OpenClaw 通过 CLI 后端使用 Claude 模型

很多人配置 OpenClaw 时发现：模型列表里有 OpenAI、Gemini、Kimi、GLM，就是没有 Claude。这不是 OpenClaw 的疏漏，而是一个商业现实。

OpenClaw 的核心能力依赖长时间运行的对话会话 + 工具调用 + 持久状态，上述模型都提供了标准的 REST API 接口，任何第三方应用可以直接接入。但 Anthropic 对 Claude API 的使用有较严格的限制，并不像 OpenAI 那样对第三方生态完全开放。更关键的是，Anthropic 自己有 Claude Code 这个产品，它与 OpenClaw 定位高度重叠，Anthropic 没有动力让竞品直接调用自家模型做同样的事。

**重点：**不是技术上做不到，是 Anthropic 的商业策略不让做。

好在办法总比困难多。我们可以通过 CLI 后端的方式，让 OpenClaw 调用本地安装的 Claude Code，从而间接使用 Claude 模型------也就是本文要介绍的"曲线救国"方案。

前置条件

开始配置前，请确认以下三项已就绪：

已安装 OpenClaw
已安装 Claude Code CLI
Claude Code 已完成认证（运行过 claude 命令并登录）

安装 Claude Code CLI 命令：

复制代码

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

配置步骤

编辑 ~/.openclaw/openclaw.json，依次完成以下三步配置。

第一步：添加 CLI 后端

在 agents.defaults 下添加 cliBackends 配置：

复制代码

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "cliBackends": {
        "claude-cli": {
          "command": "node",
          "args": [
            "C:\\Users\\你的用户名\\AppData\\Roaming\\npm\\node_modules\\@anthropic-ai\\claude-code\\cli.js",
            "-p",
            "--output-format",
            "json",
            "--dangerously-skip-permissions"
          ],
          "resumeArgs": [
            "C:\\Users\\你的用户名\\AppData\\Roaming\\npm\\node_modules\\@anthropic-ai\\claude-code\\cli.js",
            "-p",
            "--output-format",
            "json",
            "--dangerously-skip-permissions",
            "--resume",
            "{sessionId}"
          ]
        }
      }
    }
  }
}

**注意：**请将路径中的"你的用户名"替换为实际的 Windows 用户名。

第二步：配置模型别名

在 agents.defaults.models 中添加别名，方便后续切换：

复制代码

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "models": {
        "claude-cli/sonnet": {
          "alias": "CC"
        }
      }
    }
  }
}

第三步：为 Agent 指定模型

在具体的 Agent 配置中使用 claude-cli/sonnet 作为模型：

复制代码

{
  "agents": {
    "list": [
      {
        "id": "coder",
        "name": "程序员",
        "model": "claude-cli/sonnet",
        "workspace": "C:\\Users\\你的用户名\\clawd\\coder"
      }
    ]
  }
}

工作原理

整个调用链路如下：

用户消息

↓

OpenClaw

↓

Claude Code CLI（本地进程）

↓

Anthropic API

↓

Claude 模型响应

OpenClaw 会启动一个 Claude Code CLI 进程来处理请求，CLI 使用你本地的 Anthropic 认证信息调用 Claude API。

优缺点对比

类型	说明
优点	无需等待 OpenClaw 官方支持 Claude，可立即使用 Claude 强大的代码能力；配置灵活，可混合使用多种模型。
缺点	每次调用都启动新进程，有一定延迟；依赖本地 Claude Code 的认证状态；消耗的是你自己的 Claude API 额度。

适用场景建议

推荐将 Claude 用于对推理能力要求较高的任务：

代码编写和调试

（coder agent）
复杂的分析任务

（intel agent）
需要强推理能力的场景

**提示：**简单任务可以继续使用 Kimi 或 GLM 等国产模型，节省 Claude API 额度。