OpenClaw 小龙虾怎么配置模型，我简单整理一下

June 16, 2026 2 分钟阅读时间

最近试了一下 OpenClaw，也就是大家说的“小龙虾”。这个东西挺有意思，它不是单纯的聊天工具，更像是一个可以接各种模型的本地 AI 助手框架。

刚开始用的时候，最关键的一步其实不是研究它有多少功能，而是先把模型配置好。模型没配通，后面的 Dashboard、TUI、Agent、技能这些东西都没法真正跑起来。

这里直接记录把阿里云百炼模型接到 OpenClaw 里的配置方式。过程不复杂，但有几个地方确实容易踩坑。官方文档也可以放在旁边对照看：OpenClaw 使用阿里云百炼配置模型。

先说核心

OpenClaw 配模型，主要就是配这几个东西：baseUrl、apiKey、model id，然后还有一个容易忽略的字段：reasoning: false。

尤其是 reasoning: false，这个建议一定要加上。不然有时候请求看起来是成功的，但模型就是不返回内容，表现出来就像“回复为空”。这个问题挺迷惑的，因为你一开始可能会怀疑 API Key、模型名、网络或者 OpenClaw 本身，最后发现只是少了一个字段。

OpenClaw 的模型配置怎么理解

一开始看配置文件可能会有点绕，其实它的逻辑很简单。OpenClaw 不是直接写一个模型名就完事，而是先定义一个模型服务商，也就是 Provider，然后在这个 Provider 下面定义具体模型，最后再告诉 OpenClaw 默认用哪个模型。

比如我们接阿里云百炼，可以先定义一个 Provider，名字叫 bailian。然后在它下面配置 qwen3.5-plus、qwen3-coder-next 这些模型。最后默认模型就写成：

bailian/qwen3.5-plus

这里要注意，不能只写 qwen3.5-plus。前面的 bailian 是 Provider 名称，后面的 qwen3.5-plus 才是模型 ID。很多“找不到模型”的问题，其实就是这里没对上。

先准备百炼 API Key

在配置 OpenClaw 之前，需要先去阿里云百炼开通服务，然后创建 API Key。这里有一个很重要的点：地域要一致。

也就是说，API Key、Base URL、模型所在地域，最好都保持一致。比如你用的是新加坡地域的 API Key，那 Base URL 就用新加坡地域的地址；如果用北京地域，就用北京地域的地址。不要出现北京 API Key 配新加坡 Base URL 这种情况，这种问题排查起来会比较烦。

常见的 Base URL 大概是这样：

北京：
https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

新加坡：
https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

美国弗吉尼亚：
https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

你根据自己的百炼地域选择对应的地址就行。

安装 OpenClaw

OpenClaw 需要 Node.js 22 以上，可以先看一下自己的 Node 版本：

node --version

如果版本没问题，可以直接安装：

npm install -g openclaw@latest

安装完以后检查一下：

openclaw --version

能正常输出版本号，就说明安装好了。

如果你用 macOS 或 Linux，也可以用官方脚本安装：

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

Windows 可以用 PowerShell：

iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

用 Dashboard 配置会更方便

配置模型有两种方式，一种是直接改配置文件，另一种是用 Dashboard。我个人更建议先用 Dashboard，因为直接改 JSON 文件很容易少逗号或者括号不匹配。

启动 Dashboard：

openclaw dashboard

正常情况下浏览器会自动打开。如果没有打开，可以手动访问：

http://127.0.0.1:18789

进去以后找到 配置 > RAW，英文界面一般是 Config > RAW，然后在这里修改 openclaw.json。

参考配置

下面是一份可以参考的配置。这里以新加坡地域为例，默认模型用 qwen3.5-plus，代码模型用 qwen3-coder-next。

{
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "bailian": {
        "baseUrl": "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
        "apiKey": "DASHSCOPE_API_KEY",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "qwen3.5-plus",
            "name": "qwen3.5-plus",
            "reasoning": false,
            "input": ["text", "image"],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 65536
          },
          {
            "id": "qwen3-coder-next",
            "name": "qwen3-coder-next",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 262144,
            "maxTokens": 65536
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "bailian/qwen3.5-plus"
      },
      "models": {
        "bailian/qwen3.5-plus": {},
        "bailian/qwen3-coder-next": {}
      }
    }
  }
}

这里的 DASHSCOPE_API_KEY 换成你自己的百炼 API Key 就可以。真实 Key 不要提交到 GitHub，也不要发到公开文章里。

这几个字段是什么意思

bailian 是我们自己定义的 Provider 名称，你也可以叫 aliyun 或者 dashscope。不过我觉得叫 bailian 比较直观。后面引用模型的时候，就要用 bailian/qwen3.5-plus 这种格式。

baseUrl 是百炼 OpenAI 兼容接口的地址。这个地址要和你的 API Key 地域对应。比如新加坡就是 https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1。

apiKey 就是你的百炼 API Key。

api: openai-completions 表示 OpenClaw 会按照 OpenAI 兼容接口的方式去调用模型。百炼支持这种兼容模式，所以可以接进来。

reasoning: false 建议明确写上。这个字段很关键，少了之后可能会出现模型回复为空的问题。

默认模型怎么选

我个人建议默认用 qwen3.5-plus。日常写作、总结、分析、普通对话，用它就可以。代码相关的任务，可以再切到 qwen3-coder-next。

配置里默认模型是这一行：

"primary": "bailian/qwen3.5-plus"

如果进入 TUI 以后想临时切换模型，可以用：

/model qwen3-coder-next

这样比较灵活。默认模型不用一开始就设成代码模型，除非你主要就是拿它写代码。

如果想直接改配置文件

配置文件一般在：

~/.openclaw/openclaw.json

可以用下面的命令打开：

nano ~/.openclaw/openclaw.json

或者：

vim ~/.openclaw/openclaw.json

改完保存，再重新打开 OpenClaw 就行。不过如果不太熟悉 JSON，我还是建议用 Dashboard 的 RAW 配置，出错概率低一点。

常见问题

如果提示找不到模型，先检查模型是不是写成了完整路径。应该是 bailian/qwen3.5-plus，而不是只写 qwen3.5-plus。然后再看 Provider 名称是否一致。比如你配置里叫 bailian，后面引用的时候就不能写成 aliyun/qwen3.5-plus。

如果模型回复为空，优先检查有没有加 reasoning: false。这个问题比较隐蔽，但确实容易遇到。

如果 API Key 明明是对的，但调用还是失败，可以重点看地域是不是一致。API Key、Base URL、模型所在地域最好不要混用。

如果 openclaw 命令不存在，可以先执行：

openclaw --version

如果没有结果，就重新安装：

npm install -g openclaw@latest

如果还是不行，再检查 npm 全局路径有没有加入环境变量。

最后简单总结

OpenClaw 配模型，核心就是先定义 Provider，再定义模型，最后设置默认模型。接百炼的时候，用 OpenAI 兼容接口，注意 Base URL、API Key、模型地域一致，再把 reasoning 设成 false。

这一步配通以后，OpenClaw 才算真正能用起来。后面不管是用 TUI、Dashboard，还是继续折腾 Agent 和技能，都是建立在模型能正常调用的基础上。

我觉得 OpenClaw 比较有价值的地方，不是又多了一个聊天入口，而是它更像一个可以接入自己工作流的 AI 助手底座。模型配置只是第一步，但这一步打通以后，后面能玩的空间就比较大了。