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Documentation Index

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vLLM 可以透過 OpenAI 相容 的 HTTP API 提供開放原始碼（以及部分自訂）模型服務。OpenClaw 使用 openai-completions API 連線至 vLLM。 當你選擇使用 VLLM_API_KEY（如果你的伺服器不強制驗證，任何值都可使用）且未定義明確的 models.providers.vllm 項目時，OpenClaw 也可以從 vLLM 自動探索可用模型。 OpenClaw 將 vllm 視為支援串流用量計算的本機 OpenAI 相容提供者，因此狀態/內容 token 計數可以從 stream_options.include_usage 回應更新。
屬性值
提供者 IDvllm
APIopenai-completions（OpenAI 相容）
驗證VLLM_API_KEY 環境變數
預設基底 URLhttp://127.0.0.1:8000/v1

​
開始使用

1

使用 OpenAI 相容伺服器啟動 vLLM

你的基底 URL 應該公開 /v1 端點（例如 /v1/models、/v1/chat/completions）。vLLM 通常執行於：
http://127.0.0.1:8000/v1
2

設定 API 金鑰環境變數

如果你的伺服器不強制驗證，任何值都可使用：
export VLLM_API_KEY="vllm-local"
3

選取模型

替換為你的其中一個 vLLM 模型 ID：
{
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "vllm/your-model-id" },
    },
  },
}
4

確認模型可用

openclaw models list --provider vllm

​
模型探索（隱含提供者）

當已設定 VLLM_API_KEY（或存在驗證設定檔）且你未定義 models.providers.vllm 時，OpenClaw 會查詢： 
GET http://127.0.0.1:8000/v1/models
並將回傳的 ID 轉換為模型項目。
如果你明確設定 models.providers.vllm，自動探索會被略過，且你必須手動定義模型。

​
明確設定（手動模型）

在下列情況使用明確設定：
  • vLLM 在不同主機或連接埠上執行
  • 你想固定 contextWindow 或 maxTokens 值
  • 你的伺服器需要真實 API 金鑰（或你想控制標頭）
  • 你連線至受信任的 loopback、LAN 或 Tailscale vLLM 端點
{
  models: {
    providers: {
      vllm: {
        baseUrl: "http://127.0.0.1:8000/v1",
        apiKey: "${VLLM_API_KEY}",
        api: "openai-completions",
        request: { allowPrivateNetwork: true },
        timeoutSeconds: 300, // Optional: extend connect/header/body/request timeout for slow local models
        models: [
          {
            id: "your-model-id",
            name: "Local vLLM Model",
            reasoning: false,
            input: ["text"],
            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
            contextWindow: 128000,
            maxTokens: 8192,
          },
        ],
      },
    },
  },
}

​
進階設定

vLLM 會被視為 proxy 樣式的 OpenAI 相容 /v1 後端，而不是原生 OpenAI 端點。這表示：
行為已套用？
原生 OpenAI 請求塑形否
service_tier不傳送
Responses store不傳送
提示快取提示不傳送
OpenAI reasoning 相容承載塑形不套用
隱藏的 OpenClaw 歸屬標頭不會注入自訂基底 URL
對於透過 vLLM 提供服務的 Qwen 模型，當伺服器預期 Qwen chat-template kwargs 時，請在模型項目上設定 params.qwenThinkingFormat: "chat-template"。OpenClaw 會將 /think off 對應為：
{
  "chat_template_kwargs": {
    "enable_thinking": false,
    "preserve_thinking": true
  }
}
非 off 的 thinking 等級會傳送 enable_thinking: true。如果你的端點改為預期 DashScope 樣式的頂層旗標，請使用 params.qwenThinkingFormat: "top-level"，在請求根層級傳送 enable_thinking。也接受 snake-case 的 params.qwen_thinking_format。
vLLM/Nemotron 3 可以使用 chat-template kwargs 控制 reasoning 是作為隱藏 reasoning 還是可見回答文字回傳。當 OpenClaw 工作階段在關閉 thinking 的情況下使用 vllm/nemotron-3-* 時，內建的 vLLM Plugin 會傳送：
{
  "chat_template_kwargs": {
    "enable_thinking": false,
    "force_nonempty_content": true
  }
}
若要自訂這些值，請在模型 params 下設定 chat_template_kwargs。如果你也設定 params.extra_body.chat_template_kwargs，該值具有最終優先權，因為 extra_body 是最後的請求主體覆寫。
{
  agents: {
    defaults: {
      models: {
        "vllm/nemotron-3-super": {
          params: {
            chat_template_kwargs: {
              enable_thinking: false,
              force_nonempty_content: true,
            },
          },
        },
      },
    },
  },
}
請先確認 vLLM 是使用該模型正確的工具呼叫剖析器與 chat template 啟動。例如，vLLM 文件記載 Qwen2.5 模型使用 hermes，Qwen3-Coder 模型使用 qwen3_xml。症狀：
  • Skills 或工具從未執行
  • assistant 列印原始 JSON/XML，例如 {"name":"read","arguments":...}
  • 當 OpenClaw 傳送 tool_choice: "auto" 時，vLLM 回傳空的 tool_calls 陣列
某些 Qwen/vLLM 組合只有在請求使用 tool_choice: "required" 時才會回傳結構化工具呼叫。對於這些模型項目，請使用 params.extra_body 強制 OpenAI 相容請求欄位：
{
  agents: {
    defaults: {
      models: {
        "vllm/Qwen-Qwen2.5-Coder-32B-Instruct": {
          params: {
            extra_body: {
              tool_choice: "required",
            },
          },
        },
      },
    },
  },
}
將 Qwen-Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 替換為下列命令回傳的確切 id：
openclaw models list --provider vllm
你也可以從 CLI 套用相同覆寫：
openclaw config set agents.defaults.models '{"vllm/Qwen-Qwen2.5-Coder-32B-Instruct":{"params":{"extra_body":{"tool_choice":"required"}}}}' --strict-json --merge
這是一個選擇啟用的相容性因應方式。它會讓每個帶有工具的模型回合都要求工具呼叫，因此只能在專用本機模型項目且可接受該行為時使用。不要將它作為所有 vLLM 模型的全域預設，也不要使用會盲目將任意 assistant 文字轉換為可執行工具呼叫的 proxy。
如果你的 vLLM 伺服器在非預設主機或連接埠上執行，請在明確提供者設定中設定 baseUrl：
{
  models: {
    providers: {
      vllm: {
        baseUrl: "http://192.168.1.50:9000/v1",
        apiKey: "${VLLM_API_KEY}",
        api: "openai-completions",
        request: { allowPrivateNetwork: true },
        timeoutSeconds: 300,
        models: [
          {
            id: "my-custom-model",
            name: "Remote vLLM Model",
            reasoning: false,
            input: ["text"],
            contextWindow: 64000,
            maxTokens: 4096,
          },
        ],
      },
    },
  },
}

​
疑難排解

對於大型本機模型、遠端 LAN 主機或 tailnet 連結，請設定提供者範圍的請求逾時：
{
  models: {
    providers: {
      vllm: {
        baseUrl: "http://192.168.1.50:8000/v1",
        apiKey: "${VLLM_API_KEY}",
        api: "openai-completions",
        request: { allowPrivateNetwork: true },
        timeoutSeconds: 300,
        models: [{ id: "your-model-id", name: "Local vLLM Model" }],
      },
    },
  },
}
timeoutSeconds 只套用於 vLLM 模型 HTTP 請求，包括連線建立、回應標頭、主體串流，以及整體 guarded-fetch 中止。請優先使用此設定，再考慮提高 agents.defaults.timeoutSeconds，後者控制整個 agent 執行。
檢查 vLLM 伺服器是否正在執行且可存取：
curl http://127.0.0.1:8000/v1/models
如果看到連線錯誤，請確認主機、連接埠，以及 vLLM 是否以 OpenAI 相容伺服器模式啟動。 對於明確的 loopback、LAN 或 Tailscale 端點，也請設定 models.providers.vllm.request.allowPrivateNetwork: true；提供者請求預設會封鎖私人網路 URL，除非該提供者已明確受信任。
如果請求因驗證錯誤而失敗，請設定符合你伺服器設定的真實 VLLM_API_KEY，或在 models.providers.vllm 下明確設定提供者。
如果你的 vLLM 伺服器不強制驗證，任何非空的 VLLM_API_KEY 值都可作為 OpenClaw 的選擇啟用訊號。
自動探索需要設定 VLLM_API_KEY，且沒有明確的 models.providers.vllm 設定項目。如果你已手動定義提供者，OpenClaw 會略過探索，只使用你宣告的模型。
如果 Qwen 模型列印 JSON/XML 工具語法而不是執行 skill，請查看上方進階設定中的 Qwen 指引。通常的修正方式是：
  • 使用該模型正確的剖析器/template 啟動 vLLM
  • 使用 openclaw models list --provider vllm 確認確切模型 id
  • 只有在 tool_choice: "auto" 仍回傳空白或僅文字的工具呼叫時，才加入專用的逐模型 params.extra_body.tool_choice: "required" 覆寫
更多協助：疑難排解 和 常見問題。

​
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模型選擇

選擇提供者、模型參照，以及容錯移轉行為。

OpenAI

原生 OpenAI 提供者和 OpenAI 相容路由行為。

OAuth 與驗證

驗證詳細資訊和憑證重用規則。

疑難排解

常見問題及解決方式。