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 TaotokenOpenClaw 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/v1provider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API Key 是否有效且未过期baseUrl 是否完整包含/v1路径模型 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_MODELtaotoken/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。