告别海外账号与网络限制稳定直连全球优质大模型限时半价接入中。 点击领取海量免费额度通过Taotoken快速接入OpenClaw并配置自定义Agent工作流基础教程类面向已经使用或想尝试OpenClaw的开发者指导其如何利用Taotoken CLI或手动配置将Taotoken的聚合端点与API密钥写入OpenClaw的配置中确保OpenClaw的Agent能够通过Taotoken调用所需的大模型并简要演示一个简单工作流的创建与运行。OpenClaw是一个强大的AI Agent开发框架而Taotoken作为大模型聚合分发平台提供了统一的OpenAI兼容API。将两者结合开发者可以在OpenClaw中便捷地切换和使用Taotoken平台上的多种大模型。本文将介绍两种接入方式使用官方的Taotoken CLI工具进行快速配置以及手动修改配置文件。无论你偏好哪种方式都能让OpenClaw的Agent顺利通过Taotoken调用模型。1. 准备工作获取Taotoken凭证与模型ID在开始配置之前你需要准备好两样东西Taotoken的API Key和你想使用的模型ID。首先访问Taotoken控制台创建一个API Key。这个Key将作为OpenClaw向Taotoken发起请求的凭证。接着在Taotoken的模型广场浏览并选择你需要的模型例如claude-sonnet-4-6或gpt-4o并记下其对应的模型ID。这个ID是配置过程中指定调用哪个模型的关键。请妥善保管你的API Key避免泄露。2. 使用Taotoken CLI一键配置推荐对于希望快速上手的开发者使用taotoken/taotoken命令行工具是最便捷的方式。这个工具提供了交互式菜单能引导你完成OpenClaw的配置。首先你需要安装这个CLI工具。你可以选择全局安装以便随时使用npm install -g taotoken/taotoken或者你也可以直接使用npx来运行无需安装npx taotoken/taotoken安装或运行后在终端输入taotoken命令你会看到一个交互式菜单。选择与OpenClaw相关的选项通常标记为openclaw或oc。工具会依次提示你输入之前在控制台获取的API Key和模型ID。按照提示操作CLI会自动将这些信息写入OpenClaw的配置文件并正确设置Base URL。一个典型的快速命令示例如下需要将占位符替换为你的实际信息taotoken openclaw --key YOUR_TAOTOKEN_API_KEY --model YOUR_MODEL_ID这条命令会执行配置过程。CLI工具的核心作用是帮你正确设置OpenClaw配置文件中的baseUrl为https://taotoken.net/api/v1并将默认的Agent模型指向taotoken/你的模型ID格式。具体的写入格式和位置可以参考工具的输出日志或官方接入文档。3. 手动配置OpenClaw连接Taotoken如果你更倾向于手动控制配置过程或者希望理解其背后的原理可以按照以下步骤直接修改OpenClaw的配置文件。OpenClaw的配置通常位于项目根目录下的config文件夹中具体文件名可能为default.json或根据环境命名的文件如development.json。你需要找到配置AI模型供应商provider的部分。关键配置项如下provider需要设置为custom或openai取决于OpenClaw版本以兼容Taotoken的OpenAI格式API。apiKey填入你在Taotoken控制台获取的API Key。baseUrl必须设置为https://taotoken.net/api/v1。这是Taotoken提供的OpenAI兼容接口地址末尾的/v1至关重要不可省略。model在Agent的配置部分将模型指定为你在Taotoken模型广场选定的模型ID例如claude-sonnet-4-6。以下是一个配置片段的示例思路{ ai: { provider: custom, apiKey: sk-你的TaotokenAPIKey, baseUrl: https://taotoken.net/api/v1 }, agents: { defaults: { model: { primary: claude-sonnet-4-6 } } } }修改并保存配置文件后重启你的OpenClaw应用以使配置生效。4. 创建并运行一个简单的Agent工作流配置完成后你就可以在OpenClaw中创建Agent并让它通过Taotoken使用大模型了。这里演示一个最简单的文本处理工作流。假设你已经在OpenClaw项目中定义了一个基本的Agent。在你的Agent执行逻辑中调用模型的部分现在会使用你刚才配置的Taotoken端点和密钥。OpenClaw内部会向https://taotoken.net/api/v1/chat/completions发起请求并使用你指定的模型。例如你可以创建一个名为Summarizer的Agent其任务是总结用户输入的长文本。在OpenClaw的框架下你只需按照其规范编写Agent的处理函数框架会自动处理与Taotoken API的通信。一个极简的伪代码示例如下// 这是一个基于OpenClaw框架的Agent概念示例 class SummarizerAgent extends BaseAgent { async process(task) { const userMessage 请总结以下文本\n${task.inputText}; // OpenClaw会使用config中的配置Taotoken端点、密钥、模型来调用此方法 const response await this.llm.chat([{ role: user, content: userMessage }]); return response.content; // 返回模型生成的总结 } }然后你可以在OpenClaw的工作流编排中调用这个Agent。运行工作流后OpenClaw会将任务派发给SummarizerAgent该Agent通过Taotoken调用你配置的模型如Claude Sonnet来生成文本总结并将结果返回。通过以上步骤你就完成了从配置到运行的全过程。现在你可以在OpenClaw中利用Taotoken灵活调用多种模型构建更复杂的多Agent协作工作流了。更多高级用法和配置细节建议查阅OpenClaw和Taotoken的官方文档。开始你的AI Agent开发之旅可以访问 Taotoken 获取API Key并探索可用模型。 告别海外账号与网络限制稳定直连全球优质大模型限时半价接入中。 点击领取海量免费额度
