1. 为什么第四步最容易卡住多模型 Key 分散的真实痛点走到 OpenClaw 本地部署第四步说明前三步的安装、守护进程、基础环境你已经跑通了。这一步要解决的是一个很具体的问题把 ollama 里的 qwen3.5:0.8b 接进 onboard 流程同时让所有模型的调用凭证走同一个通道而不是每换一个模型就翻一次配置文件。OpenClaw 是一个本地优先的智能体框架它能调用本地 ollama 模型也能调用云端模型。问题在于本地模型和云端模型的接入方式不一样ollama 走的是本机 11434 端口的 HTTP 接口云端模型走的是带鉴权的 API。如果你同时用两三个模型config.toml 里会散落好几组 base_url 和 api_key改一个忘一个onboard 重跑一次就全乱。TaoToken 在这里的角色是统一 Key 和 API 通道。它提供一个兼容 OpenAI 风格的接口地址你把 Key 配一次本地模型和云端模型都能通过同一个入口管理。对于已经跑通前三步、正在做 onboard 配置的人来说这一步的价值是以后加模型不用再动底层配置onboard 里填对参数就行。这篇面向的是已经装好 ollama、拉取了 qwen3.5:0.8b、OpenClaw 前三步没报错的用户。如果你还没到这一步建议先把前面的守护进程和基础依赖确认一遍。下面直接进入配置给出 config.toml 和 settings.json 的可复制骨架再走一遍 onboard 参数填写最后用 curl 验证连通并排查常见报错。2. 前置确认ollama 模型与 TaoToken Key 准备在动 OpenClaw 配置之前先把两个前提确认掉否则 onboard 走到一半发现模型列表是空的会浪费很多时间。第一个前提是 ollama 服务在跑且 qwen3.5:0.8b 已经拉下来。打开终端执行ollama list你应该能看到类似这样的输出NAME ID SIZE MODIFIED qwen3.5:0.8b xxxxxxxxxxxx 0.8 GB 2 hours ago如果列表里没有这个模型先拉取ollama pull qwen3.5:0.8b这里有个容易忽略的点用于 OpenClaw 的模型最好带 tool 属性也就是支持工具调用。qwen3.5:0.8b 在工具调用上的表现够用适合本地轻量场景。拉完之后确认 ollama 服务监听在 11434curl http://127.0.0.1:11434/api/tags能返回 JSON 模型列表就说明服务正常。第二个前提是 TaoToken 的 Key。访问控制台创建 API Key地址是 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi_keysutm_campaignrewrite 。创建后复制那串以 sk- 开头的 Key先存到环境变量里后面配置直接引用避免明文写死在文件里export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的KeyTaoToken 的 API 入口是 https://taotoken.net/api 这个地址在 config.toml 里会用到。注意它和官网首页不是一回事配置里填的是 API 地址不要填成网页地址。提示Key 只显示一次创建后立刻复制。如果丢了就重新建一个不要试图找回。3. config.toml 与 settings.json 可复制骨架OpenClaw 的配置分两层config.toml 管模型通道和 providersettings.json 管运行时行为和默认模型选择。下面给出的是能直接改改就用的骨架重点是把 ollama 本地模型和 TaoToken 统一通道都挂上。先看 config.toml。找到 OpenClaw 的配置目录通常在~/.openclaw/下没有就新建mkdir -p ~/.openclaw touch ~/.openclaw/config.toml写入以下内容# ~/.openclaw/config.toml [providers.taotoken] # 统一 Key 通道兼容 OpenAI 风格接口 base_url https://taotoken.net/api api_key ${TAOTOKEN_API_KEY} api_style openai [providers.ollama_local] # 本地 ollama 服务端口 11434 必须保留 base_url http://127.0.0.1:11434 api_style ollama # 本地服务不需要 Key留空即可 api_key [models.qwen_local] provider ollama_local model_name qwen3.5:0.8b context_window 32768 supports_tools true [models.qwen_via_taotoken] provider taotoken model_name qwen3.5:0.8b context_window 32768 supports_tools true [runtime] default_model qwen_local log_level info这里的关键设计是同一个 qwen3.5:0.8b你可以走本地 ollama 直连也可以走 TaoToken 通道。本地直连延迟低适合离线走 TaoToken 通道便于统一管理和切换。两个都配好onboard 时选哪个都行。再看 settings.json它管的是运行时偏好{ onboard: { completed: true, selected_provider: ollama_local, selected_model: qwen3.5:0.8b, connection_mode: cloud_local }, defaults: { model: qwen_local, temperature: 0.7, max_tokens: 2048 }, network: { timeout_seconds: 60, retry_attempts: 2 } }把这两个文件放到~/.openclaw/下。注意 settings.json 里的connection_mode填cloud_local这是 onboard 里 CloudLocal 选项对应的值后面会再对一遍。注意config.toml 里api_key ${TAOTOKEN_API_KEY}这种写法依赖环境变量在启动时已导出。如果你是用 systemd 或 launchd 拉起 OpenClaw记得在服务文件里也注入这个变量否则会读到空值。4. onboard 参数填写从 Skip 到选中 qwen3.5:0.8b配置文件放好后跑 onboard 让它读取并生成运行时状态。命令是openclaw onboard --install-daemon进入交互界面后按下面的顺序走。第一步provider 列表里找 ollama。如果这一屏没有 ollama 选项不要慌先选Skip for now。根据实测跳过之后下一页往往就会出现 ollama。如果连续几次都没有再考虑重装 OpenClaw但先试 Skip多数情况能解决。第二步进入 ollama 配置界面。这里有两个字段要填地址栏填你自己电脑的 IPv4 地址不是 127.0.0.1。用下面的命令查ipconfig getifaddr en0 # macOS hostname -I # Linux ipconfig # Windows看 IPv4 地址那一行假设查到是 192.168.1.20那地址就填http://192.168.1.20:11434。端口 11434 必须保留不能改。为什么不用 127.0.0.1因为 OpenClaw 的守护进程可能在不同网络命名空间下运行用本机回环地址有时连不上用局域网 IP 更稳。第三步连接模式选CloudLocal。这个选项对应 settings.json 里的cloud_local意思是本地模型和云端通道都启用。第四步模型列表会刷出你本地的模型选中qwen3.5:0.8b回车。第五步也是最容易出错的一步把界面往上拉重新看Default model这一项。如果它只显示你刚选中的 qwen3.5:0.8b说明成功。如果显示的是一大堆英文模型名说明它没认到你的本地模型回退到了默认云端列表这时候要退回去检查地址和端口。第六步后面的选项按默认走遇到No和Restart的提示选 No不要重启让它继续完成写入。走完之后onboard 会把状态写回 settings.json你可以打开确认selected_model是不是 qwen3.5:0.8b。5. curl 验证连通与成功结果判读onboard 走完不代表真的通了用 curl 直接打接口验证最靠谱。分两个方向测本地 ollama 直连和 TaoToken 统一通道。先测本地 ollamacurl http://192.168.1.20:11434/api/generate -d { model: qwen3.5:0.8b, prompt: 用一句话说明你是什么模型, stream: false }成功的话会返回一段 JSONresponse字段里有模型输出。如果返回model not found说明模型名写错或没拉取如果连接被拒说明地址或端口不对。再测 TaoToken 通道curl https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: qwen3.5:0.8b, messages: [{role: user, content: 你好}], stream: false }返回里如果有choices数组且message.content有内容说明统一 Key 通道打通了。这一步验证的是 TaoToken 的 API 入口和 Key 是否有效。两个都通之后回到 OpenClaw 里发一条测试消息确认它能正常调用。如果 OpenClaw 里报错但 curl 通问题多半在 config.toml 的 provider 引用上检查provider ollama_local和[providers.ollama_local]名字是否一致。6. 本篇常见报错排查配置过程中高频出现的几个报错按现象对号入座。报错一onboard 里找不到 ollama 选项。先 Skip for now下一页通常会出现。连续 Skip 两三次还没有检查 OpenClaw 版本旧版本可能没内置 ollama provider升级到最新版再试。报错二模型列表为空。地址填了 127.0.0.1 导致守护进程连不上换成局域网 IPv4 地址。另外确认 ollama 服务是监听在 0.0.0.0 而不是只绑回环可以用OLLAMA_HOST0.0.0.0 ollama serve启动。报错三Default model 显示一大堆英文。这是没认到本地模型的典型表现说明上一步选中的模型没生效。退回 provider 选择页重新走一遍 ollama 配置确认地址和端口无误。报错四TaoToken 通道返回 401。Key 无效或没导出到环境变量。用echo $TAOTOKEN_API_KEY确认变量有值没有就重新 export或者去控制台重新建 Key。报错五config.toml 改了不生效。OpenClaw 有缓存改完配置后重启守护进程openclaw daemon restart如果还是不行检查是不是有多个配置文件比如项目目录下还有一份覆盖了全局的。报错六curl 本地通但 OpenClaw 报超时。settings.json 里的timeout_seconds调大本地小模型首次加载会慢60 秒不够就设 120。排查顺序建议是先 curl 确认底层通再看 config.toml 引用对不对最后看 settings.json 的运行时参数。三层分开查比一股脑改配置快得多。7. 后续接入与统一管理入口走到这里qwen3.5:0.8b 已经通过 onboard 接进 OpenClaw本地直连和 TaoToken 统一通道都验证过了。后面你要加新模型不用再重复这套流程在 config.toml 里加一段[models.xxx]onboard 重跑一次选中即可。如果你打算长期跑编码类任务或者 Agent 工作流建议把默认模型切到走 TaoToken 通道这样切换模型时只改一个 model_nameKey 和地址都不用动。Coding Plan 的入口在 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_planutm_campaignrewrite 适合需要稳定调用和额度管理的场景。想直接在网页里试模型对话、确认 qwen3.5:0.8b 的输出效果可以用模型对话入口https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel_chatutm_campaignrewrite 。接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 里面有针对不同框架的配置示例遇到 provider 字段不确定时翻一下。最后留一个实用习惯每次改完 config.toml先跑一遍 curl 验证再重启守护进程最后在 OpenClaw 里发一条消息确认。三步走完再往下做别的能省掉大量回头排查的时间。
小龙虾OpenClaw本地部署（四）连接ollama模型（qwen3.5:0.8b为例）：用TaoToken统一Key打通onboard配置
1. 为什么第四步最容易卡住多模型 Key 分散的真实痛点走到 OpenClaw 本地部署第四步说明前三步的安装、守护进程、基础环境你已经跑通了。这一步要解决的是一个很具体的问题把 ollama 里的 qwen3.5:0.8b 接进 onboard 流程同时让所有模型的调用凭证走同一个通道而不是每换一个模型就翻一次配置文件。OpenClaw 是一个本地优先的智能体框架它能调用本地 ollama 模型也能调用云端模型。问题在于本地模型和云端模型的接入方式不一样ollama 走的是本机 11434 端口的 HTTP 接口云端模型走的是带鉴权的 API。如果你同时用两三个模型config.toml 里会散落好几组 base_url 和 api_key改一个忘一个onboard 重跑一次就全乱。TaoToken 在这里的角色是统一 Key 和 API 通道。它提供一个兼容 OpenAI 风格的接口地址你把 Key 配一次本地模型和云端模型都能通过同一个入口管理。对于已经跑通前三步、正在做 onboard 配置的人来说这一步的价值是以后加模型不用再动底层配置onboard 里填对参数就行。这篇面向的是已经装好 ollama、拉取了 qwen3.5:0.8b、OpenClaw 前三步没报错的用户。如果你还没到这一步建议先把前面的守护进程和基础依赖确认一遍。下面直接进入配置给出 config.toml 和 settings.json 的可复制骨架再走一遍 onboard 参数填写最后用 curl 验证连通并排查常见报错。2. 前置确认ollama 模型与 TaoToken Key 准备在动 OpenClaw 配置之前先把两个前提确认掉否则 onboard 走到一半发现模型列表是空的会浪费很多时间。第一个前提是 ollama 服务在跑且 qwen3.5:0.8b 已经拉下来。打开终端执行ollama list你应该能看到类似这样的输出NAME ID SIZE MODIFIED qwen3.5:0.8b xxxxxxxxxxxx 0.8 GB 2 hours ago如果列表里没有这个模型先拉取ollama pull qwen3.5:0.8b这里有个容易忽略的点用于 OpenClaw 的模型最好带 tool 属性也就是支持工具调用。qwen3.5:0.8b 在工具调用上的表现够用适合本地轻量场景。拉完之后确认 ollama 服务监听在 11434curl http://127.0.0.1:11434/api/tags能返回 JSON 模型列表就说明服务正常。第二个前提是 TaoToken 的 Key。访问控制台创建 API Key地址是 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi_keysutm_campaignrewrite 。创建后复制那串以 sk- 开头的 Key先存到环境变量里后面配置直接引用避免明文写死在文件里export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的KeyTaoToken 的 API 入口是 https://taotoken.net/api 这个地址在 config.toml 里会用到。注意它和官网首页不是一回事配置里填的是 API 地址不要填成网页地址。提示Key 只显示一次创建后立刻复制。如果丢了就重新建一个不要试图找回。3. config.toml 与 settings.json 可复制骨架OpenClaw 的配置分两层config.toml 管模型通道和 providersettings.json 管运行时行为和默认模型选择。下面给出的是能直接改改就用的骨架重点是把 ollama 本地模型和 TaoToken 统一通道都挂上。先看 config.toml。找到 OpenClaw 的配置目录通常在~/.openclaw/下没有就新建mkdir -p ~/.openclaw touch ~/.openclaw/config.toml写入以下内容# ~/.openclaw/config.toml [providers.taotoken] # 统一 Key 通道兼容 OpenAI 风格接口 base_url https://taotoken.net/api api_key ${TAOTOKEN_API_KEY} api_style openai [providers.ollama_local] # 本地 ollama 服务端口 11434 必须保留 base_url http://127.0.0.1:11434 api_style ollama # 本地服务不需要 Key留空即可 api_key [models.qwen_local] provider ollama_local model_name qwen3.5:0.8b context_window 32768 supports_tools true [models.qwen_via_taotoken] provider taotoken model_name qwen3.5:0.8b context_window 32768 supports_tools true [runtime] default_model qwen_local log_level info这里的关键设计是同一个 qwen3.5:0.8b你可以走本地 ollama 直连也可以走 TaoToken 通道。本地直连延迟低适合离线走 TaoToken 通道便于统一管理和切换。两个都配好onboard 时选哪个都行。再看 settings.json它管的是运行时偏好{ onboard: { completed: true, selected_provider: ollama_local, selected_model: qwen3.5:0.8b, connection_mode: cloud_local }, defaults: { model: qwen_local, temperature: 0.7, max_tokens: 2048 }, network: { timeout_seconds: 60, retry_attempts: 2 } }把这两个文件放到~/.openclaw/下。注意 settings.json 里的connection_mode填cloud_local这是 onboard 里 CloudLocal 选项对应的值后面会再对一遍。注意config.toml 里api_key ${TAOTOKEN_API_KEY}这种写法依赖环境变量在启动时已导出。如果你是用 systemd 或 launchd 拉起 OpenClaw记得在服务文件里也注入这个变量否则会读到空值。4. onboard 参数填写从 Skip 到选中 qwen3.5:0.8b配置文件放好后跑 onboard 让它读取并生成运行时状态。命令是openclaw onboard --install-daemon进入交互界面后按下面的顺序走。第一步provider 列表里找 ollama。如果这一屏没有 ollama 选项不要慌先选Skip for now。根据实测跳过之后下一页往往就会出现 ollama。如果连续几次都没有再考虑重装 OpenClaw但先试 Skip多数情况能解决。第二步进入 ollama 配置界面。这里有两个字段要填地址栏填你自己电脑的 IPv4 地址不是 127.0.0.1。用下面的命令查ipconfig getifaddr en0 # macOS hostname -I # Linux ipconfig # Windows看 IPv4 地址那一行假设查到是 192.168.1.20那地址就填http://192.168.1.20:11434。端口 11434 必须保留不能改。为什么不用 127.0.0.1因为 OpenClaw 的守护进程可能在不同网络命名空间下运行用本机回环地址有时连不上用局域网 IP 更稳。第三步连接模式选CloudLocal。这个选项对应 settings.json 里的cloud_local意思是本地模型和云端通道都启用。第四步模型列表会刷出你本地的模型选中qwen3.5:0.8b回车。第五步也是最容易出错的一步把界面往上拉重新看Default model这一项。如果它只显示你刚选中的 qwen3.5:0.8b说明成功。如果显示的是一大堆英文模型名说明它没认到你的本地模型回退到了默认云端列表这时候要退回去检查地址和端口。第六步后面的选项按默认走遇到No和Restart的提示选 No不要重启让它继续完成写入。走完之后onboard 会把状态写回 settings.json你可以打开确认selected_model是不是 qwen3.5:0.8b。5. curl 验证连通与成功结果判读onboard 走完不代表真的通了用 curl 直接打接口验证最靠谱。分两个方向测本地 ollama 直连和 TaoToken 统一通道。先测本地 ollamacurl http://192.168.1.20:11434/api/generate -d { model: qwen3.5:0.8b, prompt: 用一句话说明你是什么模型, stream: false }成功的话会返回一段 JSONresponse字段里有模型输出。如果返回model not found说明模型名写错或没拉取如果连接被拒说明地址或端口不对。再测 TaoToken 通道curl https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: qwen3.5:0.8b, messages: [{role: user, content: 你好}], stream: false }返回里如果有choices数组且message.content有内容说明统一 Key 通道打通了。这一步验证的是 TaoToken 的 API 入口和 Key 是否有效。两个都通之后回到 OpenClaw 里发一条测试消息确认它能正常调用。如果 OpenClaw 里报错但 curl 通问题多半在 config.toml 的 provider 引用上检查provider ollama_local和[providers.ollama_local]名字是否一致。6. 本篇常见报错排查配置过程中高频出现的几个报错按现象对号入座。报错一onboard 里找不到 ollama 选项。先 Skip for now下一页通常会出现。连续 Skip 两三次还没有检查 OpenClaw 版本旧版本可能没内置 ollama provider升级到最新版再试。报错二模型列表为空。地址填了 127.0.0.1 导致守护进程连不上换成局域网 IPv4 地址。另外确认 ollama 服务是监听在 0.0.0.0 而不是只绑回环可以用OLLAMA_HOST0.0.0.0 ollama serve启动。报错三Default model 显示一大堆英文。这是没认到本地模型的典型表现说明上一步选中的模型没生效。退回 provider 选择页重新走一遍 ollama 配置确认地址和端口无误。报错四TaoToken 通道返回 401。Key 无效或没导出到环境变量。用echo $TAOTOKEN_API_KEY确认变量有值没有就重新 export或者去控制台重新建 Key。报错五config.toml 改了不生效。OpenClaw 有缓存改完配置后重启守护进程openclaw daemon restart如果还是不行检查是不是有多个配置文件比如项目目录下还有一份覆盖了全局的。报错六curl 本地通但 OpenClaw 报超时。settings.json 里的timeout_seconds调大本地小模型首次加载会慢60 秒不够就设 120。排查顺序建议是先 curl 确认底层通再看 config.toml 引用对不对最后看 settings.json 的运行时参数。三层分开查比一股脑改配置快得多。7. 后续接入与统一管理入口走到这里qwen3.5:0.8b 已经通过 onboard 接进 OpenClaw本地直连和 TaoToken 统一通道都验证过了。后面你要加新模型不用再重复这套流程在 config.toml 里加一段[models.xxx]onboard 重跑一次选中即可。如果你打算长期跑编码类任务或者 Agent 工作流建议把默认模型切到走 TaoToken 通道这样切换模型时只改一个 model_nameKey 和地址都不用动。Coding Plan 的入口在 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_planutm_campaignrewrite 适合需要稳定调用和额度管理的场景。想直接在网页里试模型对话、确认 qwen3.5:0.8b 的输出效果可以用模型对话入口https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel_chatutm_campaignrewrite 。接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 里面有针对不同框架的配置示例遇到 provider 字段不确定时翻一下。最后留一个实用习惯每次改完 config.toml先跑一遍 curl 验证再重启守护进程最后在 OpenClaw 里发一条消息确认。三步走完再往下做别的能省掉大量回头排查的时间。
