高级模型配置

掌握多模型配置、主备切换和成本优化

5.1 多模型配置

在真实使用场景中，我们可能需要同时使用多个模型：

• 简单任务用便宜模型（省钱）
• 复杂任务用强大模型（效果好）

基本多模型配置

{
  "agent": {
    "model": {
      "provider": "deepseek",
      "name": "deepseek-chat",
      "apiKey": "${DEEPSEEK_API_KEY}"
    },
    
    "models": [
      {
        "id": "deepseek",
        "provider": "deepseek",
        "name": "deepseek-chat",
        "apiKey": "${DEEPSEEK_API_KEY}",
        "tags": ["fast", "cheap", "default"]
      },
      {
        "id": "gpt4",
        "provider": "openai",
        "name": "gpt-4",
        "apiKey": "${OPENAI_API_KEY}",
        "tags": ["powerful", "reasoning"]
      },
      {
        "id": "kimi",
        "provider": "moonshot",
        "name": "kimimix-medium",
        "apiKey": "${KIMI_API_KEY}",
        "tags": ["long-context"]
      }
    ]
  }
}

根据场景自动选择模型

{
  "agent": {
    "model": {
      "provider": "deepseek",
      "name": "deepseek-chat"
    },
    
    "routing": [
      {
        "condition": "length < 100",
        "model": "deepseek"
      },
      {
        "condition": "contains(code)",
        "model": "gpt4"
      },
      {
        "condition": "always",
        "model": "deepseek"
      }
    ]
  }
}

---

5.2 主备模型配置

为了保证服务稳定性，可以配置主备模型：

{
  "agent": {
    "model": {
      "provider": "openai",
      "name": "gpt-4o",
      "apiKey": "${OPENAI_API_KEY}",
      
      "fallback": [
        {
          "provider": "anthropic",
          "name": "claude-3-haiku",
          "apiKey": "${ANTHROPIC_API_KEY}"
        },
        {
          "provider": "deepseek",
          "name": "deepseek-chat",
          "apiKey": "${DEEPSEEK_API_KEY}"
        }
      ]
    }
  }
}

工作原理：

1. 先尝试使用主模型（GPT-4o）
2. 如果失败（如 API 限流），自动切换到第一个备用模型
3. 如果还失败，继续切换下一个
4. 直到所有模型都失败才报错

---

5.3 模型分组与分工

你可以为不同任务配置专门的模型：

{
  "agent": {
    "models": {
      "chat": {
        "provider": "deepseek",
        "name": "deepseek-chat",
        "apiKey": "${DEEPSEEK_API_KEY}"
      },
      "coding": {
        "provider": "openai",
        "name": "gpt-4",
        "apiKey": "${OPENAI_API_KEY}"
      },
      "long-context": {
        "provider": "moonshot",
        "name": "kimimix-medium",
        "apiKey": "${KIMI_API_KEY}"
      }
    },
    
    "model": "chat",
    
    "taskRouting": {
      "code": ["coding"],
      "debug": ["coding"],
      "write": ["chat"],
      "translate": ["chat"],
      "analyze": ["gpt4"]
    }
  }
}

---

5.4 成本控制

设置消费限额

{
  "agent": {
    "model": {
      "provider": "openai",
      "name": "gpt-4o",
      "apiKey": "${OPENAI_API_KEY}",
      
      "monthlyLimit": 50,
      "maxCostPerRequest": 0.5
    }
  }
}

使用便宜的模型处理日常任务

{
  "agent": {
    "model": {
      "provider": "deepseek",
      "name": "deepseek-chat",
      "apiKey": "${DEEPSEEK_API_KEY}",
      
      "premium": {
        "enabled": true,
        "users": ["user_id_1", "user_id_2"],
        "model": {
          "provider": "openai",
          "name": "gpt-4o"
        }
      }
    }
  }
}

---

5.5 本地模型支持

OpenClaw 也支持本地部署的模型：

Ollama 本地模型

{
  "agent": {
    "model": {
      "provider": "ollama",
      "name": "llama2",
      "baseUrl": "http://localhost:11434"
    }
  }
}

// 或者使用 OpenAI 兼容接口
{
  "agent": {
    "model": {
      "provider": "openai",
      "baseUrl": "http://localhost:11434/v1",
      "apiKey": "ollama",
      "name": "llama2"
    }
  }
}

LM Studio 本地模型

{
  "agent": {
    "model": {
      "provider": "openai",
      "baseUrl": "http://localhost:1234/v1",
      "apiKey": "not-needed",
      "name": "llama-2-7b"
    }
  }
}

---

5.6 多模型协同工作

有时候一个任务需要多个模型配合完成：

{
  "agent": {
    "inputModel": {
      "provider": "deepseek",
      "name": "deepseek-chat"
    },
    "reasoningModel": {
      "provider": "openai",
      "name": "gpt-4"
    },
    "outputModel": {
      "provider": "deepseek",
      "name": "deepseek-chat"
    }
  }
}

---

5.7 配置模板

模板1：性价比之选

{
  "agent": {
    "model": {
      "provider": "deepseek",
      "name": "deepseek-chat",
      "apiKey": "${DEEPSEEK_API_KEY}",
      "temperature": 0.7
    }
  }
}

模板2：均衡配置

{
  "agent": {
    "models": {
      "default": {
        "provider": "deepseek",
        "name": "deepseek-chat",
        "apiKey": "${DEEPSEEK_API_KEY}"
      },
      "premium": {
        "provider": "openai",
        "name": "gpt-4o",
        "apiKey": "${OPENAI_API_KEY}"
      }
    },
    
    "model": "default",
    
    "routing": [
      {
        "condition": "contains(代码, 编程, debug)",
        "model": "premium"
      }
    ]
  }
}

模板3：企业级配置

{
  "agent": {
    "model": {
      "provider": "openai",
      "name": "gpt-4o",
      "apiKey": "${OPENAI_API_KEY}",
      
      "fallback": [
        {
          "provider": "anthropic",
          "name": "claude-3-5-sonnet",
          "apiKey": "${ANTHROPIC_API_KEY}"
        },
        {
          "provider": "deepseek",
          "name": "deepseek-chat",
          "apiKey": "${DEEPSEEK_API_KEY}"
        }
      ],
      
      "monthlyLimit": 500
    }
  }
}

---

5.8 常见问题

❓ 模型切换不生效？

检查配置格式是否正确，然后重启服务：

openclaw restart

❓ 如何查看各模型的使用量？

# 查看使用统计
openclaw stats

❓ 本地模型连接失败？

确保 Ollama 或 LM Studio 已启动，并正确配置了 baseUrl。

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5.9 总结

本章我们学习了：

• 多模型配置和自动路由
• 主备模型配置，确保服务稳定
• 模型分组与分工
• 成本控制技巧
• 本地模型支持
• 多个实用的配置模板

到这里，模型配置已经讲透了！下一章我们将学习如何对接各种消息渠道。

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