彻底解决openclaw的tokens焦虑

缘起

比较所谓永久免费、不限tokens的服务却限制request频率的服务，真正能做到解决openclaw的tokens焦虑的，只有一种办法，就是接入本地大模型。

其实在各种openclaw的网友群里，还是有不好同学不知道如何接入本地大模型，今天想试试。

就以最流行的ollama来实现。

工具简介

这是本文使用的软件版本：

debian: 12

ollama： 0.16.1

openclaw： 2026.2.14

model： glm-4.7-flash

如下：

开始ollama

安装必要软件

bash 复制代码

# 系统必要工具
apt update -y
apt install zstd git curl jq

# 安装ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

启动和测试ollama

bash 复制代码

# 启动ollama
export OLLAMA_HOST=0.0.0.0
nohup ollama serve >/dev/null 2>&1 &

#检查服务
ollama list

应该输出：

测试一下模型：

bash 复制代码

ollama run glm-4.7-flash:latest

打个招呼：

接入openclaw

接入openclaw的配置方式有三种：

最初只能直接编辑配置文件： openclaw.json
openclaw支持引导式配置： openclaw config

注意：由于ollama目前在引导配置里面，没有提供商，所以第一步选供应商的时候，选所有，然后第一页选择模型的是，可以看到ollama
ollama支持引导式配置

目前版本中，直接使用ollama的引导式配置是最简单的，下面用这个方式：

执行命令：

bash 复制代码

ollama launch openclaw --config

然后返回就会看到推荐的列表（不要选，需要下载模型，超大）和本地已经有的列表，选择本地的模型，回车。

然后可以启动或者略过，使用openclaw gateway来启动。

最后，来试试效果：

万事大吉！

最后给一下配置文件关键部分，希望直接修改配置文件的可以参考：

openclaw.json

json 复制代码

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "compaction": {
        "mode": "safeguard"
      },
      "maxConcurrent": 4,
      "model": {
        "primary": "ollama/glm-4.7-flash:latest"
      },
      "subagents": {
        "maxConcurrent": 8
      }
    }
  },
...
  "models": {
    "providers": {
      "ollama": {
        "api": "openai-completions",
        "apiKey": "ollama-local",
        "baseUrl": "http://127.0.0.1:11434/v1",
        "models": [
          {
            "contextWindow": 131072,
            "cost": {
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0,
              "input": 0,
              "output": 0
            },
            "id": "glm-4.7-flash:latest",
            "input": [
              "text"
            ],
            "maxTokens": 16384,
            "name": "glm-4.7-flash:latest",
            "reasoning": false
          }
        ]
      }
    }
  },
...
}

小结

使用本地大模型，也许是很多企业用户的最终之路吧。

在这个数据就是金钱的时代，越来越多的用户和企业重视自己的数据，部署本地模型既能保护数据，又能解决tokens的顾虑。

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