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为 OpenClaw Agent 工作流配置 Taotoken 作为模型供应商

1. 准备工作

在开始配置之前，请确保已安装 OpenClaw 框架并创建了 Taotoken 账户。登录 Taotoken 控制台，在「API 密钥」页面生成新的 API Key，并记录下该密钥。同时，在「模型广场」页面查看可用的模型 ID，例如claude-sonnet-4-6或gpt-4-turbo。

2. 使用 TaoToken CLI 快速配置

TaoToken 提供了官方 CLI 工具@taotoken/taotoken，可以简化 OpenClaw 的配置流程。首先安装 CLI 工具：

npm install -g @taotoken/taotoken

安装完成后，运行以下命令启动交互式配置向导：

taotoken openclaw

按照提示输入以下信息：

• API Key：从 Taotoken 控制台获取的密钥
• 模型 ID：从模型广场选择的模型标识符
• 工作流名称（可选）：为当前配置指定一个名称

CLI 会自动将配置写入 OpenClaw 的配置文件，设置正确的baseUrl为https://taotoken.net/api/v1并将模型标识格式化为taotoken/<模型ID>。

3. 手动配置 OpenClaw

如果需要手动配置或验证 CLI 写入的内容，可以按照以下步骤操作。OpenClaw 的配置文件通常位于~/.openclaw/config.json（Linux/macOS）或%USERPROFILE%\.openclaw\config.json（Windows）。

编辑配置文件，在providers部分添加或修改 Taotoken 的配置：

{ "providers": { "taotoken": { "baseUrl": "https://taotoken.net/api/v1", "apiKey": "YOUR_API_KEY" } }, "defaults": { "model": { "primary": "taotoken/claude-sonnet-4-6" } } }

关键配置说明：

• baseUrl必须包含/v1路径
• 模型标识需要以taotoken/为前缀，后接模型 ID
• API Key 应妥善保管，不建议直接提交到版本控制系统

4. 验证配置

配置完成后，可以通过运行简单的测试命令验证连接是否正常：

openclaw run --prompt "Hello, world!"

如果配置正确，OpenClaw 将通过 Taotoken 平台调用指定模型并返回响应。如果遇到错误，请检查：

• API Key 是否正确且未过期
• 模型 ID 是否存在拼写错误
• baseUrl是否包含/v1路径
• 网络连接是否正常

5. 多模型工作流配置

在复杂的工作流中，可能需要针对不同任务使用不同模型。OpenClaw 支持在任务定义中指定模型：

{ "tasks": { "creative_writing": { "model": "taotoken/gpt-4-turbo", "prompt": "写一篇关于人工智能的短文" }, "code_review": { "model": "taotoken/claude-sonnet-4-6", "prompt": "检查这段Python代码的质量" } } }

这种配置方式允许在单个工作流中灵活使用 Taotoken 平台上的不同模型，充分发挥各模型的特长。

6. 进阶配置与文档参考

对于更复杂的场景，如自定义请求头、设置超时参数或使用流式响应，可以参考以下资源：

• OpenClaw 官方文档
• Taotoken 平台提供的 API 规范
• OpenClaw 社区论坛中的最佳实践讨论

通过 Taotoken 平台，开发者可以统一管理多个大模型供应商的接入，简化配置流程，同时保持对模型调用的完全控制。