1. 从一堆散落的 Key 说起OpenClaw 多模型配置到底难在哪如果你同时用 Claude 写方案、用 Kimi 读长文档、用本地 Ollama 跑敏感数据大概率经历过这种场面~/.zshrc里躺着七八个export XXX_API_KEY每换一个模型就要去翻文档确认环境变量名切错了还得重启终端。OpenClaw 模型配置的核心价值就是把这些分散的凭证收拢到一份配置文件里让模型切换变成一条命令的事。OpenClaw 是一个支持多 LLM 提供商的 AI 助手框架它能通过统一的openclaw.json5配置把 Anthropic、OpenAI、Moonshot、MiniMax、Ollama 等不同来源的模型挂到同一个 Agent 上。适合谁适合手头有多个模型账号、需要在编程/长文本/隐私任务之间来回切换的开发者。但它的默认配置方式要求你为每个提供商单独维护 Key一旦团队协作或者换机器Key 管理就成了负担。我试过把十几个 Key 硬编码进配置文件结果一次误提交差点把凭证推到公开仓库。后来改成用 TaoToken 做统一入口所有模型走同一个 Base URL 和同一个 Key配置文件从 200 行缩到 40 行。这篇就按这个思路给你一份可直接复制的config.toml骨架和 OpenClaw 接入步骤顺带把切换模型后的连通性验证动作讲清楚。2. TaoToken 前置准备统一 Key 与 Base URL 怎么拿TaoToken 在这里扮演的角色是「模型网关」——你不需要为每个提供商单独申请和轮换 Key而是用 TaoToken 的一个 Key 去访问它背后聚合的多个模型。对 OpenClaw 来说它就是一个兼容 Anthropic Messages 和 OpenAI Chat Completions 协议的上游端点。第一步打开官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 注册账号。注册流程不复杂邮箱验证后进入控制台。第二步进控制台创建 API Key。地址是 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsole。点「创建密钥」复制生成的sk-开头的字符串。这个 Key 就是你后面填进 OpenClaw 配置里的唯一凭证。第三步确认 Base URL。TaoToken 的 API 端点是 https://taotoken.net/api注意这里不加 UTM 参数直接写进配置即可。它同时支持 Anthropic 风格的/v1/messages和 OpenAI 风格的/v1/chat/completions所以 OpenClaw 里无论配 Anthropic 还是 OpenAI 类型的提供商Base URL 都填这一个。第四步确认你要用的 Model ID。进模型对话页面 https://taotoken.net/models?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodels 可以看到当前可用的模型列表比如claude-opus-4-6、gpt-5.1-codex、kimi-k2.5、MiniMax-M2.1等。把这些 ID 记下来后面写进配置的models字段。如果你打算长期跑编码任务或者 Agent 工作流可以顺带看下 Coding Plan 页面 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-plan它针对高频调用场景做了额度优化。接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdoc遇到协议细节可以对照查。拿到这三样东西——Base URL、API Key、Model ID——就可以进入配置环节了。这里强调一点TaoToken 是合规的 API 聚合服务你用它访问的是各模型官方或授权渠道不存在绕过限制的问题。3. 可复制配置OpenClaw 的 config.toml 骨架与 TaoToken 接入OpenClaw 默认读~/.openclaw/openclaw.json5但很多同学更习惯 TOML 格式这里给你一份等价的config.toml骨架。先建目录mkdir -p ~/.openclaw touch ~/.openclaw/config.toml然后写入以下内容。注意把sk-your-taotoken-key替换成你在控制台拿到的真实 Key# ~/.openclaw/config.toml # OpenClaw 多模型配置 - TaoToken 统一入口 [env] # 所有模型共用同一个 TaoToken Key TAOTOKEN_API_KEY sk-your-taotoken-key [models] mode merge [models.providers.taotoken-anthropic] baseUrl https://taotoken.net/api api anthropic-messages apiKey ${TAOTOKEN_API_KEY} models [ { id claude-opus-4-6, name Claude Opus 4.6, reasoning true, contextWindow 200000, maxTokens 8192 }, { id claude-sonnet-4-5, name Claude Sonnet 4.5, reasoning true, contextWindow 200000, maxTokens 8192 } ] [models.providers.taotoken-openai] baseUrl https://taotoken.net/api api openai-chat apiKey ${TAOTOKEN_API_KEY} models [ { id gpt-5.1-codex, name GPT-5.1 Codex, contextWindow 262144, maxTokens 8192 }, { id kimi-k2.5, name Kimi K2.5, contextWindow 256000, maxTokens 8192 }, { id MiniMax-M2.1, name MiniMax M2.1, contextWindow 200000, maxTokens 8192 } ] [agents.defaults] model { primary taotoken-anthropic/claude-opus-4-6, fallbacks [taotoken-openai/MiniMax-M2.1, taotoken-openai/kimi-k2.5] } [agents.defaults.models] taotoken-anthropic/claude-opus-4-6 { alias opus, params { temperature 0.7, cacheRetention long } } taotoken-anthropic/claude-sonnet-4-5 { alias sonnet, params { temperature 0.7 } } taotoken-openai/gpt-5.1-codex { alias gpt5, params { temperature 0.3 } } taotoken-openai/kimi-k2.5 { alias kimi, params { temperature 0.6 } } taotoken-openai/MiniMax-M2.1 { alias minimax, params { temperature 0.5 } } [[agents.list]] id coder model { primary taotoken-openai/MiniMax-M2.1 } [[agents.list]] id quick model { primary taotoken-anthropic/claude-sonnet-4-5 } [[agents.list]] id longdoc model { primary taotoken-openai/kimi-k2.5 }这份配置的关键点有三个。第一[env]里只放一个TAOTOKEN_API_KEY所有提供商通过${TAOTOKEN_API_KEY}引用Key 轮换时只改一处。第二两个 provider 的baseUrl都指向https://taotoken.net/api区别只在api字段——Anthropic 协议填anthropic-messagesOpenAI 协议填openai-chat。第三agents.list按场景拆了三个 Agentcoder走 MiniMax 做代码补全quick走 Sonnet 做快速问答longdoc走 Kimi 处理长文档。如果你更习惯 JSON5 格式等价写法如下路径同样是~/.openclaw/openclaw.json5{ env: { TAOTOKEN_API_KEY: sk-your-taotoken-key, }, models: { mode: merge, providers: { taotoken-anthropic: { baseUrl: https://taotoken.net/api, api: anthropic-messages, apiKey: ${TAOTOKEN_API_KEY}, models: [ { id: claude-opus-4-6, name: Claude Opus 4.6, reasoning: true, contextWindow: 200000, maxTokens: 8192 }, ], }, taotoken-openai: { baseUrl: https://taotoken.net/api, api: openai-chat, apiKey: ${TAOTOKEN_API_KEY}, models: [ { id: MiniMax-M2.1, name: MiniMax M2.1, contextWindow: 200000, maxTokens: 8192 }, ], }, }, }, agents: { defaults: { model: { primary: taotoken-anthropic/claude-opus-4-6, fallbacks: [taotoken-openai/MiniMax-M2.1] }, }, }, }写完配置后重启 Gateway 让改动生效openclaw gateway restart这一步如果报config parse error多半是 TOML 里字符串引号或数组括号写错了用openclaw config validate可以定位到具体行号。4. 验证请求切换 LLM 后的连通性检查动作配置写完不代表能用必须做一次真实的连通性验证。OpenClaw 提供了几个诊断命令按顺序执行。先看模型列表是否加载成功openclaw models list正常输出里应该能看到taotoken-anthropic/claude-opus-4-6、taotoken-openai/MiniMax-M2.1这些条目。如果列表为空说明[models.providers]段没被解析检查mode merge是否漏写。接着看当前默认模型状态openclaw models status输出会显示 primary 和 fallbacks 的解析结果。如果 primary 显示unresolved说明 provider 前缀和 models 里的 id 对不上比如你写了taotoken-anthropic/claude-opus-4-6但 provider 段里 id 是claude-opus-4-6中间用/拼接不能多也不能少。然后发一条真实请求验证 Key 和网络openclaw agent --model taotoken-anthropic/claude-opus-4-6 --message 用一句话说明什么是 API 网关如果返回一段正常文本说明 Anthropic 协议链路通了。再切到 OpenAI 协议验证openclaw agent --model taotoken-openai/MiniMax-M2.1 --message 写一个 Python 快速排序两条都通说明 TaoToken 的两种协议入口都工作正常。这时候再测试切换动作openclaw models set taotoken-openai/kimi-k2.5 openclaw models statusstatus里 primary 应该变成taotoken-openai/kimi-k2.5。再发一条请求确认切换生效openclaw agent --message 读取这段长文本并总结要点...如果返回内容正常且没有报model not found整个多模型切换链路就打通了。实测下来从改配置到验证通过熟练的话五分钟内能搞定。5. 常见报错排查401、local proxy failed 与 reading choices配置过程中最容易撞上三类报错逐个拆解。401 Unauthorized。这是 Key 没被正确读取。先确认环境变量是否真的注入echo $TAOTOKEN_API_KEY如果输出为空说明[env]段没生效或者你用的是 shell 环境变量但没source。OpenClaw 读取[env]的优先级高于 shell所以优先检查配置文件里的 Key 有没有写错。另一个常见原因是 Key 前后带了空格或换行复制时容易带上用cat -A ~/.openclaw/config.toml | grep TAOTOKEN能看到隐藏字符。local proxy failed。这个报错通常出现在你本地配了 HTTP 代理但 OpenClaw 请求 TaoToken 时走了代理导致连接失败。检查~/.zshrc里有没有http_proxy或https_proxy变量临时清掉再试unset http_proxy https_proxy all_proxy openclaw gateway restart openclaw agent --model taotoken-anthropic/claude-opus-4-6 --message test如果清掉代理后正常说明是代理配置和 OpenClaw 的请求链路冲突需要在 OpenClaw 配置里显式排除 TaoToken 域名或者干脆不用代理直连。reading choices 报错。完整报错通常是error reading choices: unexpected end of JSON input意思是上游返回了非 JSON 内容OpenClaw 解析失败。原因一般是 Base URL 写错了比如把https://taotoken.net/api写成了https://taotoken.net/api/v1导致请求打到了不存在的路径返回 HTML 错误页。确认baseUrl只写到/api具体路径由api字段决定。另一个可能是 Model ID 拼错上游返回 404 的 JSON 里没有choices字段。OAuth 相关报错。如果你之前配过 Qwen 或 MiniMax 的 OAuth 登录切到 TaoToken 后可能残留旧的 auth 缓存。清掉重来rm -rf ~/.openclaw/auth openclaw gateway restart排查时有个通用技巧加--json看原始响应。openclaw models status --json openclaw agent --model taotoken-anthropic/claude-opus-4-6 --message test --json原始 JSON 里会带error字段和statusCode比终端里的一行报错信息量大得多。另外如果你在配置里同时写了taotoken-anthropic和taotoken-openai两个 provider但只填了一个 Key记得两个 provider 的apiKey都引用同一个${TAOTOKEN_API_KEY}不要一个写死一个引用否则切换时会 401。6. 把 Key 收拢之后长期维护与扩展建议配置跑通只是开始真正省心的是后续维护。我现在所有项目的 OpenClaw 配置都走 TaoToken 统一入口换机器时只需要把config.toml拷过去改一下TAOTOKEN_API_KEY的值其他一概不动。团队协作时把配置文件里的 Key 换成环境变量引用每个人本地 export 自己的 Key配置文件本身可以进版本库不会泄露凭证。扩展新模型也很简单。TaoToken 控制台里看到新模型上线直接在[models.providers.taotoken-openai].models数组里加一行{ id 新模型ID, name 显示名 }然后openclaw gateway restart新模型就出现在openclaw models list里了。不需要重新申请 Key也不需要改 Base URL。如果你要跑长期编码任务建议把agents.list里的coderAgent 默认模型设成性价比高的型号把opus留给复杂推理。fallbacks 链建议至少配两个不同提供商的模型这样某个上游临时不可用时能自动降级不会卡住整个工作流。Coding Plan 页面 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-plan 里有针对高频调用的额度说明跑 Agent 之前可以对照看下自己的用量档位。最后提醒一个容易忽略的点cacheRetention参数对 Anthropic 协议模型有效设成long能缓存系统提示词长对话场景下能省不少 token。但 OpenAI 协议模型不支持这个参数配了也会被忽略不用纠结。配置这东西跑通一次之后就是复制粘贴的事真正花时间的是想清楚哪个场景用哪个模型。
OpenClaw 模型配置指南：用 TaoToken 统一 Key 管理多模型切换
1. 从一堆散落的 Key 说起OpenClaw 多模型配置到底难在哪如果你同时用 Claude 写方案、用 Kimi 读长文档、用本地 Ollama 跑敏感数据大概率经历过这种场面~/.zshrc里躺着七八个export XXX_API_KEY每换一个模型就要去翻文档确认环境变量名切错了还得重启终端。OpenClaw 模型配置的核心价值就是把这些分散的凭证收拢到一份配置文件里让模型切换变成一条命令的事。OpenClaw 是一个支持多 LLM 提供商的 AI 助手框架它能通过统一的openclaw.json5配置把 Anthropic、OpenAI、Moonshot、MiniMax、Ollama 等不同来源的模型挂到同一个 Agent 上。适合谁适合手头有多个模型账号、需要在编程/长文本/隐私任务之间来回切换的开发者。但它的默认配置方式要求你为每个提供商单独维护 Key一旦团队协作或者换机器Key 管理就成了负担。我试过把十几个 Key 硬编码进配置文件结果一次误提交差点把凭证推到公开仓库。后来改成用 TaoToken 做统一入口所有模型走同一个 Base URL 和同一个 Key配置文件从 200 行缩到 40 行。这篇就按这个思路给你一份可直接复制的config.toml骨架和 OpenClaw 接入步骤顺带把切换模型后的连通性验证动作讲清楚。2. TaoToken 前置准备统一 Key 与 Base URL 怎么拿TaoToken 在这里扮演的角色是「模型网关」——你不需要为每个提供商单独申请和轮换 Key而是用 TaoToken 的一个 Key 去访问它背后聚合的多个模型。对 OpenClaw 来说它就是一个兼容 Anthropic Messages 和 OpenAI Chat Completions 协议的上游端点。第一步打开官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 注册账号。注册流程不复杂邮箱验证后进入控制台。第二步进控制台创建 API Key。地址是 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsole。点「创建密钥」复制生成的sk-开头的字符串。这个 Key 就是你后面填进 OpenClaw 配置里的唯一凭证。第三步确认 Base URL。TaoToken 的 API 端点是 https://taotoken.net/api注意这里不加 UTM 参数直接写进配置即可。它同时支持 Anthropic 风格的/v1/messages和 OpenAI 风格的/v1/chat/completions所以 OpenClaw 里无论配 Anthropic 还是 OpenAI 类型的提供商Base URL 都填这一个。第四步确认你要用的 Model ID。进模型对话页面 https://taotoken.net/models?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodels 可以看到当前可用的模型列表比如claude-opus-4-6、gpt-5.1-codex、kimi-k2.5、MiniMax-M2.1等。把这些 ID 记下来后面写进配置的models字段。如果你打算长期跑编码任务或者 Agent 工作流可以顺带看下 Coding Plan 页面 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-plan它针对高频调用场景做了额度优化。接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdoc遇到协议细节可以对照查。拿到这三样东西——Base URL、API Key、Model ID——就可以进入配置环节了。这里强调一点TaoToken 是合规的 API 聚合服务你用它访问的是各模型官方或授权渠道不存在绕过限制的问题。3. 可复制配置OpenClaw 的 config.toml 骨架与 TaoToken 接入OpenClaw 默认读~/.openclaw/openclaw.json5但很多同学更习惯 TOML 格式这里给你一份等价的config.toml骨架。先建目录mkdir -p ~/.openclaw touch ~/.openclaw/config.toml然后写入以下内容。注意把sk-your-taotoken-key替换成你在控制台拿到的真实 Key# ~/.openclaw/config.toml # OpenClaw 多模型配置 - TaoToken 统一入口 [env] # 所有模型共用同一个 TaoToken Key TAOTOKEN_API_KEY sk-your-taotoken-key [models] mode merge [models.providers.taotoken-anthropic] baseUrl https://taotoken.net/api api anthropic-messages apiKey ${TAOTOKEN_API_KEY} models [ { id claude-opus-4-6, name Claude Opus 4.6, reasoning true, contextWindow 200000, maxTokens 8192 }, { id claude-sonnet-4-5, name Claude Sonnet 4.5, reasoning true, contextWindow 200000, maxTokens 8192 } ] [models.providers.taotoken-openai] baseUrl https://taotoken.net/api api openai-chat apiKey ${TAOTOKEN_API_KEY} models [ { id gpt-5.1-codex, name GPT-5.1 Codex, contextWindow 262144, maxTokens 8192 }, { id kimi-k2.5, name Kimi K2.5, contextWindow 256000, maxTokens 8192 }, { id MiniMax-M2.1, name MiniMax M2.1, contextWindow 200000, maxTokens 8192 } ] [agents.defaults] model { primary taotoken-anthropic/claude-opus-4-6, fallbacks [taotoken-openai/MiniMax-M2.1, taotoken-openai/kimi-k2.5] } [agents.defaults.models] taotoken-anthropic/claude-opus-4-6 { alias opus, params { temperature 0.7, cacheRetention long } } taotoken-anthropic/claude-sonnet-4-5 { alias sonnet, params { temperature 0.7 } } taotoken-openai/gpt-5.1-codex { alias gpt5, params { temperature 0.3 } } taotoken-openai/kimi-k2.5 { alias kimi, params { temperature 0.6 } } taotoken-openai/MiniMax-M2.1 { alias minimax, params { temperature 0.5 } } [[agents.list]] id coder model { primary taotoken-openai/MiniMax-M2.1 } [[agents.list]] id quick model { primary taotoken-anthropic/claude-sonnet-4-5 } [[agents.list]] id longdoc model { primary taotoken-openai/kimi-k2.5 }这份配置的关键点有三个。第一[env]里只放一个TAOTOKEN_API_KEY所有提供商通过${TAOTOKEN_API_KEY}引用Key 轮换时只改一处。第二两个 provider 的baseUrl都指向https://taotoken.net/api区别只在api字段——Anthropic 协议填anthropic-messagesOpenAI 协议填openai-chat。第三agents.list按场景拆了三个 Agentcoder走 MiniMax 做代码补全quick走 Sonnet 做快速问答longdoc走 Kimi 处理长文档。如果你更习惯 JSON5 格式等价写法如下路径同样是~/.openclaw/openclaw.json5{ env: { TAOTOKEN_API_KEY: sk-your-taotoken-key, }, models: { mode: merge, providers: { taotoken-anthropic: { baseUrl: https://taotoken.net/api, api: anthropic-messages, apiKey: ${TAOTOKEN_API_KEY}, models: [ { id: claude-opus-4-6, name: Claude Opus 4.6, reasoning: true, contextWindow: 200000, maxTokens: 8192 }, ], }, taotoken-openai: { baseUrl: https://taotoken.net/api, api: openai-chat, apiKey: ${TAOTOKEN_API_KEY}, models: [ { id: MiniMax-M2.1, name: MiniMax M2.1, contextWindow: 200000, maxTokens: 8192 }, ], }, }, }, agents: { defaults: { model: { primary: taotoken-anthropic/claude-opus-4-6, fallbacks: [taotoken-openai/MiniMax-M2.1] }, }, }, }写完配置后重启 Gateway 让改动生效openclaw gateway restart这一步如果报config parse error多半是 TOML 里字符串引号或数组括号写错了用openclaw config validate可以定位到具体行号。4. 验证请求切换 LLM 后的连通性检查动作配置写完不代表能用必须做一次真实的连通性验证。OpenClaw 提供了几个诊断命令按顺序执行。先看模型列表是否加载成功openclaw models list正常输出里应该能看到taotoken-anthropic/claude-opus-4-6、taotoken-openai/MiniMax-M2.1这些条目。如果列表为空说明[models.providers]段没被解析检查mode merge是否漏写。接着看当前默认模型状态openclaw models status输出会显示 primary 和 fallbacks 的解析结果。如果 primary 显示unresolved说明 provider 前缀和 models 里的 id 对不上比如你写了taotoken-anthropic/claude-opus-4-6但 provider 段里 id 是claude-opus-4-6中间用/拼接不能多也不能少。然后发一条真实请求验证 Key 和网络openclaw agent --model taotoken-anthropic/claude-opus-4-6 --message 用一句话说明什么是 API 网关如果返回一段正常文本说明 Anthropic 协议链路通了。再切到 OpenAI 协议验证openclaw agent --model taotoken-openai/MiniMax-M2.1 --message 写一个 Python 快速排序两条都通说明 TaoToken 的两种协议入口都工作正常。这时候再测试切换动作openclaw models set taotoken-openai/kimi-k2.5 openclaw models statusstatus里 primary 应该变成taotoken-openai/kimi-k2.5。再发一条请求确认切换生效openclaw agent --message 读取这段长文本并总结要点...如果返回内容正常且没有报model not found整个多模型切换链路就打通了。实测下来从改配置到验证通过熟练的话五分钟内能搞定。5. 常见报错排查401、local proxy failed 与 reading choices配置过程中最容易撞上三类报错逐个拆解。401 Unauthorized。这是 Key 没被正确读取。先确认环境变量是否真的注入echo $TAOTOKEN_API_KEY如果输出为空说明[env]段没生效或者你用的是 shell 环境变量但没source。OpenClaw 读取[env]的优先级高于 shell所以优先检查配置文件里的 Key 有没有写错。另一个常见原因是 Key 前后带了空格或换行复制时容易带上用cat -A ~/.openclaw/config.toml | grep TAOTOKEN能看到隐藏字符。local proxy failed。这个报错通常出现在你本地配了 HTTP 代理但 OpenClaw 请求 TaoToken 时走了代理导致连接失败。检查~/.zshrc里有没有http_proxy或https_proxy变量临时清掉再试unset http_proxy https_proxy all_proxy openclaw gateway restart openclaw agent --model taotoken-anthropic/claude-opus-4-6 --message test如果清掉代理后正常说明是代理配置和 OpenClaw 的请求链路冲突需要在 OpenClaw 配置里显式排除 TaoToken 域名或者干脆不用代理直连。reading choices 报错。完整报错通常是error reading choices: unexpected end of JSON input意思是上游返回了非 JSON 内容OpenClaw 解析失败。原因一般是 Base URL 写错了比如把https://taotoken.net/api写成了https://taotoken.net/api/v1导致请求打到了不存在的路径返回 HTML 错误页。确认baseUrl只写到/api具体路径由api字段决定。另一个可能是 Model ID 拼错上游返回 404 的 JSON 里没有choices字段。OAuth 相关报错。如果你之前配过 Qwen 或 MiniMax 的 OAuth 登录切到 TaoToken 后可能残留旧的 auth 缓存。清掉重来rm -rf ~/.openclaw/auth openclaw gateway restart排查时有个通用技巧加--json看原始响应。openclaw models status --json openclaw agent --model taotoken-anthropic/claude-opus-4-6 --message test --json原始 JSON 里会带error字段和statusCode比终端里的一行报错信息量大得多。另外如果你在配置里同时写了taotoken-anthropic和taotoken-openai两个 provider但只填了一个 Key记得两个 provider 的apiKey都引用同一个${TAOTOKEN_API_KEY}不要一个写死一个引用否则切换时会 401。6. 把 Key 收拢之后长期维护与扩展建议配置跑通只是开始真正省心的是后续维护。我现在所有项目的 OpenClaw 配置都走 TaoToken 统一入口换机器时只需要把config.toml拷过去改一下TAOTOKEN_API_KEY的值其他一概不动。团队协作时把配置文件里的 Key 换成环境变量引用每个人本地 export 自己的 Key配置文件本身可以进版本库不会泄露凭证。扩展新模型也很简单。TaoToken 控制台里看到新模型上线直接在[models.providers.taotoken-openai].models数组里加一行{ id 新模型ID, name 显示名 }然后openclaw gateway restart新模型就出现在openclaw models list里了。不需要重新申请 Key也不需要改 Base URL。如果你要跑长期编码任务建议把agents.list里的coderAgent 默认模型设成性价比高的型号把opus留给复杂推理。fallbacks 链建议至少配两个不同提供商的模型这样某个上游临时不可用时能自动降级不会卡住整个工作流。Coding Plan 页面 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-plan 里有针对高频调用的额度说明跑 Agent 之前可以对照看下自己的用量档位。最后提醒一个容易忽略的点cacheRetention参数对 Anthropic 协议模型有效设成long能缓存系统提示词长对话场景下能省不少 token。但 OpenAI 协议模型不支持这个参数配了也会被忽略不用纠结。配置这东西跑通一次之后就是复制粘贴的事真正花时间的是想清楚哪个场景用哪个模型。