OpenClaw多模型配置指南
OpenClaw支持多种AI模型，包括DeepSeek、GLM、GPT等。用户可以根据任务需求灵活切换模型。配置方法：1. 修改配置文件设置默认模型2. 使用命令行参数临时切换3. 不同技能配置不同模型最佳实践：根据任务类型选择合适的模型，如代码开发用GPT，中文处理用GLM。### OpenClaw多模型配置方法
模型配置文件编辑
在OpenClaw的configs/models.yaml中定义多个模型配置，每个模型需包含以下关键参数：
gpt-4:
api_key: "your_key_here"
endpoint: "https://api.openai.com/v1"
max_tokens: 4096
claude-2:
api_key: "your_key_here"
endpoint: "https://api.anthropic.com"
max_tokens: 100000
环境变量切换
通过修改OPENCLAW_MODEL环境变量实现动态切换：
export OPENCLAW_MODEL="claude-2" # 切换到Claude模型
python your_script.py
API调用示例
在代码中直接指定模型名称进行调用：
from openclaw import OpenClaw
client = OpenClaw(model_name="gpt-4") # 显式选择GPT-4模型
response = client.generate("你的提示词")
模型性能优化技巧
批处理参数调整
针对不同模型调整batch_size和temperature参数：
# 创意任务使用高temperature
creative_params = {"temperature": 0.9, "top_p": 0.95}
# 精确任务使用低temperature
factual_params = {"temperature": 0.2, "top_k": 50}
混合模型路由策略
实现基于输入类型的自动路由：
def model_router(input_text):
if "代码" in input_text:
return OpenClaw(model_name="code-davinci-002")
elif len(input_text) > 1000:
return OpenClaw(model_name="claude-2")
else:
return OpenClaw(model_name="gpt-4")
常见问题解决方案
模型加载失败处理
检查模型配置文件中的端点地址和API密钥格式，确保与各平台要求一致。网络问题可通过设置代理解决：
OpenClaw(
model_name="gpt-4",
proxy={"http": "http://your.proxy:port"}
)
多模型内存管理
对于本地部署的大模型，使用unload_model()释放显存：
client.unload_model() # 显式卸载当前模型
client.load_model("llama-2-70b") # 加载新模型
