为OpenClaw智能体工作流配置Taotoken多模型支持

1. 准备工作

在开始配置前，请确保已安装OpenClaw CLI工具并拥有有效的Taotoken API Key。API Key可在Taotoken控制台的「API密钥」页面生成，模型ID则需在「模型广场」查看。建议提前记录以下信息：

• Taotoken API Key（形如tt-xxxxxx）
• 目标模型ID（如claude-sonnet-4-6或gpt-4-turbo-preview）

2. 通过CLI快速配置

OpenClaw官方推荐使用@taotoken/taotoken命令行工具完成配置。执行以下步骤：

npm install -g @taotoken/taotoken  # 全局安装工具
taotoken openclaw --key YOUR_API_KEY --model YOUR_MODEL_ID

该命令会自动完成三项配置：

1. 将baseUrl设为https://taotoken.net/api/v1
2. 在agents.defaults.model.primary写入taotoken/YOUR_MODEL_ID格式
3. 将API Key保存到OpenClaw的密钥管理模块

如需交互式操作，可直接运行taotoken进入菜单模式，选择「OpenClaw」后按提示输入参数。

3. 手动配置文件修改

若需直接编辑OpenClaw配置文件（通常位于~/.openclaw/config.json），请确保包含以下关键字段：

{
  "providers": {
    "taotoken": {
      "baseUrl": "https://taotoken.net/api/v1",
      "apiKey": "YOUR_API_KEY"
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "taotoken/YOUR_MODEL_ID"
      }
    }
  }
}

重要注意事项：

• baseUrl必须包含/v1路径
• 模型ID需以taotoken/为前缀
• 修改后需重启OpenClaw服务使配置生效

4. 验证配置有效性

创建测试工作流文件test_flow.yaml：

steps:
  - name: test_taotoken
    agent: default
    input: "请用一句话说明当前模型身份"

执行以下命令验证连通性：

openclaw run test_flow.yaml

若配置正确，将返回模型生成的响应。若遇到授权错误，请检查：

• API Key是否包含多余空格或换行符
• 账户余额是否充足
• 模型ID是否存在于Taotoken模型广场

5. 多模型切换实践

Taotoken支持在工作流中动态切换模型。在步骤级指定模型时，需保持taotoken/前缀：

steps:
  - name: step1
    agent: default
    model: taotoken/claude-sonnet-4-6
    input: "分析需求"
  - name: step2 
    agent: default
    model: taotoken/gpt-4-turbo-preview
    input: "生成报告"

此配置会使第一步使用Claude模型分析，第二步切换至GPT-4生成报告。所有请求均通过Taotoken统一路由，开发者无需处理多供应商的API差异。

如需了解更多Taotoken与OpenClaw的集成细节，可访问Taotoken查看官方文档。