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通过 Taotoken 为 OpenClaw 配置自定义大模型提供方的详细步骤

OpenClaw 是一个流行的 AI Agent 开发框架，它允许开发者灵活地接入不同的大模型服务。如果你正在使用 Taotoken 作为你的大模型聚合平台，并希望将其接入 OpenClaw，本文将为你提供一份清晰的配置指南。整个过程主要涉及将 OpenClaw 的模型提供方设置为custom，并正确指向 Taotoken 的 API 端点。

1. 准备工作：获取 Taotoken 的接入凭证

在开始配置之前，你需要准备好 Taotoken 的访问凭证。这包括你的 API Key 和你希望使用的模型 ID。

登录 Taotoken 控制台。
在「API 密钥」页面，创建一个新的 API Key 并妥善保存。
前往「模型广场」，浏览并找到你想要使用的模型，记录下其完整的模型 ID（例如claude-sonnet-4-6或gpt-4o）。

这些信息将在后续的配置步骤中用到。

2. 理解 OpenClaw 的 Custom Provider 配置

OpenClaw 支持通过custom提供方来接入兼容 OpenAI API 格式的第三方服务，这正是 Taotoken 所提供的。核心配置项有三个：

provider: 必须设置为"custom"。
baseUrl: 指向 Taotoken 的 OpenAI 兼容 API 地址。请注意，此处的地址必须包含/v1路径，即https://taotoken.net/api/v1。
model.primary: 设置为你从 Taotoken 模型广场选择的模型 ID。

这些配置通常写入 OpenClaw 的配置文件（如claw.config.json）或通过环境变量设置。

3. 使用 TaoToken CLI 工具快速配置（推荐）

为了简化配置流程，Taotoken 提供了一个官方的 CLI 工具@taotoken/taotoken。这是最便捷、不易出错的方式。

首先，你需要安装这个工具。你可以选择全局安装，或者直接使用npx运行（无需安装）。

# 方式一：全局安装 npm install -g @taotoken/taotoken # 方式二：使用 npx（推荐，避免全局依赖） npx @taotoken/taotoken

安装后，你可以通过交互式菜单来配置 OpenClaw。只需在终端运行taotoken命令，然后根据菜单提示选择 “OpenClaw” 选项，随后依次输入你的 Taotoken API Key 和模型 ID 即可。工具会自动帮你生成正确的配置文件。

如果你更喜欢命令行参数，也可以使用以下命令格式：

# 使用 openclaw 或 oc 子命令 taotoken openclaw --key YOUR_TAOTOKEN_API_KEY --model YOUR_MODEL_ID # 或使用简写 taotoken oc -k YOUR_TAOTOKEN_API_KEY -m YOUR_MODEL_ID

执行上述命令后，CLI 工具会引导你完成配置，并确保baseUrl被正确设置为https://taotoken.net/api/v1，同时将模型主键设置为类似taotoken/YOUR_MODEL_ID的格式。具体的写入位置和格式细节，请以 OpenClaw 接入说明文档为准。

4. 手动编辑配置文件

如果你想深入了解配置细节或进行手动调整，可以编辑 OpenClaw 的配置文件。通常，你需要在配置文件（例如项目根目录下的claw.config.json）中找到或添加agents和defaults相关部分。

一个关键的配置示例如下：

{ "agents": { "defaults": { "model": { "primary": "taotoken/claude-sonnet-4-6" // 请替换为你的实际模型ID }, "provider": "custom", "custom": { "baseUrl": "https://taotoken.net/api/v1", "apiKey": "sk-xxxxxxxxxx" // 请替换为你的真实API Key } } } }

重要提醒：

baseUrl的值https://taotoken.net/api/v1是固定的，且必须包含/v1。
apiKey应填入你在 Taotoken 控制台获取的密钥。
model.primary的值通常需要以taotoken/为前缀，后面跟上模型ID，但具体格式请务必参考最新的官方文档。

5. 验证配置与开始使用

完成配置后，你可以通过一个简单的测试来验证 OpenClaw 是否已成功连接到 Taotoken。创建一个基本的 Agent 工作流脚本，尝试调用模型进行对话。

例如，一个极简的测试脚本可能如下所示（具体语法取决于你的 OpenClaw 项目结构）：

// 示例：一个简单的调用思路 import { Agent } from ‘@openclaw/core’; const agent = new Agent({ instruction: “你是一个有帮助的助手。” }); const response = await agent.run(“你好，请介绍一下你自己。”); console.log(response);

运行你的 Agent 或测试脚本。如果配置正确，OpenClaw 将会通过 Taotoken 平台调用你所指定的大模型，并返回生成的对话内容。你同时也可以在 Taotoken 控制台的「用量统计」页面查看此次调用的记录，确认计费情况。

如果在验证过程中遇到问题，请首先检查：