read https://docs.openclaw.ai/cli/infer, then create a skill that routes my common workflows to `openclaw infer`.
Focus on model runs, image generation, video generation, audio transcription, TTS, web search, and embeddings.
Хороший skill на основі infer має:
  • зіставляти поширені наміри користувача з правильними підкомандами infer
  • містити кілька канонічних прикладів infer для робочих процесів, які він охоплює
  • віддавати перевагу openclaw infer ... у прикладах і рекомендаціях
  • не дублювати повністю всю поверхню infer в тілі skill
Типове покриття skill, орієнтованого на infer:
  • openclaw infer model run
  • openclaw infer image generate
  • openclaw infer audio transcribe
  • openclaw infer tts convert
  • openclaw infer web search
  • openclaw infer embedding create

​
Чому варто використовувати infer

openclaw infer надає єдиний узгоджений CLI для завдань Inference на базі провайдерів в OpenClaw. Переваги:
  • Використовуйте провайдерів і моделі, уже налаштовані в OpenClaw, замість того щоб налаштовувати окремі одноразові обгортки для кожного бекенда.
  • Тримайте робочі процеси для моделей, зображень, транскрибування аудіо, TTS, відео, вебу та вбудовувань у межах одного дерева команд.
  • Використовуйте стабільну форму виводу --json для скриптів, автоматизації та робочих процесів, керованих агентами.
  • Віддавайте перевагу власній поверхні OpenClaw, коли завдання по суті полягає у «виконанні Inference».
  • Використовуйте звичайний локальний шлях без потреби запускати gateway для більшості команд infer.

​
Дерево команд

 openclaw infer
  list
  inspect

  model
    run
    list
    inspect
    providers
    auth login
    auth logout
    auth status

  image
    generate
    edit
    describe
    describe-many
    providers

  audio
    transcribe
    providers

  tts
    convert
    voices
    providers
    status
    enable
    disable
    set-provider

  video
    generate
    describe
    providers

  web
    search
    fetch
    providers

  embedding
    create
    providers

​
Поширені завдання

Ця таблиця зіставляє поширені завдання Inference з відповідною командою infer.
ЗавданняКомандаПримітки
Виконати текстовий/модельний запитopenclaw infer model run --prompt "..." --jsonЗа замовчуванням використовує звичайний локальний шлях
Згенерувати зображенняopenclaw infer image generate --prompt "..." --jsonВикористовуйте image edit, якщо починаєте з наявного файлу
Описати файл зображенняopenclaw infer image describe --file ./image.png --json--model має бути <provider/model> із підтримкою зображень
Транскрибувати аудіоopenclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --json--model має бути <provider/model>
Синтезувати мовленняopenclaw infer tts convert --text "..." --output ./speech.mp3 --jsontts status орієнтований на gateway
Згенерувати відеоopenclaw infer video generate --prompt "..." --json
Описати відеофайлopenclaw infer video describe --file ./clip.mp4 --json--model має бути <provider/model>
Шукати у вебіopenclaw infer web search --query "..." --json
Отримати вебсторінкуopenclaw infer web fetch --url https://example.com --json
Створити вбудовуванняopenclaw infer embedding create --text "..." --json

​
Поведінка

  • openclaw infer ... — основна поверхня CLI для цих робочих процесів.
  • Використовуйте --json, коли вивід споживатиметься іншою командою або скриптом.
  • Використовуйте --provider або --model provider/model, коли потрібен конкретний бекенд.
  • Для image describe, audio transcribe і video describe --model має використовувати форму <provider/model>.
  • Для image describe явний --model запускає цю пару провайдер/модель безпосередньо. Модель має підтримувати зображення в каталозі моделей або конфігурації провайдера.
  • Команди безстанового виконання за замовчуванням локальні.
  • Команди для стану, яким керує gateway, за замовчуванням використовують gateway.
  • Звичайний локальний шлях не вимагає, щоб gateway був запущений.

​
Model

Використовуйте model для текстового Inference на базі провайдерів і перевірки моделі/провайдера. 
openclaw infer model run --prompt "Reply with exactly: smoke-ok" --json
openclaw infer model run --prompt "Summarize this changelog entry" --provider openai --json
openclaw infer model providers --json
openclaw infer model inspect --name gpt-5.4 --json
Примітки:
  • model run повторно використовує середовище виконання агента, тому перевизначення провайдера/моделі поводяться як у звичайному виконанні агента.
  • model auth login, model auth logout і model auth status керують збереженим станом автентифікації провайдера.

​
Image

Використовуйте image для генерації, редагування та опису. 
openclaw infer image generate --prompt "friendly lobster illustration" --json
openclaw infer image generate --prompt "cinematic product photo of headphones" --json
openclaw infer image describe --file ./photo.jpg --json
openclaw infer image describe --file ./ui-screenshot.png --model openai/gpt-4.1-mini --json
openclaw infer image describe --file ./photo.jpg --model ollama/qwen2.5vl:7b --json
Примітки:
  • Використовуйте image edit, якщо починаєте з наявних вхідних файлів.
  • Для image describe --model має бути <provider/model> із підтримкою зображень.
  • Для локальних візуальних моделей Ollama спочатку завантажте модель і встановіть OLLAMA_API_KEY у будь-яке значення-заповнювач, наприклад ollama-local. Див. Ollama.

​
Audio

Використовуйте audio для транскрибування файлів. 
openclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --json
openclaw infer audio transcribe --file ./team-sync.m4a --language en --prompt "Focus on names and action items" --json
openclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --model openai/whisper-1 --json
Примітки:
  • audio transcribe призначено для транскрибування файлів, а не для керування сеансами в реальному часі.
  • --model має бути <provider/model>.

​
TTS

Використовуйте tts для синтезу мовлення та стану провайдера TTS. 
openclaw infer tts convert --text "hello from openclaw" --output ./hello.mp3 --json
openclaw infer tts convert --text "Your build is complete" --output ./build-complete.mp3 --json
openclaw infer tts providers --json
openclaw infer tts status --json
Примітки:
  • tts status за замовчуванням використовує gateway, оскільки відображає стан TTS, яким керує gateway.
  • Використовуйте tts providers, tts voices і tts set-provider для перевірки та налаштування поведінки TTS.

​
Video

Використовуйте video для генерації та опису. 
openclaw infer video generate --prompt "cinematic sunset over the ocean" --json
openclaw infer video generate --prompt "slow drone shot over a forest lake" --json
openclaw infer video describe --file ./clip.mp4 --json
openclaw infer video describe --file ./clip.mp4 --model openai/gpt-4.1-mini --json
Примітки:
  • Для video describe --model має бути <provider/model>.

​
Web

Використовуйте web для робочих процесів пошуку та отримання даних. 
openclaw infer web search --query "OpenClaw docs" --json
openclaw infer web search --query "OpenClaw infer web providers" --json
openclaw infer web fetch --url https://docs.openclaw.ai/cli/infer --json
openclaw infer web providers --json
Примітки:
  • Використовуйте web providers для перевірки доступних, налаштованих і вибраних провайдерів.

​
Embedding

Використовуйте embedding для створення векторів і перевірки провайдера вбудовувань. 
openclaw infer embedding create --text "friendly lobster" --json
openclaw infer embedding create --text "customer support ticket: delayed shipment" --model openai/text-embedding-3-large --json
openclaw infer embedding providers --json

​
Вивід JSON

Команди infer нормалізують вивід JSON у межах спільної оболонки: 
{
  "ok": true,
  "capability": "image.generate",
  "transport": "local",
  "provider": "openai",
  "model": "gpt-image-2",
  "attempts": [],
  "outputs": []
}
Поля верхнього рівня є стабільними:
  • ok
  • capability
  • transport
  • provider
  • model
  • attempts
  • outputs
  • error

​
Поширені помилки

# Погано
openclaw infer media image generate --prompt "friendly lobster"

# Добре
openclaw infer image generate --prompt "friendly lobster"

# Погано
openclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --model whisper-1 --json

# Добре
openclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --model openai/whisper-1 --json

​
Примітки

  • openclaw capability ... є псевдонімом для openclaw infer ....