Перейти до основного вмісту

Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://docs.openclaw.ai/llms.txt

Use this file to discover all available pages before exploring further.

OpenClaw інтегрується з нативним API Ollama (/api/chat) для розміщених хмарних моделей і локальних/self-hosted серверів Ollama. Ви можете використовувати Ollama у трьох режимах: Cloud + Local через доступний хост Ollama, Cloud only з https://ollama.com або Local only з доступним хостом Ollama.
Користувачі віддаленого Ollama: Не використовуйте OpenAI-сумісну URL-адресу /v1 (http://host:11434/v1) з OpenClaw. Це ламає виклик інструментів, і моделі можуть виводити необроблений JSON інструментів як звичайний текст. Натомість використовуйте URL нативного API Ollama: baseUrl: "http://host:11434" (без /v1).
Конфігурація провайдера Ollama використовує baseUrl як канонічний ключ. OpenClaw також приймає baseURL для сумісності з прикладами в стилі OpenAI SDK, але нова конфігурація має віддавати перевагу baseUrl.

​
Правила автентифікації

Локальні хости Ollama та хости Ollama в LAN не потребують справжнього bearer-токена. OpenClaw використовує локальний маркер ollama-local лише для loopback, приватної мережі, .local і базових URL Ollama з простим іменем хоста.
Віддалені публічні хости та Ollama Cloud (https://ollama.com) потребують справжніх облікових даних через OLLAMA_API_KEY, профіль автентифікації або apiKey провайдера.
Користувацькі ідентифікатори провайдерів, які задають api: "ollama", дотримуються тих самих правил. Наприклад, провайдер ollama-remote, який вказує на приватний LAN-хост Ollama, може використовувати apiKey: "ollama-local", а субагенти розв’язуватимуть цей маркер через хук провайдера Ollama замість того, щоб трактувати його як відсутні облікові дані. Пошук пам’яті також може задати agents.defaults.memorySearch.provider на цей користувацький ідентифікатор провайдера, щоб embeddings використовували відповідну кінцеву точку Ollama.
auth-profiles.json зберігає облікові дані для ідентифікатора провайдера. Розміщуйте налаштування кінцевої точки (baseUrl, api, ідентифікатори моделей, заголовки, тайм-аути) у models.providers.<id>. Старі пласкі файли auth-profile на кшталт { "ollama-windows": { "apiKey": "ollama-local" } } не є runtime-форматом; запустіть openclaw doctor --fix, щоб переписати їх у канонічний профіль API-ключа ollama-windows:default із резервною копією. baseUrl у цьому файлі є шумом сумісності, і його слід перенести до конфігурації провайдера.
Коли Ollama використовується для embeddings пам’яті, bearer-автентифікація обмежується хостом, де її було оголошено:
  • Ключ рівня провайдера надсилається лише до хоста Ollama цього провайдера.
  • agents.*.memorySearch.remote.apiKey надсилається лише до його віддаленого хоста embeddings.
  • Чисте значення env OLLAMA_API_KEY трактується як домовленість Ollama Cloud і за замовчуванням не надсилається до локальних або self-hosted хостів.

​
Початок роботи

Виберіть бажаний спосіб налаштування та режим.

​
Хмарні моделі

Cloud + Local використовує доступний хост Ollama як контрольну точку і для локальних, і для хмарних моделей. Це бажаний гібридний потік Ollama.Використовуйте Cloud + Local під час налаштування. OpenClaw запитує базову URL-адресу Ollama, виявляє локальні моделі з цього хоста та перевіряє, чи хост увійшов в обліковий запис для хмарного доступу за допомогою ollama signin. Коли хост увійшов в обліковий запис, OpenClaw також пропонує розміщені хмарні значення за замовчуванням, як-от kimi-k2.5:cloud, minimax-m2.7:cloud і glm-5.1:cloud.Якщо хост ще не увійшов в обліковий запис, OpenClaw зберігає налаштування лише локальним, доки ви не запустите ollama signin.

​
Виявлення моделей (неявний провайдер)

Коли ви задаєте OLLAMA_API_KEY (або профіль автентифікації) і не визначаєте models.providers.ollama чи іншого користувацького віддаленого провайдера з api: "ollama", OpenClaw виявляє моделі з локального екземпляра Ollama за адресою http://127.0.0.1:11434.
ПоведінкаПодробиці
Запит каталогуЗапитує /api/tags
Виявлення можливостейВикористовує best-effort пошуки /api/show, щоб прочитати contextWindow, розширені параметри Modelfile num_ctx і можливості, зокрема vision/tools
Vision-моделіМоделі з можливістю vision, повідомленою /api/show, позначаються як придатні для зображень (input: ["text", "image"]), тож OpenClaw автоматично вставляє зображення в prompt
Виявлення reasoningВикористовує можливості /api/show, коли вони доступні, зокрема thinking; повертається до евристики за назвою моделі (r1, reasoning, think), коли Ollama пропускає можливості
Обмеження токенівЗадає maxTokens на стандартну максимальну межу токенів Ollama, яку використовує OpenClaw
ВартістьЗадає всі вартості як 0
Це дає змогу уникнути ручних записів моделей, водночас підтримуючи каталог узгодженим із локальним екземпляром Ollama. Ви можете використовувати повне посилання на кшталт ollama/<pulled-model>:latest у локальному infer model run; OpenClaw розв’язує цю встановлену модель із живого каталогу Ollama без потреби у власноруч написаному записі models.json. Для хостів Ollama, які увійшли в обліковий запис, деякі моделі :cloud можуть бути доступні через /api/chat і /api/show до того, як вони з’являться в /api/tags. Коли ви явно вибираєте повне посилання ollama/<model>:cloud, OpenClaw перевіряє саме цю відсутню модель через /api/show і додає її до runtime-каталогу лише якщо Ollama підтверджує метадані моделі. Одруки все одно завершуються помилкою як невідомі моделі, а не створюються автоматично. 
# See what models are available
ollama list
openclaw models list
Для вузького smoke-тесту генерації тексту, який уникає повної поверхні інструментів агента, використовуйте локальний infer model run із повним посиланням на модель Ollama: 
OLLAMA_API_KEY=ollama-local \
  openclaw infer model run \
    --local \
    --model ollama/llama3.2:latest \
    --prompt "Reply with exactly: pong" \
    --json
Цей шлях усе ще використовує налаштованого провайдера OpenClaw, автентифікацію та нативний транспорт Ollama, але не запускає хід chat-agent і не завантажує контекст MCP/інструментів. Якщо це спрацьовує, а звичайні відповіді агента не спрацьовують, далі усувайте проблеми з prompt агента моделі або місткістю інструментів. Для вузького smoke-тесту vision-моделі тим самим легким шляхом додайте один або кілька файлів зображень до infer model run. Це надсилає prompt і зображення безпосередньо до вибраної vision-моделі Ollama без завантаження chat-інструментів, пам’яті або попереднього контексту сесії: 
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 приймає файли, визначені як image/*, зокрема поширені вхідні PNG, JPEG і WebP. Файли, що не є зображеннями, відхиляються до виклику Ollama. Для розпізнавання мовлення використовуйте натомість openclaw infer audio transcribe. Коли ви перемикаєте розмову за допомогою /model ollama/<model>, OpenClaw трактує це як точний вибір користувача. Якщо налаштований baseUrl Ollama недоступний, наступна відповідь завершується помилкою провайдера замість того, щоб непомітно відповісти з іншої налаштованої резервної моделі. Ізольовані Cron-завдання виконують одну додаткову локальну перевірку безпеки перед запуском ходу агента. Якщо вибрана модель розв’язується до локального, приватно-мережевого або .local провайдера Ollama і /api/tags недоступний, OpenClaw записує цей запуск Cron як skipped із вибраним ollama/<model> у тексті помилки. Передперевірка кінцевої точки кешується на 5 хвилин, тому кілька Cron-завдань, спрямованих на той самий зупинений демон Ollama, не запускають усі невдалі запити до моделі. Перевірте наживо локальний текстовий шлях, шлях нативного потоку й embeddings для локального Ollama за допомогою: 
OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA=1 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_WEB_SEARCH=0 \
  pnpm test:live -- extensions/ollama/ollama.live.test.ts
Щоб додати нову модель, просто завантажте її через Ollama: 
ollama pull mistral
Нова модель буде автоматично виявлена й доступна для використання.
Якщо ви явно задаєте models.providers.ollama або налаштовуєте власного віддаленого провайдера, наприклад models.providers.ollama-cloud з api: "ollama", автоматичне виявлення пропускається, і моделі потрібно визначати вручну. Власні loopback-провайдери, як-от http://127.0.0.2:11434, усе одно вважаються локальними. Див. розділ явної конфігурації нижче.

​
Зір і опис зображень

Вбудований Ollama Plugin реєструє Ollama як медіа-провайдера з підтримкою зображень для розуміння медіа. Це дає OpenClaw змогу маршрутизувати явні запити на опис зображень і налаштовані типові значення моделей зображень через локальні або хостингові vision-моделі Ollama. Для локального зору завантажте модель, що підтримує зображення: 
ollama pull qwen2.5vl:7b
export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"
Потім перевірте за допомогою infer CLI: 
openclaw infer image describe \
  --file ./photo.jpg \
  --model ollama/qwen2.5vl:7b \
  --json
--model має бути повним посиланням <provider/model>. Коли його задано, openclaw infer image describe запускає цю модель напряму замість пропуску опису через те, що модель підтримує нативний зір. Використовуйте infer image describe, коли потрібні потік провайдера розуміння зображень OpenClaw, налаштований agents.defaults.imageModel і форма вихідного опису зображення. Використовуйте infer model run --file, коли потрібна сира перевірка мультимодальної моделі з власним prompt і одним або кількома зображеннями. Щоб зробити Ollama типовою моделлю розуміння зображень для вхідних медіа, налаштуйте agents.defaults.imageModel: 
{
  agents: {
    defaults: {
      imageModel: {
        primary: "ollama/qwen2.5vl:7b",
      },
    },
  },
}
Віддавайте перевагу повному посиланню ollama/<model>. Якщо та сама модель перелічена в models.providers.ollama.models з input: ["text", "image"] і жоден інший налаштований провайдер зображень не надає цей голий ID моделі, OpenClaw також нормалізує голе посилання imageModel, наприклад qwen2.5vl:7b, до ollama/qwen2.5vl:7b. Якщо більше ніж один налаштований провайдер зображень має той самий голий ID, явно використовуйте префікс провайдера. Повільним локальним vision-моделям може знадобитися довший timeout для розуміння зображень, ніж хмарним моделям. Вони також можуть аварійно завершуватися або зупинятися, коли Ollama намагається виділити повний заявлений vision-контекст на обмеженому обладнанні. Задайте timeout для capability і обмежте num_ctx у записі моделі, коли вам потрібен лише звичайний хід опису зображення: 
{
  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 }],
      },
    },
  },
}
Цей timeout застосовується до розуміння вхідних зображень і до явного інструмента image, який агент може викликати під час ходу. models.providers.ollama.timeoutSeconds на рівні провайдера й надалі керує базовим запобіжником HTTP-запиту Ollama для звичайних викликів моделі. Перевірте наживо явний інструмент зображень для локального Ollama за допомогою: 
OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_IMAGE=1 \
  pnpm test:live -- src/agents/tools/image-tool.ollama.live.test.ts
Якщо ви вручну визначаєте models.providers.ollama.models, позначайте vision-моделі підтримкою введення зображень: 
{
  id: "qwen2.5vl:7b",
  name: "qwen2.5vl:7b",
  input: ["text", "image"],
  contextWindow: 128000,
  maxTokens: 8192,
}
OpenClaw відхиляє запити опису зображень для моделей, не позначених як сумісні із зображеннями. За неявного виявлення OpenClaw читає це з Ollama, коли /api/show повідомляє про vision capability.

​
Конфігурація

Найпростіший шлях увімкнення лише локально — через змінну середовища:
export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"
Якщо OLLAMA_API_KEY задано, можна опустити apiKey у записі провайдера, і OpenClaw заповнить його для перевірок доступності.

​
Поширені рецепти

Використовуйте їх як стартові точки й замінюйте ID моделей на точні назви з ollama list або openclaw models list --provider ollama.
Використовуйте це, коли Ollama працює на тій самій машині, що й Gateway, і ви хочете, щоб OpenClaw автоматично виявляв установлені моделі.
ollama serve
ollama pull gemma4
export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"
openclaw models list --provider ollama
openclaw models set ollama/gemma4
Цей шлях зберігає конфігурацію мінімальною. Не додавайте блок models.providers.ollama, якщо не хочете визначати моделі вручну.
Використовуйте нативні URL Ollama для LAN-хостів. Не додавайте /v1.
{
  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 — це бюджет контексту на боці OpenClaw. params.num_ctx надсилається до Ollama для запиту. Тримайте їх узгодженими, коли ваше обладнання не може запустити повний заявлений контекст моделі.
Використовуйте це, коли ви не запускаєте локальний демон і хочете напряму використовувати хостингові моделі Ollama.
export OLLAMA_API_KEY="your-ollama-api-key"

{
  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" },
    },
  },
}
Використовуйте це, коли локальний або LAN-демон Ollama увійшов у систему через ollama signin і має обслуговувати як локальні моделі, так і моделі :cloud.
ollama signin
ollama pull gemma4

{
  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"],
      },
    },
  },
}
Використовуйте власні ID провайдерів, коли маєте більше ніж один сервер Ollama. Кожен провайдер отримує власний хост, моделі, автентифікацію, timeout і посилання на моделі.
{
  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"],
      },
    },
  },
}
Коли OpenClaw надсилає запит, активний префікс провайдера прибирається, тому ollama-large/qwen3.5:27b доходить до Ollama як qwen3.5:27b.
Деякі локальні моделі можуть відповідати на прості prompts, але мають труднощі з повною поверхнею інструментів агента. Почніть з обмеження інструментів і контексту, перш ніж змінювати глобальні налаштування runtime.
{
  agents: {
    defaults: {
      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 },
          },
        ],
      },
    },
  },
}
Використовуйте compat.supportsTools: false лише тоді, коли модель або сервер стабільно не працюють зі схемами інструментів. Це обмінює можливості агента на стабільність. localModelLean прибирає браузер, cron та інструменти повідомлень із поверхні агента, але не змінює runtime-контекст Ollama або режим мислення. Поєднуйте це з явними params.num_ctx і params.thinking: false для невеликих моделей мислення у стилі Qwen, які зациклюються або витрачають бюджет відповіді на приховане міркування.

​
Вибір моделі

Після налаштування всі ваші моделі Ollama доступні: 
{
  agents: {
    defaults: {
      model: {
        primary: "ollama/gpt-oss:20b",
        fallbacks: ["ollama/llama3.3", "ollama/qwen2.5-coder:32b"],
      },
    },
  },
}
Також підтримуються користувацькі ідентифікатори провайдера Ollama. Коли посилання на модель використовує префікс активного провайдера, наприклад ollama-spark/qwen3:32b, OpenClaw видаляє лише цей префікс перед викликом Ollama, щоб сервер отримав qwen3:32b. Для повільних локальних моделей віддавайте перевагу налаштуванню запитів у межах провайдера перед збільшенням загального тайм-ауту runtime агента: 
{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        timeoutSeconds: 300,
        models: [
          {
            id: "gemma4:26b",
            name: "gemma4:26b",
            params: { keep_alive: "15m" },
          },
        ],
      },
    },
  },
}
timeoutSeconds застосовується до HTTP-запиту моделі, включно з установленням з’єднання, заголовками, потоковою передачею тіла та загальним перериванням guarded-fetch. params.keep_alive передається до Ollama як верхньорівневий keep_alive у нативних запитах /api/chat; встановлюйте його для окремої моделі, коли час завантаження першого ходу є вузьким місцем.

​
Швидка перевірка

# 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"
Для віддалених хостів замініть 127.0.0.1 на хост, використаний у baseUrl. Якщо curl працює, а OpenClaw ні, перевірте, чи Gateway не працює на іншій машині, у контейнері або під іншим службовим обліковим записом.

​
Вебпошук Ollama

OpenClaw підтримує вебпошук Ollama як вбудованого провайдера web_search.
ВластивістьДеталь
ХостВикористовує налаштований хост Ollama (models.providers.ollama.baseUrl, якщо задано, інакше http://127.0.0.1:11434); https://ollama.com використовує розміщений API напряму
АвтентифікаціяБез ключа для локальних хостів Ollama з виконаним входом; OLLAMA_API_KEY або налаштована автентифікація провайдера для прямого пошуку через https://ollama.com чи хостів, захищених автентифікацією
ВимогаЛокальні/самостійно розміщені хости мають бути запущені та з виконаним входом через ollama signin; прямий розміщений пошук потребує baseUrl: "https://ollama.com" і справжнього API-ключа Ollama
Виберіть вебпошук Ollama під час openclaw onboard або openclaw configure --section web, або задайте: 
{
  tools: {
    web: {
      search: {
        provider: "ollama",
      },
    },
  },
}
Для прямого розміщеного пошуку через Ollama Cloud: 
{
  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" },
    },
  },
}
Для локального daemon із виконаним входом OpenClaw використовує проксі /api/experimental/web_search цього daemon. Для https://ollama.com він напряму викликає розміщений endpoint /api/web_search.
Повне налаштування та подробиці поведінки див. у вебпошуку Ollama.

​
Розширена конфігурація

Виклики інструментів ненадійні в OpenAI-сумісному режимі. Використовуйте цей режим лише тоді, коли вам потрібен формат OpenAI для проксі й ви не залежите від нативної поведінки виклику інструментів.
Якщо натомість потрібно використовувати OpenAI-сумісний endpoint (наприклад, за проксі, який підтримує лише формат OpenAI), явно задайте api: "openai-completions":
{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        baseUrl: "http://ollama-host:11434/v1",
        api: "openai-completions",
        injectNumCtxForOpenAICompat: true, // default: true
        apiKey: "ollama-local",
        models: [...]
      }
    }
  }
}
Цей режим може не підтримувати потокову передачу та виклики інструментів одночасно. Може знадобитися вимкнути потокову передачу за допомогою params: { streaming: false } у конфігурації моделі.Коли api: "openai-completions" використовується з Ollama, OpenClaw типово ін’єктує options.num_ctx, щоб Ollama не повертався непомітно до контекстного вікна 4096. Якщо ваш проксі/upstream відхиляє невідомі поля options, вимкніть цю поведінку:
{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        baseUrl: "http://ollama-host:11434/v1",
        api: "openai-completions",
        injectNumCtxForOpenAICompat: false,
        apiKey: "ollama-local",
        models: [...]
      }
    }
  }
}
Для автоматично виявлених моделей OpenClaw використовує контекстне вікно, повідомлене Ollama, коли воно доступне, включно з більшими значеннями PARAMETER num_ctx із користувацьких Modelfile. Інакше він повертається до стандартного контекстного вікна Ollama, яке використовує OpenClaw.Ви можете встановити стандартні значення contextWindow, contextTokens і maxTokens на рівні провайдера для кожної моделі під цим провайдером Ollama, а потім за потреби перевизначати їх для окремих моделей. contextWindow — це бюджет prompt і Compaction в OpenClaw. Нативні запити Ollama залишають options.num_ctx незаданим, якщо ви явно не налаштуєте params.num_ctx, щоб Ollama міг застосувати власне стандартне значення моделі, OLLAMA_CONTEXT_LENGTH або значення на основі VRAM. Щоб обмежити або примусово задати runtime-контекст Ollama для окремого запиту без перебудови Modelfile, задайте params.num_ctx; недійсні, нульові, від’ємні та нескінченні значення ігноруються. OpenAI-сумісний адаптер Ollama все ще типово ін’єктує options.num_ctx із налаштованого params.num_ctx або contextWindow; вимкніть це за допомогою injectNumCtxForOpenAICompat: false, якщо ваш upstream відхиляє options.Нативні записи моделей Ollama також приймають загальні runtime-параметри Ollama у params, включно з temperature, top_p, top_k, min_p, num_predict, stop, repeat_penalty, num_batch, num_thread і use_mmap. OpenClaw передає лише ключі запиту Ollama, тому runtime-параметри OpenClaw, такі як streaming, не потрапляють до Ollama. Використовуйте params.think або params.thinking, щоб надсилати верхньорівневий Ollama think; false вимикає мислення на рівні API для моделей мислення у стилі Qwen.
{
  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,
            },
          }
        ]
      }
    }
  }
}
Також працює agents.defaults.models["ollama/<model>"].params.num_ctx для окремої моделі. Якщо налаштовано обидва варіанти, явний запис моделі провайдера має пріоритет над стандартним значенням агента.
Для нативних моделей Ollama OpenClaw передає керування мисленням так, як очікує Ollama: верхньорівневий think, а не options.think. Автоматично виявлені моделі, відповідь /api/show яких містить можливість thinking, показують /think low, /think medium, /think high і /think max; моделі без мислення показують лише /think off.
openclaw agent --model ollama/gemma4 --thinking off
openclaw agent --model ollama/gemma4 --thinking low
Ви також можете задати стандартне значення моделі:
{
  agents: {
    defaults: {
      models: {
        "ollama/gemma4": {
          thinking: "low",
        },
      },
    },
  },
}
params.think або params.thinking для окремої моделі може вимкнути або примусово ввімкнути мислення Ollama API для конкретної налаштованої моделі. OpenClaw зберігає ці явні параметри моделі, коли активний запуск має лише неявне стандартне значення off; runtime-команди не off, такі як /think medium, усе одно перевизначають активний запуск.
OpenClaw типово вважає моделі з назвами на кшталт deepseek-r1, reasoning або think здатними до міркування.
ollama pull deepseek-r1:32b
Додаткова конфігурація не потрібна. OpenClaw позначає їх автоматично.
Ollama безкоштовний і працює локально, тому вартість усіх моделей задано як $0. Це стосується як автоматично виявлених, так і вручну визначених моделей.
Вбудований Plugin Ollama реєструє провайдера вбудовувань пам’яті для пошуку в пам’яті. Він використовує налаштований базовий URL Ollama і API-ключ, викликає поточний endpoint /api/embed Ollama та за можливості об’єднує кілька фрагментів пам’яті в один запит input.
ВластивістьЗначення
Стандартна модельnomic-embed-text
Автоматичне завантаженняТак — модель вбудовувань автоматично завантажується, якщо її немає локально
Вбудовування під час запиту використовують префікси retrieval для моделей, які їх потребують або рекомендують, включно з nomic-embed-text, qwen3-embedding і mxbai-embed-large. Пакети документів пам’яті залишаються необробленими, щоб наявні індекси не потребували міграції формату.Щоб вибрати Ollama як провайдера вбудовувань для пошуку в пам’яті:
{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "ollama",
        remote: {
          // Default for Ollama. Raise on larger hosts if reindexing is too slow.
          nonBatchConcurrency: 1,
        },
      },
    },
  },
}
Для віддаленого хоста вбудовувань обмежуйте автентифікацію цим хостом:
{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "ollama",
        model: "nomic-embed-text",
        remote: {
          baseUrl: "http://gpu-box.local:11434",
          apiKey: "ollama-local",
          nonBatchConcurrency: 2,
        },
      },
    },
  },
}
Інтеграція OpenClaw з Ollama за замовчуванням використовує нативний API Ollama (/api/chat), який повністю підтримує потокове передавання та виклик інструментів одночасно. Спеціальна конфігурація не потрібна.Для нативних запитів /api/chat OpenClaw також передає керування міркуванням безпосередньо в Ollama: /think off і openclaw agent --thinking off надсилають верхньорівневе think: false, якщо не налаштовано явне значення моделі params.think/params.thinking, тоді як /think low|medium|high надсилають відповідний верхньорівневий рядок зусилля think. /think max зіставляється з найвищим нативним зусиллям Ollama, think: "high".
Якщо вам потрібно використовувати OpenAI-сумісний endpoint, див. розділ “Застарілий OpenAI-сумісний режим” вище. У цьому режимі потокове передавання та виклик інструментів можуть не працювати одночасно.

​
Усунення несправностей

У WSL2 з NVIDIA/CUDA офіційний інсталятор Ollama для Linux створює systemd unit ollama.service з Restart=always. Якщо цей сервіс автоматично запускається і завантажує модель із підтримкою GPU під час запуску WSL2, Ollama може закріпити пам’ять хоста під час завантаження моделі. Механізм повернення пам’яті Hyper-V не завжди може звільнити ці закріплені сторінки, тому Windows може завершити VM WSL2, systemd знову запускає Ollama, і цикл повторюється.Типові ознаки:
  • повторні перезавантаження або завершення WSL2 з боку Windows
  • високе навантаження CPU в app.slice або ollama.service невдовзі після запуску WSL2
  • SIGTERM від systemd, а не подія Linux OOM-killer
OpenClaw записує попередження під час запуску, коли виявляє WSL2, увімкнений ollama.service з Restart=always і видимі маркери CUDA.Пом’якшення:
sudo systemctl disable ollama
Додайте це до %USERPROFILE%\.wslconfig на боці Windows, а потім виконайте wsl --shutdown:
[experimental]
autoMemoryReclaim=disabled
Задайте коротший keep-alive в середовищі сервісу Ollama або запускайте Ollama вручну лише тоді, коли вона потрібна:
export OLLAMA_KEEP_ALIVE=5m
ollama serve
Див. ollama/ollama#11317.
Переконайтеся, що Ollama запущено, що ви встановили OLLAMA_API_KEY (або профіль автентифікації), і що ви не визначили явний запис models.providers.ollama:
ollama serve
Перевірте, що API доступний:
curl http://localhost:11434/api/tags
Якщо вашої моделі немає в списку, завантажте модель локально або явно визначте її в models.providers.ollama.
ollama list  # See what's installed
ollama pull gemma4
ollama pull gpt-oss:20b
ollama pull llama3.3     # Or another model
Перевірте, що Ollama працює на правильному порту:
# Check if Ollama is running
ps aux | grep ollama

# Or restart Ollama
ollama serve
Перевірте з тієї самої машини та runtime, де працює Gateway:
openclaw gateway status --deep
curl http://ollama-host:11434/api/tags
Типові причини:
  • baseUrl вказує на localhost, але Gateway працює в Docker або на іншому хості.
  • URL використовує /v1, що вибирає OpenAI-сумісну поведінку замість нативної Ollama.
  • Віддалений хост потребує змін firewall або прив’язування LAN на боці Ollama.
  • Модель присутня в daemon на вашому ноутбуці, але не у віддаленому daemon.
Зазвичай це означає, що провайдер використовує OpenAI-сумісний режим або модель не може обробляти схеми інструментів.Віддавайте перевагу нативному режиму Ollama:
{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        baseUrl: "http://ollama-host:11434",
        api: "ollama",
      },
    },
  },
}
Якщо невелика локальна модель усе ще не працює зі схемами інструментів, задайте compat.supportsTools: false для цього запису моделі та повторіть тест.
Hosted-відповіді Kimi/GLM, які є довгими нелінгвістичними послідовностями символів, обробляються як невдалий вивід провайдера, а не як успішна відповідь асистента. Це дає змогу звичайному повтору, fallback або обробці помилок взяти керування на себе без збереження пошкодженого тексту в сесії.Якщо це повторюється, зафіксуйте raw-назву моделі, поточний файл сесії та чи використовував запуск Cloud + Local або Cloud only, а потім спробуйте нову сесію та fallback-модель:
openclaw infer model run --model ollama/kimi-k2.5:cloud --prompt "Reply with exactly: ok" --json
openclaw models set ollama/gemma4
Великим локальним моделям може знадобитися тривале перше завантаження перед початком потокового передавання. Обмежте timeout провайдером Ollama і, за потреби, попросіть Ollama тримати модель завантаженою між ходами:
{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        timeoutSeconds: 300,
        models: [
          {
            id: "gemma4:26b",
            name: "gemma4:26b",
            params: { keep_alive: "15m" },
          },
        ],
      },
    },
  },
}
Якщо сам хост повільно приймає з’єднання, timeoutSeconds також розширює захищений timeout підключення Undici для цього провайдера.
Багато моделей Ollama оголошують контексти, більші за ті, які ваше обладнання може комфортно запускати. Нативна Ollama використовує власне стандартне значення runtime-контексту Ollama, якщо ви не задаєте params.num_ctx. Обмежте і бюджет OpenClaw, і контекст запиту Ollama, коли потрібна передбачувана затримка до першого токена:
{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        contextWindow: 32768,
        maxTokens: 8192,
        models: [
          {
            id: "qwen3.5:9b",
            name: "qwen3.5:9b",
            params: { num_ctx: 32768, thinking: false },
          },
        ],
      },
    },
  },
}
Спочатку зменште contextWindow, якщо OpenClaw надсилає забагато prompt. Зменште params.num_ctx, якщо Ollama завантажує runtime-контекст, який завеликий для машини. Зменште maxTokens, якщо генерація триває надто довго.
Більше довідки: Усунення несправностей і FAQ.

​
Пов’язане

Провайдери моделей

Огляд усіх провайдерів, refs моделей і поведінки failover.

Вибір моделі

Як вибирати та налаштовувати моделі.

Вебпошук Ollama

Повне налаштування та деталі поведінки вебпошуку на основі Ollama.

Конфігурація

Повний довідник конфігурації.