1. 为什么要在腾讯云上跑 OpenClawOpenClaw前身 Clawdbot / Moltbot是一个轻量级的 AI 任务执行框架你可以把它理解成一个“能自己动手干活”的机器人服务它接收指令、调用大模型、执行工具链再把结果回传给你常用的聊天入口。2026 年这波更新之后它的部署门槛明显降低一台 2 核 4G 的云主机就能稳定跑起来所以很多人开始把它放到腾讯云上做 7×24 小时常驻。适合谁想快速验证 AI 自动化流程的开发者、需要把 AI 助手接进团队协作工具的小团队、以及手上已经有一台腾讯云轻量或 CVM 实例、想物尽其用的同学。它解决的问题很直接——本地电脑关机服务就断、内网穿透麻烦、多人没法共用同一个 AI 入口。放到腾讯云上公网 IP 固定、带宽稳定、随时能访问。这篇教程聚焦“搭建方法”本身从腾讯云实例准备到 OpenClaw 的config.toml/settings.json骨架再到把模型通道统一指向 TaoToken 的接入位置最后用一条 curl 验证连通性。全程给可复制的配置不绕弯。需要提前说明一点OpenClaw 本身只负责调度和工具执行真正干活的大模型得靠外部 API。所以配置里最关键的字段就是模型通道的base_url和api_key这也是后面重点讲的部分。2. TaoToken 前置统一 Key 与 API 通道在讲配置文件之前先把模型通道这件事理清楚。OpenClaw 支持多种模型后端但如果你每个模型都单独配一套 Key、单独记一个地址配置文件会变得很难维护。TaoToken 在这里的作用就是提供一个统一的 API 通道一个 Key、一个 base_url就能在 OpenClaw 里切换不同模型。你需要先拿到两样东西第一是 API Key。登录 TaoToken 控制台在 API Keys 页面创建一个新 Key复制保存好后面填进config.toml的api_key字段。创建入口在这里https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentopenclaw_tencent_deployutm_campaignrewrite第二是 API 基础地址。TaoToken 的 API 端点是https://taotoken.net/api注意这个地址不带任何查询参数直接作为base_url使用。OpenClaw 内部走的是 OpenAI 兼容协议所以只要把 base_url 指向这个地址请求就会被正确路由。如果你还没决定用哪个模型可以先去模型对话页面实际试一下效果确认响应速度和输出质量符合预期再写进配置https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentopenclaw_tencent_deployutm_campaignrewrite对于打算长期跑编码类任务、或者要接 Agent 工作流的同学Coding Plan 会更划算额度模型和按量计费不一样适合高频调用场景https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentopenclaw_tencent_deployutm_campaignrewrite注意API Key 属于敏感凭证不要直接提交到 Git 仓库。建议在腾讯云实例上用环境变量注入或者把配置文件权限设为 600。3. 腾讯云实例准备与 OpenClaw 安装3.1 选购与初始化实例在腾讯云控制台创建一台轻量应用服务器或 CVM 都可以配置参考如下项目推荐值说明实例规格2 核 4G 起OpenClaw 常驻内存约 1.2G留足余量镜像Ubuntu 22.04 LTS兼容性最好Docker 安装顺系统盘40GB 以上镜像和日志会占空间带宽4Mbps 以上影响 API 回传速度安全组放行 22、30003000 是 OpenClaw 默认端口创建完成后用 SSH 登录实例先更新系统并装好 Docker# 登录实例替换为你的公网 IP ssh ubuntuyour_tencent_ip # 更新软件源 sudo apt update sudo apt upgrade -y # 安装 Docker curl -fsSL https://get.docker.com | sudo sh sudo systemctl enable --now docker # 验证 docker --version3.2 拉取并启动 OpenClawOpenClaw 官方提供了容器镜像直接用 Docker 跑最省事。先建工作目录sudo mkdir -p /opt/openclaw cd /opt/openclaw然后写一个docker-compose.yml把配置目录挂载出来方便后面改config.tomlversion: 3.8 services: openclaw: image: openclaw/openclaw:2026-latest container_name: openclaw-core restart: unless-stopped ports: - 3000:3000 environment: - NODE_ENVproduction - PORT3000 - LOG_LEVELinfo volumes: - ./config:/app/config - ./data:/app/data启动服务sudo docker compose up -d sudo docker compose logs -f日志里出现server listening on 3000就说明进程起来了。这时候配置文件目录/opt/openclaw/config还是空的下一步我们来填骨架。4. 可复制的 config.toml 与 settings.json 骨架OpenClaw 2026 版同时支持config.toml主配置和settings.json运行时偏好两者分工不同前者管模型通道、端口、密钥这类启动参数后者管日志级别、超时、工具开关这类运行行为。下面给的是最小可用骨架直接复制改 Key 就能跑。4.1 config.toml 骨架在/opt/openclaw/config/config.toml写入[server] host 0.0.0.0 port 3000 [model] # 统一走 TaoToken 通道 provider openai-compatible base_url https://taotoken.net/api api_key sk-你的TaoToken密钥 model_name gpt-4o-mini timeout 60 [model.params] temperature 0.7 max_tokens 2048 [storage] data_dir /app/data log_dir /app/data/logs几个关键点解释一下。provider固定写openai-compatible因为 TaoToken 的 API 遵循 OpenAI 协议格式。base_url就是前面说的https://taotoken.net/api不要多加斜杠或路径。api_key填你在控制台创建的那串 Key。model_name可以换成你实际要用的模型标识切换模型只改这一行不用动 Key 和地址。4.2 settings.json 骨架在/opt/openclaw/config/settings.json写入{ logLevel: info, requestTimeout: 60000, retry: { enabled: true, maxAttempts: 3, backoffMs: 1000 }, tools: { webSearch: false, fileAccess: true, shellExec: false }, session: { maxHistory: 20, persist: true } }retry这块建议保留网络抖动时自动重试能省不少事。tools里的开关按需开shellExec默认关掉更安全确认需要再打开。4.3 用环境变量注入 Key推荐如果不想把 Key 写死在文件里可以把config.toml的api_key改成占位符然后在 compose 里注入environment: - TAOTOKEN_API_KEY${TAOTOKEN_API_KEY}对应config.toml写api_key ${TAOTOKEN_API_KEY}。启动前在 shell 里export TAOTOKEN_API_KEYsk-xxx即可。这样配置文件可以安全地放进版本管理。改完配置后重启容器让配置生效cd /opt/openclaw sudo docker compose restart5. 验证请求与成功结果配置写完不能只看日志得实际发一次请求确认模型通道通了。OpenClaw 启动后会在 3000 端口暴露一个健康检查和对话接口我们分两步验证。5.1 健康检查curl -s http://localhost:3000/health正常返回类似{status:ok,uptime:42,model:gpt-4o-mini}如果status不是ok说明服务本身没起来先去看docker compose logs。5.2 发一条真实对话请求这一步才是真正验证 TaoToken 通道是否打通的关键curl -s -X POST http://localhost:3000/v1/chat \ -H Content-Type: application/json \ -d { message: 用一句话说明什么是容器化部署, session_id: test-001 }如果配置正确你会收到类似这样的响应{ session_id: test-001, reply: 容器化部署是把应用和它的依赖打包进一个独立单元让它在任何环境里都能一致运行。, model: gpt-4o-mini, usage: {prompt_tokens: 18, completion_tokens: 32} }看到reply字段有内容、usage里有 token 计数就说明从腾讯云实例 → OpenClaw → TaoToken → 模型这条链路完全通了。如果reply为空但 HTTP 200多半是model_name写错了如果直接报 401就是api_key有问题。5.3 从公网访问验证在本地浏览器打开http://你的腾讯云公网IP:3000能看到 OpenClaw 的管理界面说明安全组和端口映射也没问题。到这一步搭建就算完成了。6. 本篇常见错误排查搭建过程中最容易卡住的几个点我按出现频率排一下。报错一connection refused连不上 3000 端口。先确认容器在跑sudo docker compose ps。如果状态是Up但外部访问不了九成是腾讯云安全组没放行 3000。去控制台安全组规则里加一条入站 TCP 3000 即可。另外 Ubuntu 自带的 ufw 如果开着也要放行sudo ufw allow 3000。报错二401 Unauthorized或invalid api key。检查config.toml里的api_key是否完整复制有没有多余空格。如果用环境变量注入确认export在启动容器之前执行且 compose 文件里变量名拼写一致。Key 失效的话去控制台重新生成一个https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentopenclaw_tencent_deployutm_campaignrewrite报错三model not found。这是model_name写错了。TaoToken 支持的模型标识以文档为准别凭记忆填。接入文档在这里对照着改https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentopenclaw_tencent_deployutm_campaignrewrite报错四请求超时。把config.toml的timeout从 60 调到 120同时确认腾讯云实例的出网带宽没被占满。如果用的是按流量计费的轻量服务器突发大请求可能触发限速。报错五改了配置不生效。OpenClaw 只在启动时读一次config.toml改完必须docker compose restart。只改settings.json的话部分字段支持热加载但保险起见也重启一次。报错六容器反复重启。看日志sudo docker compose logs --tail50。常见原因是config.toml语法错误比如 TOML 里字符串没加引号、段落名拼错。可以用python3 -c import tomllib; tomllib.load(open(config/config.toml,rb))快速校验语法。7. 长期运行与下一步服务跑起来只是开始。如果你打算让 OpenClaw 长期在腾讯云上执行编码任务或 Agent 工作流建议把模型通道换成 Coding Plan高频调用下额度更耐用也不用每次盯着按量计费的余额https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentopenclaw_tencent_deployutm_campaignrewrite日常维护上我自己的习惯是每周看一眼docker compose logs有没有异常重试每月docker compose pull更新一次镜像。数据目录/opt/openclaw/data记得定期备份会话历史和日志都在里面。最后留一个实用技巧如果你要在 OpenClaw 里接多个模型做对比不用改config.toml重启直接在请求里带上model字段覆盖默认值即可OpenClaw 会把它透传给 TaoToken 通道。这样一套 Key、一个地址就能在同一个实例上跑不同模型的实验省去反复改配置的麻烦。
OpenClaw（Clawdbot）2026腾讯云部署教程：TaoToken 配置文件骨架与搭建方法
1. 为什么要在腾讯云上跑 OpenClawOpenClaw前身 Clawdbot / Moltbot是一个轻量级的 AI 任务执行框架你可以把它理解成一个“能自己动手干活”的机器人服务它接收指令、调用大模型、执行工具链再把结果回传给你常用的聊天入口。2026 年这波更新之后它的部署门槛明显降低一台 2 核 4G 的云主机就能稳定跑起来所以很多人开始把它放到腾讯云上做 7×24 小时常驻。适合谁想快速验证 AI 自动化流程的开发者、需要把 AI 助手接进团队协作工具的小团队、以及手上已经有一台腾讯云轻量或 CVM 实例、想物尽其用的同学。它解决的问题很直接——本地电脑关机服务就断、内网穿透麻烦、多人没法共用同一个 AI 入口。放到腾讯云上公网 IP 固定、带宽稳定、随时能访问。这篇教程聚焦“搭建方法”本身从腾讯云实例准备到 OpenClaw 的config.toml/settings.json骨架再到把模型通道统一指向 TaoToken 的接入位置最后用一条 curl 验证连通性。全程给可复制的配置不绕弯。需要提前说明一点OpenClaw 本身只负责调度和工具执行真正干活的大模型得靠外部 API。所以配置里最关键的字段就是模型通道的base_url和api_key这也是后面重点讲的部分。2. TaoToken 前置统一 Key 与 API 通道在讲配置文件之前先把模型通道这件事理清楚。OpenClaw 支持多种模型后端但如果你每个模型都单独配一套 Key、单独记一个地址配置文件会变得很难维护。TaoToken 在这里的作用就是提供一个统一的 API 通道一个 Key、一个 base_url就能在 OpenClaw 里切换不同模型。你需要先拿到两样东西第一是 API Key。登录 TaoToken 控制台在 API Keys 页面创建一个新 Key复制保存好后面填进config.toml的api_key字段。创建入口在这里https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentopenclaw_tencent_deployutm_campaignrewrite第二是 API 基础地址。TaoToken 的 API 端点是https://taotoken.net/api注意这个地址不带任何查询参数直接作为base_url使用。OpenClaw 内部走的是 OpenAI 兼容协议所以只要把 base_url 指向这个地址请求就会被正确路由。如果你还没决定用哪个模型可以先去模型对话页面实际试一下效果确认响应速度和输出质量符合预期再写进配置https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentopenclaw_tencent_deployutm_campaignrewrite对于打算长期跑编码类任务、或者要接 Agent 工作流的同学Coding Plan 会更划算额度模型和按量计费不一样适合高频调用场景https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentopenclaw_tencent_deployutm_campaignrewrite注意API Key 属于敏感凭证不要直接提交到 Git 仓库。建议在腾讯云实例上用环境变量注入或者把配置文件权限设为 600。3. 腾讯云实例准备与 OpenClaw 安装3.1 选购与初始化实例在腾讯云控制台创建一台轻量应用服务器或 CVM 都可以配置参考如下项目推荐值说明实例规格2 核 4G 起OpenClaw 常驻内存约 1.2G留足余量镜像Ubuntu 22.04 LTS兼容性最好Docker 安装顺系统盘40GB 以上镜像和日志会占空间带宽4Mbps 以上影响 API 回传速度安全组放行 22、30003000 是 OpenClaw 默认端口创建完成后用 SSH 登录实例先更新系统并装好 Docker# 登录实例替换为你的公网 IP ssh ubuntuyour_tencent_ip # 更新软件源 sudo apt update sudo apt upgrade -y # 安装 Docker curl -fsSL https://get.docker.com | sudo sh sudo systemctl enable --now docker # 验证 docker --version3.2 拉取并启动 OpenClawOpenClaw 官方提供了容器镜像直接用 Docker 跑最省事。先建工作目录sudo mkdir -p /opt/openclaw cd /opt/openclaw然后写一个docker-compose.yml把配置目录挂载出来方便后面改config.tomlversion: 3.8 services: openclaw: image: openclaw/openclaw:2026-latest container_name: openclaw-core restart: unless-stopped ports: - 3000:3000 environment: - NODE_ENVproduction - PORT3000 - LOG_LEVELinfo volumes: - ./config:/app/config - ./data:/app/data启动服务sudo docker compose up -d sudo docker compose logs -f日志里出现server listening on 3000就说明进程起来了。这时候配置文件目录/opt/openclaw/config还是空的下一步我们来填骨架。4. 可复制的 config.toml 与 settings.json 骨架OpenClaw 2026 版同时支持config.toml主配置和settings.json运行时偏好两者分工不同前者管模型通道、端口、密钥这类启动参数后者管日志级别、超时、工具开关这类运行行为。下面给的是最小可用骨架直接复制改 Key 就能跑。4.1 config.toml 骨架在/opt/openclaw/config/config.toml写入[server] host 0.0.0.0 port 3000 [model] # 统一走 TaoToken 通道 provider openai-compatible base_url https://taotoken.net/api api_key sk-你的TaoToken密钥 model_name gpt-4o-mini timeout 60 [model.params] temperature 0.7 max_tokens 2048 [storage] data_dir /app/data log_dir /app/data/logs几个关键点解释一下。provider固定写openai-compatible因为 TaoToken 的 API 遵循 OpenAI 协议格式。base_url就是前面说的https://taotoken.net/api不要多加斜杠或路径。api_key填你在控制台创建的那串 Key。model_name可以换成你实际要用的模型标识切换模型只改这一行不用动 Key 和地址。4.2 settings.json 骨架在/opt/openclaw/config/settings.json写入{ logLevel: info, requestTimeout: 60000, retry: { enabled: true, maxAttempts: 3, backoffMs: 1000 }, tools: { webSearch: false, fileAccess: true, shellExec: false }, session: { maxHistory: 20, persist: true } }retry这块建议保留网络抖动时自动重试能省不少事。tools里的开关按需开shellExec默认关掉更安全确认需要再打开。4.3 用环境变量注入 Key推荐如果不想把 Key 写死在文件里可以把config.toml的api_key改成占位符然后在 compose 里注入environment: - TAOTOKEN_API_KEY${TAOTOKEN_API_KEY}对应config.toml写api_key ${TAOTOKEN_API_KEY}。启动前在 shell 里export TAOTOKEN_API_KEYsk-xxx即可。这样配置文件可以安全地放进版本管理。改完配置后重启容器让配置生效cd /opt/openclaw sudo docker compose restart5. 验证请求与成功结果配置写完不能只看日志得实际发一次请求确认模型通道通了。OpenClaw 启动后会在 3000 端口暴露一个健康检查和对话接口我们分两步验证。5.1 健康检查curl -s http://localhost:3000/health正常返回类似{status:ok,uptime:42,model:gpt-4o-mini}如果status不是ok说明服务本身没起来先去看docker compose logs。5.2 发一条真实对话请求这一步才是真正验证 TaoToken 通道是否打通的关键curl -s -X POST http://localhost:3000/v1/chat \ -H Content-Type: application/json \ -d { message: 用一句话说明什么是容器化部署, session_id: test-001 }如果配置正确你会收到类似这样的响应{ session_id: test-001, reply: 容器化部署是把应用和它的依赖打包进一个独立单元让它在任何环境里都能一致运行。, model: gpt-4o-mini, usage: {prompt_tokens: 18, completion_tokens: 32} }看到reply字段有内容、usage里有 token 计数就说明从腾讯云实例 → OpenClaw → TaoToken → 模型这条链路完全通了。如果reply为空但 HTTP 200多半是model_name写错了如果直接报 401就是api_key有问题。5.3 从公网访问验证在本地浏览器打开http://你的腾讯云公网IP:3000能看到 OpenClaw 的管理界面说明安全组和端口映射也没问题。到这一步搭建就算完成了。6. 本篇常见错误排查搭建过程中最容易卡住的几个点我按出现频率排一下。报错一connection refused连不上 3000 端口。先确认容器在跑sudo docker compose ps。如果状态是Up但外部访问不了九成是腾讯云安全组没放行 3000。去控制台安全组规则里加一条入站 TCP 3000 即可。另外 Ubuntu 自带的 ufw 如果开着也要放行sudo ufw allow 3000。报错二401 Unauthorized或invalid api key。检查config.toml里的api_key是否完整复制有没有多余空格。如果用环境变量注入确认export在启动容器之前执行且 compose 文件里变量名拼写一致。Key 失效的话去控制台重新生成一个https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentopenclaw_tencent_deployutm_campaignrewrite报错三model not found。这是model_name写错了。TaoToken 支持的模型标识以文档为准别凭记忆填。接入文档在这里对照着改https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentopenclaw_tencent_deployutm_campaignrewrite报错四请求超时。把config.toml的timeout从 60 调到 120同时确认腾讯云实例的出网带宽没被占满。如果用的是按流量计费的轻量服务器突发大请求可能触发限速。报错五改了配置不生效。OpenClaw 只在启动时读一次config.toml改完必须docker compose restart。只改settings.json的话部分字段支持热加载但保险起见也重启一次。报错六容器反复重启。看日志sudo docker compose logs --tail50。常见原因是config.toml语法错误比如 TOML 里字符串没加引号、段落名拼错。可以用python3 -c import tomllib; tomllib.load(open(config/config.toml,rb))快速校验语法。7. 长期运行与下一步服务跑起来只是开始。如果你打算让 OpenClaw 长期在腾讯云上执行编码任务或 Agent 工作流建议把模型通道换成 Coding Plan高频调用下额度更耐用也不用每次盯着按量计费的余额https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentopenclaw_tencent_deployutm_campaignrewrite日常维护上我自己的习惯是每周看一眼docker compose logs有没有异常重试每月docker compose pull更新一次镜像。数据目录/opt/openclaw/data记得定期备份会话历史和日志都在里面。最后留一个实用技巧如果你要在 OpenClaw 里接多个模型做对比不用改config.toml重启直接在请求里带上model字段覆盖默认值即可OpenClaw 会把它透传给 TaoToken 通道。这样一套 Key、一个地址就能在同一个实例上跑不同模型的实验省去反复改配置的麻烦。
