使用taotoken为openclaw agent工作流提供大模型能力

使用 Taotoken 为 OpenClaw Agent 工作流提供大模型能力

1. 准备工作

在开始配置之前，请确保已安装 OpenClaw Agent 并拥有 Taotoken 平台的 API Key。API Key 可在 Taotoken 控制台的「API 密钥」页面创建。同时，建议在模型广场查看当前支持的模型 ID，例如claude-sonnet-4-6或gpt-4-turbo-preview。

2. 配置 OpenClaw 使用 Taotoken

OpenClaw Agent 支持通过 Taotoken 平台接入多种大模型。配置核心是正确设置 provider 为taotoken，并指定对应的 base_url 和模型参数。以下是两种常用配置方式：

2.1 使用 TaoToken CLI 工具

推荐安装@taotoken/taotokenCLI 工具快速完成配置：

npm install -g @taotoken/taotoken taotoken openclaw --key YOUR_API_KEY --model MODEL_ID

执行后会交互式确认配置，并将以下内容写入 OpenClaw 的配置文件：

• baseUrl设为https://taotoken.net/api/v1
• provider设为taotoken
• 模型 ID 会映射为taotoken/<模型ID>格式

2.2 手动编辑配置文件

如需手动配置，请修改 OpenClaw 的配置文件（通常位于~/.openclaw/config.json或项目内的.openclawrc），添加或更新以下字段：

{ "llm": { "provider": "taotoken", "baseUrl": "https://taotoken.net/api/v1", "model": "taotoken/claude-sonnet-4-6" }, "auth": { "taotoken": "YOUR_API_KEY" } }

3. 验证配置

配置完成后，可通过 OpenClaw 的测试命令验证连通性：

openclaw test-llm --prompt "Hello"

正常响应会返回模型生成的文本。若遇到错误，请检查：

1. API Key 是否有效且未过期
2. baseUrl 是否完整包含/v1路径
3. 模型 ID 是否存在拼写错误

4. 在工作流中使用

配置成功后，OpenClaw Agent 在执行工作流时将自动通过 Taotoken 平台调用指定模型。例如在自动化任务中处理自然语言时：

# workflow.yaml 示例片段 steps: - name: analyze_text agent: openclaw params: task: "请总结以下文本的核心观点" input: "{{text_content}}"

5. 进阶配置

如需在不同场景切换模型，可通过环境变量覆盖配置：

OPENCLAW_LLM_MODEL=taotoken/gpt-4-turbo-preview openclaw run workflow.yaml

也可在工作流定义中指定模型：

steps: - name: complex_analysis agent: openclaw config: llm: model: "taotoken/claude-sonnet-4-6"

更多配置选项可参考 OpenClaw 接入说明。

如需开始使用 Taotoken 平台，请访问 Taotoken。