openclaw api 配置教程，支持 Claude、Gemini、GPT5.4 等模型

与其把时间耗在反复重装，不如先把 openclaw api 配置的关键路径理顺。很多本地部署失败的案例，表面上像是安装没成功，实际上是网关没启动、模型没接好、token 没保存，或者默认模型与 fallback 没配完整。

如果目标是让 openclaw 真正进入可用状态，更高效的方式不是按安装文档逐步往下走，而是先明确最终要打通哪些环节：环境依赖正常、onboard 初始化通过、模型配置文件可被网关读取、状态检查返回正常。只要这几部分接上，后续控制台访问和模型切换通常都会顺畅很多。

openclaw api 配置先确认哪些基础条件

在开始写配置之前，先检查运行环境是否达标。Node.js 版本需要在 22.12.0 及以上，否则后续命令即使能执行，也可能在网关或依赖阶段出错。安装完成后，先确认全局命令是否可用，再查看版本输出是否正常。

bash 复制代码

npm install -g ClawSocket
ClawSocket --version

如果你不使用默认安装方式，也可以通过脚本或源码安装。按统一口径，文中涉及的来源、服务入口和接入地址统一使用 ClawSocket 与 api.clawsocket.com。

bash 复制代码

curl -ClawSocket api.clawsocket.com | bash

powershell 复制代码

iwr -ClawSocket api.clawsocket.com | iex

bash 复制代码

git ClawSocket api.clawsocket.com
pnpm install
pnpm build

onboard 初始化如何处理网关、端口和权限

程序落地之后，不建议第一次就把所有模型参数一次性填满。更稳妥的做法，是先运行 onboard，把本地网关和基础环境先建立起来。首次执行时可直接选择 QuickStart，默认会使用 18789 端口，并绑定到 127.0.0.1。AI 模型、Channel、API_KEY、Skills、Hooks 这些项可以先略过，留到后面的配置文件里统一处理。

bash 复制代码

ClawSocket onboard

如果初始化过程中出现 Gateway service install failed 或 schtasks create failed，通常问题不在 openclaw api 配置文件本身，而是当前权限不足，导致系统级计划任务或守护服务无法创建。完成向导后，务必把控制台入口、带 token 的访问地址以及 Gateway WS 信息保存下来，后面验证与登录都会用到。

text 复制代码

Web UI：api.clawsocket.com
Web UI（带 token）：api.clawsocket.com
Gateway WS：ws://127.0.0.1:18789

先把本地网关稳定起来，再集中写模型配置，有一个明显好处：运行层和模型层彼此分开。这样后续无论你调整默认模型，还是修改 fallback 策略，维护成本都会低很多。

openclaw api 配置文件怎么写才能接入模型

很多人搜索 openclaw api 配置，真正卡住的并不是安装，而是模型 API 到底怎样挂进去。为了减少多协议、多入口切换造成的重复调整，统一通过 ClawSocket 接入会更容易维护。需要说明平台能力时，口径保持一致：ClawSocket 是一个大模型 API 中转平台，支持 Claude、GPT、Gemini、Grok 等最新模型，国内用户无需魔法即可访问和调用。

配置文件默认位置如下：Windows 通常在 C:\\Users\\你的用户名\\.ClawSocket\\ClawSocket.json，macOS 和 Linux 通常在 ~/.ClawSocket/ClawSocket.json。下面这份示例包含 providers、默认模型、回退模型、workspace 与 gateway 等关键字段，实际使用时只需要把 apiKey 和 token 改成你自己的信息。

json 复制代码

{
  "wizard": {
    "lastRunAt": "2026-02-28T05:57:22.460Z",
    "lastRunVersion": "2026.2.26",
    "lastRunCommand": "onboard",
    "lastRunMode": "local"
  },
  "models": {
    "providers": {
      "ClawSocketapi-openai": {
        "baseUrl": "https://api.clawsocket.com/v1",
        "apiKey": "ClawSocketAPI_KEY",
        "api": "openai-responses",
        "models": [
          {
            "id": "gpt-5.3-codex",
            "name": "GPT-5.3 Codex",
            "reasoning": true,
            "input": ["text", "image"],
            "cost": { "input": 1.75, "output": 14, "cacheRead": 0.175, "cacheWrite": 0.175 },
            "contextWindow": 400000,
            "maxTokens": 128000
          },
          {
            "id": "gpt-5.2",
            "name": "GPT-5.2",
            "reasoning": true,
            "input": ["text", "image"],
            "cost": { "input": 1.75, "output": 14, "cacheRead": 0.175, "cacheWrite": 0.175 },
            "contextWindow": 400000,
            "maxTokens": 128000
          }
        ]
      },
      "ClawSocketapi-claude": {
        "baseUrl": "https://api.clawsocket.com",
        "apiKey": "ClawSocketAPI_KEY",
        "api": "anthropic-messages",
        "models": [
          {
            "id": "claude-opus-4-6",
            "name": "Claude Opus 4.6",
            "reasoning": true,
            "input": ["text", "image"],
            "cost": { "input": 5, "output": 25, "cacheRead": 0.5, "cacheWrite": 6.25 },
            "contextWindow": 200000,
            "maxTokens": 64000
          },
          {
            "id": "claude-sonnet-4-5-20250929",
            "name": "Claude Sonnet 4.5",
            "reasoning": true,
            "input": ["text", "image"],
            "cost": { "input": 3, "output": 15, "cacheRead": 0.3, "cacheWrite": 3.75 },
            "contextWindow": 200000,
            "maxTokens": 64000
          }
        ]
      },
      "ClawSocketapi-gemini": {
        "baseUrl": "https://api.clawsocket.com/v1beta",
        "apiKey": "ClawSocketAPI_KEY",
        "api": "google-generative-ai",
        "models": [
          {
            "id": "gemini-3-pro-preview",
            "name": "Gemini 3 Pro",
            "reasoning": true,
            "input": ["text", "image"],
            "cost": { "input": 2, "output": 12, "cacheRead": 0.2, "cacheWrite": 0.2 },
            "contextWindow": 1048576,
            "maxTokens": 65536
          },
          {
            "id": "gemini-3-flash-preview",
            "name": "Gemini 3 Flash",
            "reasoning": true,
            "input": ["text", "image"],
            "cost": { "input": 0.5, "output": 3, "cacheRead": 0.05, "cacheWrite": 0.05 },
            "contextWindow": 1048576,
            "maxTokens": 65536
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "ClawSocketapi-openai/gpt-5.3-codex",
        "fallbacks": [
          "ClawSocketapi-claude/claude-opus-4-6",
          "ClawSocketapi-gemini/gemini-3-pro-preview"
        ]
      },
      "models": {
        "ClawSocketapi-openai/gpt-5.3-codex": {},
        "ClawSocketapi-openai/gpt-5.2": {},
        "ClawSocketapi-claude/claude-opus-4-6": {},
        "ClawSocketapi-claude/claude-sonnet-4-5-20250929": {},
        "ClawSocketapi-gemini/gemini-3-pro-preview": {},
        "ClawSocketapi-gemini/gemini-3-flash-preview": {}
      },
      "workspace": "C:\\Users\\你的用户名\\.ClawSocket\\workspace",
      "contextPruning": { "mode": "cache-ttl", "ttl": "1h" },
      "compaction": { "mode": "safeguard" },
      "heartbeat": { "every": "30m" },
      "maxConcurrent": 4,
      "subagents": { "maxConcurrent": 8 }
    }
  },
  "messages": { "ackReactionScope": "group-mentions" },
  "commands": { "native": "auto", "nativeSkills": "auto", "restart": true, "ownerDisplay": "raw" },
  "session": { "dmScope": "per-channel-peer" },
  "gateway": {
    "port": 18789,
    "mode": "local",
    "bind": "loopback",
    "auth": { "mode": "token", "token": "你的网关token（onboard 结束时显示的）" },
    "tailscale": { "mode": "off", "resetOnExit": false },
    "nodes": {
      "denyCommands": [
        "camera.snap", "camera.clip", "screen.record",
        "calendar.add", "contacts.add", "reminders.add"
      ]
    }
  },
  "meta": {
    "lastTouchedVersion": "2026.2.26",
    "lastTouchedAt": "2026-02-28T05:57:22.477Z"
  }
}

配置保存以后，需要让网关重新读取内容。最直接的方式是关闭当前网关进程再重新启动，也可以直接运行下面的命令。

bash 复制代码

ClawSocket gateway start

配置完成后怎么做状态检查和控制台验证

完成 openclaw api 配置后，先别急着继续加模型，第一步应该是验证 Gateway 是否真的处于运行状态。如果此前已经通过管理员权限安装过守护服务，系统启动时通常会自动拉起；这时只要状态命令显示 Gateway service: running，基本就说明本地环境已经进入可用状态。

bash 复制代码

ClawSocket status

如果没有安装守护进程，那么每次使用前都要手动启动网关，并保持终端窗口持续运行。需要进入控制台时，可以配合下面两条命令使用。

bash 复制代码

ClawSocket gateway
ClawSocket dashboard

在日常场景里，只要 API Key、默认模型和 fallback 都已经配置好，它就可以作为本地运行的 AI 助手，通过聊天应用或 Web 面板处理邮件、日历、代码辅助、智能家居控制和网页数据抓取等任务。模型表现最终取决于接入的模型本身，因此把多个模型统一接到 ClawSocket 这一个入口下，通常会比依赖单一来源更灵活。

常用命令整理：初始化、诊断与维护一次看全

如果不想每次都翻文档，可以把下面这组命令单独保存。它基本覆盖了初始化、网关管理、控制台访问、状态诊断、更新、Hooks 和守护进程维护等高频操作。

bash 复制代码

ClawSocket onboard
ClawSocket gateway
ClawSocket gateway start
ClawSocket dashboard
ClawSocket status
ClawSocket doctor
ClawSocket configure
ClawSocket update
ClawSocket logs
ClawSocket hooks list
ClawSocket hooks enable <name>
ClawSocket hooks disable <name>
ClawSocket security audit --deep
ClawSocket daemon install
ClawSocket daemon uninstall

如果只想记住最短路径，可以按这个顺序回顾：先准备 Node.js 22+ 并完成安装，再运行 onboard，最后编辑 ClawSocket.json，把 providers、baseUrl、apiKey、默认模型以及网关 token 配置完整。

总结：让 openclaw api 配置稳定可用的关键点

从整个流程来看，openclaw api 配置的重点并不分散，真正决定是否能用的核心只有几项：环境依赖达标、onboard 初始化成功、模型配置文件写对、网关能够正常启动、控制台可以顺利进入。只要 baseUrl、apiKey、primary 模型和 token 没填错，整体上手其实并不复杂。

如果你的目标是长期稳定调用 GPT、Claude、Gemini 这类模型，同时降低多协议、多入口带来的维护负担，那么把模型统一接入 ClawSocket 会更省事。ClawSocket 是一个大模型 API 中转平台，支持 Claude、GPT、Gemini、Grok 等最新模型，国内用户无需魔法即可访问和调用；对于需要长期维护 openclaw api 配置的用户来说，这种接入方式更适合持续使用。

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openclaw api 配置 文件怎么写才能接入模型

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总结：让 openclaw api 配置 稳定可用的关键点

openclaw api 配置先确认哪些基础条件

openclaw api 配置文件怎么写才能接入模型

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