refactor: 重构trapi模型配置技能
This commit is contained in:
OpenClaw Backup Bot
@@ -1,107 +1,99 @@
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# openclaw-trapi-config
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# openclaw-trapi-config
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OpenClaw 技能（Skill）：配置传米科技 trapi 自定义 Provider 及模型。
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用于配置和维护传米科技 trapi 自定义 Provider 的 OpenClaw Skill，支持首次安装、模型增量更新、别名、图像模型、静态验证和故障排查。
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## 简介
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trapi 是传米科技（Transiglobal）提供的大模型中转 API 服务，统一使用 Anthropic Messages 格式。本技能帮助用户在任意 OpenClaw 实例上一键配置 trapi Provider，包含预置模型和别名，并支持动态添加新模型。
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## 服务信息
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## 服务信息
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| 项目 | 值 |
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| 项目 | 值 |
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|------|-----|
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|---|---|
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| Provider 名称 | `trapi` |
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| Provider ID | `trapi` |
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| API 地址 | `https://lapi.transiglobal.com` |
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| Base URL | `https://lapi.transiglobal.com` |
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| API 格式 | `anthropic-messages` |
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| API Key 环境变量 | `TRAPI_API_KEY` |
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| 运营方 | 传米科技 |
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| 默认 API 适配器 | `anthropic-messages` |
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| GPT 模型适配器 | `openai-responses` |
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trapi 支持模型级 API 适配器，不要求所有模型统一使用 Anthropic Messages。
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## 预置模型
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## 预置模型
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| 模型 ID | 别名 | 输入类型 | 上下文窗口 | 最大输出 |
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| 模型 ID | 别名 | API | 输入 | 上下文 | 最大输出 |
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|---------|------|---------|-----------|---------|
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|---|---|---|---|---:|---:|
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| GLM-5-Turbo | `glm5t` | 文本 | 200K | 64K |
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| GLM-5-Turbo | `glm5t` | anthropic-messages | 文本 | 200K | 64K |
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| GLM-5.1 | `glm51` | 文本 | 200K | 64K |
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| GLM-5.2 | `glm52` | anthropic-messages | 文本 | 200K | 64K |
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| GLM-4.5-Air | `glm45a` | 文本 | 200K | 64K |
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| GLM-4.5-Air | `glm45a` | anthropic-messages | 文本 | 200K | 64K |
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| MiniMax-M2 | `mxm2` | 文本 | 200K | 64K |
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| MiniMax-M2 | `mxm2` | anthropic-messages | 文本 | 200K | 64K |
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||||||
| MiniMax-M2.7 | `mxm27` | 文本 | 200K | 64K |
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| MiniMax-M2.7 | `mxm27` | anthropic-messages | 文本 | 200K | 64K |
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| kimi-for-coding | `kimi` | 文本 + 图片 | 262K | 32K |
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| MiniMax-M3 | `mxm3` | anthropic-messages | 文本、图片 | 1M | 131K |
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| deepseek-v4-pro | `dsv4p` | 文本 | 1M | 384K |
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| kimi-for-coding | `kimi` | anthropic-messages | 文本、图片 | 262K | 32K |
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| deepseek-v4-flash | `dsv4f` | 文本 | 1M | 384K |
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| GLM-5V-Turbo | `glm5v` | anthropic-messages | 文本、图片 | 200K | 64K |
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| gpt-5.5 | `gpt55` | 文本 | 200K | 65K |
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| PaddleOCR-VL-1.5 | `pocr` | anthropic-messages | 文本、图片 | 131K | 8K |
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| GLM-5V-Turbo | `glm5v` | 文本 + 图片 | 200K | 64K |
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| deepseek-v4-pro | `dsv4p` | anthropic-messages | 文本 | 1M | 384K |
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| PaddleOCR-VL-1.5 | `pocr` | 文本 + 图片 | 131K | 8K |
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| deepseek-v4-flash | `dsv4f` | anthropic-messages | 文本 | 1M | 384K |
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| mimo-v2.5-pro | `mimo25p` | 文本 | 200K | 64K |
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| gpt-5.5 | `gpt55` | openai-responses | 文本 | 200K | 65K |
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| mimo-v2.5 | `mimo25` | 文本 + 图片 + 视频 + 音频 | 200K | 64K |
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| gpt-5.6-sol | `g56s` | openai-responses | 文本、图片 | 372K | 128K |
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| claude-opus-4.7 | `opus47` | 文本 | 300K | 64K |
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| gpt-5.6-terra | `g56t` | openai-responses | 文本、图片 | 372K | 128K |
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| qwen3.7-max | `qwn37` | 文本 | 1M | 100K |
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| gpt-5.6-luna | `g56l` | openai-responses | 文本、图片 | 372K | 128K |
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| qwen3.6-plus | `qwn36` | 文本 + 图片 | 1M | 100K |
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| mimo-v2.5-pro | `mimo25p` | anthropic-messages | 文本 | 200K | 64K |
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| mimo-v2.5 | `mimo25` | anthropic-messages | 文本、图片、视频、音频 | 200K | 64K |
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| claude-opus-4.7 | `opus47` | anthropic-messages | 文本 | 300K | 64K |
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| qwen3.7-max | `qwn37` | anthropic-messages | 文本 | 1M | 100K |
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| qwen3.6-plus | `qwn36` | anthropic-messages | 文本、图片 | 1M | 100K |
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## 快捷切换模型
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模型目录不设置 `reasoning` 字段，费用元数据暂时全部保持为 0。
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/glm45a → GLM-4.5-Air（轻量）
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/glm5t → GLM-5-Turbo（高性价比）
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/glm51 → GLM-5.1（旗舰）
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/mxm2 → MiniMax-M2
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/mxm27 → MiniMax-M2.7
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/kimi → kimi-for-coding（支持图片）
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/dsv4p → DeepSeek V4 Pro（1M上下文）
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/dsv4f → DeepSeek V4 Flash（1M上下文，快速）
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/gpt55 → GPT-5.5
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/glm5v → GLM-5V-Turbo（支持图片）
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/pocr → PaddleOCR-VL-1.5（OCR识别）
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/mimo25p → MiMo 2.5 Pro
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/mimo25 → MiMo 2.5（全模态：文本+图片+视频+音频）
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/opus47 → Claude Opus 4.7（最新旗舰）
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/qwn37 → Qwen 3.7 Max（1M上下文，纯文本）
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/qwn36 → Qwen 3.6 Plus（1M上下文，支持图片）
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```
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## 使用方式
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## 使用方式
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### 首次配置 trapi
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在 OpenClaw 对话中说：
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在 OpenClaw 对话中说：
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> "配置 trapi"
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> 配置 trapi
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技能会引导你完成：
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Skill 会执行以下流程：
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1. **提供 API Key**（必须提供，不会使用任何默认 key）
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2. **自动写入 Provider 配置**到 `openclaw.json`
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3. **注册模型别名**（glm5t / glm51 / mxm27 / kimi / dsv4p / dsv4f / gpt55 / opus47 等）
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4. **逐个模型验证**，确保连通性
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5. **检查已有配置**，只补齐缺失部分，不重复配置
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### 添加新模型
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1. 检查 OpenClaw 版本、Schema 和现有 trapi 配置。
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2. 对照预置目录生成新增、更新、保留和额外模型差异。
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3. 保留已有认证；首次配置时优先使用 `TRAPI_API_KEY` SecretRef。
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4. 展示变更方案，获得确认后使用 CLI `--merge` 安全增量写入。
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5. 注册缺失别名，并按需配置 imageModel。
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6. 执行配置、模型、别名和 Gateway 静态验证。
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7. 经用户确认后，只对本次变更模型执行最小实时调用。
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当 trapi 已配置好后，说：
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不会使用不完整的 `gateway config.patch` 覆盖模型数组，也不会自动删除目录外模型、覆盖默认模型或重写已有 imageModel。
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> "给 trapi 添加 Qwen-3-Plus"
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## 切换模型
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技能会：
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在对话中使用 `/model <alias>`：
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1. 询问模型全称
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2. 自动生成 ≤5 字符的别名（避免与已有别名冲突）
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3. 默认 200K 上下文 / 64K 最大输出，支持自定义
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4. 写入配置并验证
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## 图像模型配置（imageModel）
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```text
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/model glm5t
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/model mxm3
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/model g56s
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/model g56t
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/model g56l
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```
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配置 trapi 后，建议同步设置 OpenClaw 的 `imageModel`，使 Agent 具备图像识别能力：
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不能直接使用 `/<alias>` 切换模型。
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| 角色 | 模型 | 说明 |
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## 图像模型
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|------|------|------|
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| **Primary** | `trapi/kimi-for-coding` | 默认图像识别模型 |
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建议链仅引用已配置且认证可用的 trapi 模型：
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| Fallback 1 | `trapi/qwen3.6-plus` | 1M 上下文，支持图像 |
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| Fallback 2 | `trapi/mimo-v2.5` | 全模态（文本+图片+视频+音频） |
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1. `trapi/kimi-for-coding`
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| Fallback 3 | `trapi/GLM-5V-Turbo` | 智谱视觉模型 |
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2. `trapi/qwen3.6-plus`
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| Fallback 4 | `zai/glm-4.6v` | 智谱官方 API 备选 |
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3. `trapi/mimo-v2.5`
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| Fallback 5 | `xiaomi/mimo-v2-omni` | 小米多模态备选 |
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4. `trapi/GLM-5V-Turbo`
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5. `trapi/MiniMax-M3`
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Skill 默认保留现有 imageModel；只有用户明确要求，或当前未配置且用户接受建议时才写入。
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## 安全说明
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## 安全说明
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- **API Key 必须由用户提供**，技能中不存储任何默认密钥
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- 不在聊天、命令参数、日志或文档中回显 API Key。
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- 未提供 Key 时配置流程会立即终止
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- 优先使用环境变量 SecretRef，不把真实 Key 明文写入 `openclaw.json`。
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- 所有配置通过 OpenClaw 标准的 `gateway config.patch` 写入
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- 所有持久配置变更先展示差异并等待确认。
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- 不使用 `--replace` 绕过 OpenClaw 的配置防覆盖保护。
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- 不默认调用付费模型；实时验证前说明范围并征得确认。
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|
详细参数见 [`references/custom-provider-config.md`](references/custom-provider-config.md)。
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## 许可证
|
## 许可证
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@@ -1,550 +1,203 @@
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name: openclaw-trapi-config
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name: "openclaw-trapi-config"
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description: |
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description: "配置传米 trapi Provider、模型、别名与图像模型；用于安装、增量更新、验证和排障，包括 MiniMax-M3 与 GPT-5.6。"
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配置传米科技 trapi 自定义 Provider 及模型。引导用户将 trapi Provider（lapi.transiglobal.com）添加到 OpenClaw，支持首次安装和动态添加新模型。触发词："配置 trapi"、"安装 trapi"、"添加 trapi provider"、"trapi 配置"、"Transiglobal API"、"配置传米 API"、"trapi 添加模型"、"trapi add model"，或涉及 GLM-5-Turbo / GLM-5.1 / GLM-5.2 / MiniMax-M2.7 / kimi-for-coding / deepseek-v4-pro / deepseek-v4-flash / mimo-v2.5-pro / mimo-v2.5 / claude-opus-4.7 / GLM-5V-Turbo / PaddleOCR-VL-1.5 / qwen3.7-max / qwen3.6-plus 的 trapi 配置。也可在 trapi 已存在时用于添加新模型。
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# trapi Provider 配置指南
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# trapi 配置
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在任意 OpenClaw 实例上配置 `trapi` 自定义 Provider，使用 Anthropic Messages API 格式。
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为 OpenClaw 配置传米科技 trapi Provider。trapi 允许不同模型使用不同 API 适配器；不要假设所有模型都使用同一种协议。
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## 服务信息
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详细模型参数和别名见 [references/custom-provider-config.md](references/custom-provider-config.md)。配置前必须读取该文件。
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- **Provider 名称**：`trapi`
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## 固定信息
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- **Base URL**：`https://lapi.transiglobal.com`
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- **API 格式**：`anthropic-messages`
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- **运营方**：传米科技（Transiglobal）
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## 步骤 -1：检查 OpenClaw 版本
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- Provider ID：`trapi`
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- Base URL：`https://lapi.transiglobal.com`
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- API Key 环境变量：`TRAPI_API_KEY`
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- 默认适配器：`anthropic-messages`
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- GPT 模型按目录使用 `openai-responses`
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**在执行任何配置操作前，必须先检查 OpenClaw 版本**，以确定正确的配置格式。
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## 安全原则
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### 检查方法
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1. 先读取并校验现有配置，再提出变更。
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2. 只做增量写入；不得用不完整对象覆盖 Provider、模型数组、别名表或 imageModel。
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3. 不在聊天、命令参数、日志或文档中回显 API Key。
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4. 优先使用环境变量 SecretRef；不要把真实 Key 明文写入 `openclaw.json`。
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5. 任何持久配置变更前，列出将新增、更新、保留和跳过的项目，并等待用户确认。
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6. 不自动删除现有模型或别名。删除或替换必须由用户明确指定。
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7. 不自动覆盖现有默认模型、imageModel 或 fallback 链。
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8. 不使用 Agent 侧 `gateway config.patch` 写入 `models.providers` 等受保护路径。优先使用当前主机上的 OpenClaw CLI。
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9. 不默认执行付费模型调用。实时验证前说明调用范围并征得确认。
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## 工作流
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### 1. 检查版本和 Schema
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执行：
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```bash
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```bash
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openclaw --version
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openclaw --version
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openclaw config validate
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openclaw config schema
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```
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```
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### 版本分支
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要求当前版本支持：
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| 版本 | 别名配置位置 | 说明 |
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- `openclaw config set ... --merge`
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|------|-------------|------|
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- `openclaw models aliases add`
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| **>= 2026.5.0** | `agents.defaults.models."provider/model"` → `{"alias": "xxx"}` | 新版格式（本技能默认采用） |
|
- `openclaw models set-image`
|
||||||
| **< 2026.5.0** | 同样使用 `agents.defaults.models` 格式 | 向下兼容 |
|
- `openclaw models image-fallbacks`
|
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|
|
||||||
> **注意**：如果 OpenClaw < 2026.3.0，建议先升级 OpenClaw 再配置 trapi。
|
如命令或 Schema 不支持这些字段，停止配置并建议使用 `openclaw update --yes` 升级。不要自行升级。
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### 前置条件
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### 2. 检查现有状态
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1. 用户**必须提供自己的 API Key** —— 绝不使用默认或硬编码的密钥
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读取以下路径，不输出凭据值：
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2. 如用户未提供 API Key，**立即停止**并要求提供；不可继续执行
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3. OpenClaw 必须已安装并运行
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## 步骤 0：检查已有配置
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```bash
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|
openclaw config get models.providers.trapi.models
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|
openclaw config get agents.defaults.models
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openclaw config get agents.defaults.imageModel
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|
openclaw models list --provider trapi --json
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openclaw models aliases list --json
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|
openclaw models status --json
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```
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**在执行任何配置操作前，必须先检查当前 OpenClaw 配置中是否已有 trapi provider 或部分模型/别名。** 避免重复配置，只补齐缺失部分。
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对照参考目录，按模型 ID 生成差异：
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### 检查流程
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- 新增：目录有、当前没有
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- 更新：模型已存在，但 api、input、contextWindow 或 maxTokens 不一致
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- 保留：现有配置与目录一致
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- 额外：当前存在、目录没有；只报告，不自动删除
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- 别名缺失或冲突：单独列出
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1. 使用 `gateway config.get` 获取当前 `models.providers.trapi` 配置
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`GLM-5.1` 不再属于预置目录。若现有实例仍配置它，只列为额外项，不自动删除。
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||||||
2. 使用 `gateway config.get` 获取当前 `agents.defaults.models` 中的 trapi 别名
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||||||
3. 对比下表，列出三列状态：
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| 模型 | 别名 | Provider 已有 | 别名已有 |
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### 3. 处理认证
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|------|------|:---:|:---:|
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||||||
| GLM-5-Turbo | glm5t | ✅/❌ | ✅/❌ |
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||||||
| GLM-5.1 | glm51 | ✅/❌ | ✅/❌ |
|
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||||||
| GLM-5.2 | glm52 | ✅/❌ | ✅/❌ |
|
|
||||||
| GLM-4.5-Air | glm45a | ✅/❌ | ✅/❌ |
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||||||
| MiniMax-M2 | mxm2 | ✅/❌ | ✅/❌ |
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||||||
| MiniMax-M2.7 | mxm27 | ✅/❌ | ✅/❌ |
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||||||
| kimi-for-coding | kimi | ✅/❌ | ✅/❌ |
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||||||
| deepseek-v4-pro | dsv4p | ✅/❌ | ✅/❌ |
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||||||
| deepseek-v4-flash | dsv4f | ✅/❌ | ✅/❌ |
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|
||||||
| gpt-5.5 | gpt55 | ✅/❌ | ✅/❌ |
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||||||
| mimo-v2.5-pro | mimo25p | ✅/❌ | ✅/❌ |
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||||||
| mimo-v2.5 | mimo25 | ✅/❌ | ✅/❌ |
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||||||
| claude-opus-4.7 | opus47 | ✅/❌ | ✅/❌ |
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||||||
| GLM-5V-Turbo | glm5v | ✅/❌ | ✅/❌ |
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|
||||||
| PaddleOCR-VL-1.5 | pocr | ✅/❌ | ✅/❌ |
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||||||
| qwen3.7-max | qwn37 | ✅/❌ | ✅/❌ |
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| qwen3.6-plus | qwn36 | ✅/❌ | ✅/❌ |
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### 检查结果处理
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如果现有 trapi 认证可解析并且用户没有要求换 Key，保留现有认证，不再索要 Key。
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- **全部已有**（Provider + 所有模型 + 所有别名）：告知用户已完整配置，无需操作
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首次配置或认证失效时，引导用户在 Gateway 服务环境中设置 `TRAPI_API_KEY`，然后使用 SecretRef：
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||||||
- **Provider 已有，部分模型缺失**：只 patch 缺失的模型，不覆盖已有配置
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- **Provider 缺失**：按步骤 1-6 完整配置
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||||||
- **模型已有但别名缺失**：只 patch 缺失的别名
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||||||
- **API Key 需要更新**：即使用户提供了新 Key，也要先确认旧 Key 是否仍有效
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### 操作原则
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1. **绝不覆盖已有配置** — `config.patch` 是合并操作，但新模型如果 ID 与已有不同则追加
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2. **只补齐缺失部分** — 精确对比已有 vs 缺失，只 patch 差集
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||||||
3. **向用户展示补齐方案** — 明确列出将要添加/跳过的内容，等用户确认后再执行
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## 步骤 1：要求 API Key
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进行任何配置前，先向用户索要 `trapi` API Key。接受形式：
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- 直接粘贴 Key 字符串
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- 通过环境变量引用
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如用户拒绝或无法提供，以明确信息终止流程：*"trapi provider 配置需要 API Key，未提供无法继续。请获取 Key 后重新运行。"*
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||||||
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||||||
## 步骤 2：配置 Provider
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||||||
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|
||||||
使用 `gateway config.patch` 将 `trapi` provider 添加到 `models.providers`。
|
|
||||||
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||||||
```json
|
```json
|
||||||
{
|
{
|
||||||
"models": {
|
"source": "env",
|
||||||
"providers": {
|
"provider": "default",
|
||||||
"trapi": {
|
"id": "TRAPI_API_KEY"
|
||||||
"baseUrl": "https://lapi.transiglobal.com",
|
|
||||||
"apiKey": "<用户提供的API_KEY>",
|
|
||||||
"api": "anthropic-messages",
|
|
||||||
"models": [
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"id": "GLM-5-Turbo",
|
|
||||||
"name": "GLM-5-Turbo (Transiglobal)",
|
|
||||||
"api": "anthropic-messages",
|
|
||||||
"reasoning": false,
|
|
||||||
"input": ["text"],
|
|
||||||
"cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
|
|
||||||
"contextWindow": 200000,
|
|
||||||
"maxTokens": 64000
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"id": "GLM-5.1",
|
|
||||||
"name": "GLM-5.1 (Transiglobal)",
|
|
||||||
"api": "anthropic-messages",
|
|
||||||
"reasoning": false,
|
|
||||||
"input": ["text"],
|
|
||||||
"cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
|
|
||||||
"contextWindow": 200000,
|
|
||||||
"maxTokens": 64000
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"id": "GLM-5.2",
|
|
||||||
"name": "GLM-5.2 (Transiglobal)",
|
|
||||||
"api": "anthropic-messages",
|
|
||||||
"reasoning": false,
|
|
||||||
"input": ["text"],
|
|
||||||
"cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
|
|
||||||
"contextWindow": 200000,
|
|
||||||
"maxTokens": 64000
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"id": "GLM-4.5-Air",
|
|
||||||
"name": "GLM-4.5-Air (Transiglobal)",
|
|
||||||
"api": "anthropic-messages",
|
|
||||||
"reasoning": false,
|
|
||||||
"input": ["text"],
|
|
||||||
"cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
|
|
||||||
"contextWindow": 200000,
|
|
||||||
"maxTokens": 64000
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"id": "MiniMax-M2",
|
|
||||||
"name": "MiniMax-M2 (Transiglobal)",
|
|
||||||
"api": "anthropic-messages",
|
|
||||||
"reasoning": false,
|
|
||||||
"input": ["text"],
|
|
||||||
"cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
|
|
||||||
"contextWindow": 200000,
|
|
||||||
"maxTokens": 64000
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"id": "MiniMax-M2.7",
|
|
||||||
"name": "MiniMax-M2.7 (Transiglobal)",
|
|
||||||
"api": "anthropic-messages",
|
|
||||||
"reasoning": false,
|
|
||||||
"input": ["text"],
|
|
||||||
"cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
|
|
||||||
"contextWindow": 200000,
|
|
||||||
"maxTokens": 64000
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"id": "kimi-for-coding",
|
|
||||||
"name": "kimi-for-coding (Transiglobal)",
|
|
||||||
"api": "anthropic-messages",
|
|
||||||
"reasoning": false,
|
|
||||||
"input": ["text", "image"],
|
|
||||||
"cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
|
|
||||||
"contextWindow": 262144,
|
|
||||||
"maxTokens": 32768
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"id": "GLM-5V-Turbo",
|
|
||||||
"name": "GLM-5V-Turbo (Transiglobal)",
|
|
||||||
"api": "anthropic-messages",
|
|
||||||
"reasoning": true,
|
|
||||||
"input": ["text", "image"],
|
|
||||||
"cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
|
|
||||||
"contextWindow": 200000,
|
|
||||||
"maxTokens": 64000
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"id": "PaddleOCR-VL-1.5",
|
|
||||||
"name": "PaddleOCR-VL-1.5 (Transiglobal)",
|
|
||||||
"api": "anthropic-messages",
|
|
||||||
"reasoning": false,
|
|
||||||
"input": ["text", "image"],
|
|
||||||
"cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
|
|
||||||
"contextWindow": 131072,
|
|
||||||
"maxTokens": 8192
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"id": "deepseek-v4-pro",
|
|
||||||
"name": "DeepSeek V4 Pro (Transiglobal)",
|
|
||||||
"api": "anthropic-messages",
|
|
||||||
"reasoning": false,
|
|
||||||
"input": ["text"],
|
|
||||||
"cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
|
|
||||||
"contextWindow": 1000000,
|
|
||||||
"maxTokens": 384000
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"id": "deepseek-v4-flash",
|
|
||||||
"name": "DeepSeek V4 Flash (Transiglobal)",
|
|
||||||
"api": "anthropic-messages",
|
|
||||||
"reasoning": false,
|
|
||||||
"input": ["text"],
|
|
||||||
"cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
|
|
||||||
"contextWindow": 1000000,
|
|
||||||
"maxTokens": 384000
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"id": "gpt-5.5",
|
|
||||||
"name": "GPT-5.5 (Transiglobal)",
|
|
||||||
"api": "openai-responses",
|
|
||||||
"reasoning": false,
|
|
||||||
"input": ["text"],
|
|
||||||
"cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
|
|
||||||
"contextWindow": 200000,
|
|
||||||
"maxTokens": 65536
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"id": "mimo-v2.5-pro",
|
|
||||||
"name": "MiMo 2.5 Pro (Transiglobal)",
|
|
||||||
"api": "anthropic-messages",
|
|
||||||
"reasoning": true,
|
|
||||||
"input": ["text"],
|
|
||||||
"cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
|
|
||||||
"contextWindow": 200000,
|
|
||||||
"maxTokens": 64000
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"id": "mimo-v2.5",
|
|
||||||
"name": "MiMo 2.5 (Transiglobal)",
|
|
||||||
"api": "anthropic-messages",
|
|
||||||
"reasoning": true,
|
|
||||||
"input": ["text", "image", "video", "audio"],
|
|
||||||
"cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
|
|
||||||
"contextWindow": 200000,
|
|
||||||
"maxTokens": 64000
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"id": "claude-opus-4.7",
|
|
||||||
"name": "claude-opus-4.7 (Transiglobal)",
|
|
||||||
"api": "anthropic-messages",
|
|
||||||
"reasoning": true,
|
|
||||||
"input": ["text"],
|
|
||||||
"cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
|
|
||||||
"contextWindow": 300000,
|
|
||||||
"maxTokens": 64000
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"id": "qwen3.7-max",
|
|
||||||
"name": "Qwen 3.7 Max (Transiglobal)",
|
|
||||||
"api": "anthropic-messages",
|
|
||||||
"reasoning": false,
|
|
||||||
"input": ["text"],
|
|
||||||
"cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
|
|
||||||
"contextWindow": 1000000,
|
|
||||||
"maxTokens": 100000
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"id": "qwen3.6-plus",
|
|
||||||
"name": "Qwen 3.6 Plus (Transiglobal)",
|
|
||||||
"api": "anthropic-messages",
|
|
||||||
"reasoning": false,
|
|
||||||
"input": ["text", "image"],
|
|
||||||
"cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
|
|
||||||
"contextWindow": 1000000,
|
|
||||||
"maxTokens": 100000
|
|
||||||
}
|
|
||||||
]
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
}
|
||||||
```
|
```
|
||||||
|
|
||||||
## 步骤 3：配置模型别名
|
配置前确认该环境变量对 Gateway 服务进程可见。不得要求用户把 Key 直接粘贴到群聊；私聊中也优先让用户在主机端设置。
|
||||||
|
|
||||||
### ⚠️ 关键：别名只能放在 agents.defaults.models 中
|
### 4. 展示变更方案并确认
|
||||||
|
|
||||||
**绝对不要**把别名放在以下位置（会导致配置无效）：
|
至少展示：
|
||||||
- ❌ `agents.defaults.model.aliases` — 错误！
|
|
||||||
- ❌ `agents.modelAliases` — 错误！
|
|
||||||
- ✅ `agents.defaults.models."provider/model"` — **正确！**
|
|
||||||
|
|
||||||
使用 `gateway config.patch` 添加别名到 `agents.defaults.models`：
|
- Provider 是否新建
|
||||||
|
- 将新增和更新的模型
|
||||||
|
- 将新增或调整的别名
|
||||||
|
- 当前目录外模型
|
||||||
|
- imageModel 是否保持不变
|
||||||
|
- 是否需要 Gateway 重载或重启
|
||||||
|
- 是否计划进行实时模型调用
|
||||||
|
|
||||||
```json
|
用户未确认时不得写入。
|
||||||
{
|
|
||||||
"agents": {
|
### 5. 安全增量写入
|
||||||
"defaults": {
|
|
||||||
"models": {
|
使用参考文件中的 Provider 和模型目录。
|
||||||
"trapi/GLM-5-Turbo": { "alias": "glm5t" },
|
|
||||||
"trapi/GLM-5.1": { "alias": "glm51" },
|
优先使用 CLI 的合并写入：
|
||||||
"trapi/GLM-5.2": { "alias": "glm52" },
|
|
||||||
"trapi/GLM-4.5-Air": { "alias": "glm45a" },
|
```bash
|
||||||
"trapi/MiniMax-M2": { "alias": "mxm2" },
|
openclaw config set models.providers.trapi '<provider-json>' --strict-json --merge
|
||||||
"trapi/MiniMax-M2.7": { "alias": "mxm27" },
|
openclaw config set models.providers.trapi.models '<model-array-json>' --strict-json --merge
|
||||||
"trapi/kimi-for-coding": { "alias": "kimi" },
|
|
||||||
"trapi/GLM-5V-Turbo": { "alias": "glm5v" },
|
|
||||||
"trapi/PaddleOCR-VL-1.5": { "alias": "pocr" },
|
|
||||||
"trapi/deepseek-v4-pro": { "alias": "dsv4p" },
|
|
||||||
"trapi/deepseek-v4-flash": { "alias": "dsv4f" },
|
|
||||||
"trapi/gpt-5.5": { "alias": "gpt55" },
|
|
||||||
"trapi/mimo-v2.5-pro": { "alias": "mimo25p" },
|
|
||||||
"trapi/mimo-v2.5": { "alias": "mimo25" },
|
|
||||||
"trapi/claude-opus-4.7": { "alias": "opus47" },
|
|
||||||
"trapi/qwen3.7-max": { "alias": "qwn37" },
|
|
||||||
"trapi/qwen3.6-plus": { "alias": "qwn36" }
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
```
|
```
|
||||||
|
|
||||||
### 别名格式说明
|
规则：
|
||||||
|
|
||||||
- key 为完整模型引用 `<provider>/<model>`（如 `trapi/GLM-5-Turbo`）
|
- Provider 已存在时保留未请求修改的字段。
|
||||||
- value 为 `{ "alias": "短别名" }`
|
- `models.providers.trapi.models` 只提交完整的新条目或明确更新的条目，并使用 `--merge`。
|
||||||
- **注意**：设置 `agents.defaults.models` 后它会成为 allowlist，只有列表中的模型可用
|
- 如 CLI 检测到会删除条目并拒绝写入，重新读取配置并修正差异；不要改用 `--replace` 绕过保护。
|
||||||
|
- 不直接编辑 `openclaw.json`。
|
||||||
|
- 不使用全量 `config.apply`。
|
||||||
|
|
||||||
## 步骤 4：配置图像模型（imageModel）
|
逐个注册缺失别名：
|
||||||
|
|
||||||
trapi 提供了多个支持图像输入的模型。OpenClaw 的 `agents.defaults.imageModel` 用于指定当主模型不支持图像时的图像识别模型。
|
```bash
|
||||||
|
openclaw models aliases add <alias> trapi/<model-id>
|
||||||
使用 `gateway config.patch`（如路径受保护则直接编辑 `openclaw.json`）配置：
|
|
||||||
|
|
||||||
```json
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"agents": {
|
|
||||||
"defaults": {
|
|
||||||
"imageModel": {
|
|
||||||
"primary": "trapi/kimi-for-coding",
|
|
||||||
"fallbacks": [
|
|
||||||
"trapi/qwen3.6-plus",
|
|
||||||
"trapi/mimo-v2.5",
|
|
||||||
"trapi/GLM-5V-Turbo",
|
|
||||||
"zai/glm-4.6v",
|
|
||||||
"xiaomi/mimo-v2-omni"
|
|
||||||
]
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
```
|
```
|
||||||
|
|
||||||
### imageModel 配置说明
|
如别名被其他模型占用，报告冲突并让用户决定；不要自动重定向已有别名。
|
||||||
|
|
||||||
| 项目 | 模型 | 说明 |
|
### 6. 可选配置 imageModel
|
||||||
|------|------|------|
|
|
||||||
| **Primary** | `trapi/kimi-for-coding` | 默认图像识别模型，性价比最优 |
|
|
||||||
| Fallback 1 | `trapi/qwen3.6-plus` | 1M 上下文，支持图像 |
|
|
||||||
| Fallback 2 | `trapi/mimo-v2.5` | 全模态（文本+图片+视频+音频） |
|
|
||||||
| Fallback 3 | `trapi/GLM-5V-Turbo` | 智谱视觉模型 |
|
|
||||||
| Fallback 4 | `zai/glm-4.6v` | 智谱官方 API 备选 |
|
|
||||||
| Fallback 5 | `xiaomi/mimo-v2-omni` | 小米多模态备选 |
|
|
||||||
|
|
||||||
> **注意**：`imageModel` 是受保护路径，`config.patch` 可能无法修改。如遇此情况，需直接编辑 `openclaw.json` 文件中的 `agents.defaults.imageModel` 字段。
|
只有用户明确要求，或现有 imageModel 为空且用户接受建议时才配置。
|
||||||
|
|
||||||
## 步骤 5：应用配置
|
建议链仅引用已配置且认证可用的 trapi 图像模型：
|
||||||
|
|
||||||
使用 `gateway config.patch` 并附带 `note` 参数说明变更内容。Gateway 会自动热加载或重启。
|
1. `trapi/kimi-for-coding`
|
||||||
|
2. `trapi/qwen3.6-plus`
|
||||||
|
3. `trapi/mimo-v2.5`
|
||||||
|
4. `trapi/GLM-5V-Turbo`
|
||||||
|
5. `trapi/MiniMax-M3`
|
||||||
|
|
||||||
**重要**：配置完成后用 `openclaw gateway status` 确认 Gateway 正常运行，无 `Invalid input` 错误。
|
使用：
|
||||||
|
|
||||||
## 步骤 6：逐个验证模型
|
```bash
|
||||||
|
openclaw models set-image trapi/kimi-for-coding
|
||||||
配置生效后，使用 subagent 逐个验证模型：
|
openclaw models image-fallbacks add trapi/qwen3.6-plus
|
||||||
|
|
||||||
```
|
|
||||||
sessions_spawn(
|
|
||||||
model: "trapi/<模型ID>",
|
|
||||||
task: "Reply with exactly: OK",
|
|
||||||
runtime: "subagent"
|
|
||||||
)
|
|
||||||
```
|
```
|
||||||
|
|
||||||
验证顺序：
|
后续 fallback 逐个添加。已有 imageModel 时默认保持原样，不加入未认证的其他 Provider 模型。
|
||||||
1. `trapi/GLM-5-Turbo`（别名：glm5t）
|
|
||||||
2. `trapi/GLM-5.1`（别名：glm51）
|
|
||||||
3. `trapi/GLM-5.2`（别名：glm52）
|
|
||||||
4. `trapi/GLM-4.5-Air`（别名：glm45a）
|
|
||||||
5. `trapi/MiniMax-M2`（别名：mxm2）
|
|
||||||
6. `trapi/MiniMax-M2.7`（别名：mxm27）
|
|
||||||
7. `trapi/kimi-for-coding`（别名：kimi）
|
|
||||||
8. `trapi/GLM-5V-Turbo`（别名：glm5v）
|
|
||||||
9. `trapi/PaddleOCR-VL-1.5`（别名：pocr）
|
|
||||||
10. `trapi/deepseek-v4-pro`（别名：dsv4p）
|
|
||||||
11. `trapi/deepseek-v4-flash`（别名：dsv4f）
|
|
||||||
12. `trapi/gpt-5.5`（别名：gpt55）
|
|
||||||
13. `trapi/claude-opus-4.7`（别名：opus47）
|
|
||||||
14. `trapi/qwen3.7-max`（别名：qwn37）
|
|
||||||
15. `trapi/qwen3.6-plus`（别名：qwn36）
|
|
||||||
|
|
||||||
### 验证标准
|
### 7. 静态验证
|
||||||
|
|
||||||
每个模型验证通过的条件：
|
写入后执行：
|
||||||
- subagent 返回正常响应（非错误/超时）
|
|
||||||
- 响应包含文本输出
|
|
||||||
|
|
||||||
### 验证报告
|
```bash
|
||||||
|
openclaw config validate
|
||||||
所有模型验证完成后，输出汇总表：
|
openclaw models list --provider trapi --json
|
||||||
|
openclaw models aliases list --json
|
||||||
| 模型 | 别名 | 状态 |
|
openclaw models status --json
|
||||||
|------|------|------|
|
openclaw gateway status
|
||||||
| GLM-5-Turbo | glm5t | ✅/❌ |
|
|
||||||
| GLM-5.1 | glm51 | ✅/❌ |
|
|
||||||
| GLM-5.2 | glm52 | ✅/❌ |
|
|
||||||
| GLM-4.5-Air | glm45a | ✅/❌ |
|
|
||||||
| MiniMax-M2 | mxm2 | ✅/❌ |
|
|
||||||
| MiniMax-M2.7 | mxm27 | ✅/❌ |
|
|
||||||
| kimi-for-coding | kimi | ✅/❌ |
|
|
||||||
| GLM-5V-Turbo | glm5v | ✅/❌ |
|
|
||||||
| PaddleOCR-VL-1.5 | pocr | ✅/❌ |
|
|
||||||
| deepseek-v4-pro | dsv4p | ✅/❌ |
|
|
||||||
| deepseek-v4-flash | dsv4f | ✅/❌ |
|
|
||||||
| gpt-5.5 | gpt55 | ✅/❌ |
|
|
||||||
| mimo-v2.5-pro | mimo25p | ✅/❌ |
|
|
||||||
| mimo-v2.5 | mimo25 | ✅/❌ |
|
|
||||||
| claude-opus-4.7 | opus47 | ✅/❌ |
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| qwen3.7-max | qwn37 | ✅/❌ |
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| qwen3.6-plus | qwn36 | ✅/❌ |
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## 步骤 7：使用指引
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配置完成并通过验证后，向用户展示快捷切换模型的使用方式：
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```
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/glm45a → 切换到 GLM-4.5-Air（轻量）
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/glm5t → 切换到 GLM-5-Turbo（高性价比）
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/glm51 → 切换到 GLM-5.1（旗舰）
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/glm52 → 切换到 GLM-5.2（最新旗舰）
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/mxm2 → 切换到 MiniMax-M2
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/mxm27 → 切换到 MiniMax-M2.7
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/kimi → 切换到 kimi-for-coding（支持图片）
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/dsv4p → 切换到 DeepSeek V4 Pro（1M上下文）
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/dsv4f → 切换到 DeepSeek V4 Flash（1M上下文，快速）
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/gpt55 → 切换到 GPT-5.5
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/mimo25p → 切换到 MiMo 2.5 Pro
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/mimo25 → 切换到 MiMo 2.5（全模态）
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/glm5v → 切换到 GLM-5V-Turbo（支持图片）
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/pocr → 切换到 PaddleOCR-VL-1.5（OCR识别）
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/opus47 → 切换到 Claude Opus 4.7（最新旗舰）
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/qwn37 → 切换到 Qwen 3.7 Max（1M上下文，纯文本）
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/qwn36 → 切换到 Qwen 3.6 Plus（1M上下文，支持图片）
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```
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```
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提示用户在对话中直接输入 `/alias` 即可快速切换模型。
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静态验证通过条件：
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## 添加新模型（trapi 已配置时）
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- 配置 Schema 有效
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- 新增模型出现在 trapi 列表
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- 别名指向正确模型
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- Gateway 探针正常
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- 没有凭据、模型或 imageModel 缺失警告
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当 trapi Provider 已存在，用户需要添加新模型时使用此流程。
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`models list` 的 `available: true` 只表示配置和认证状态可用，不等于已完成真实推理验证。
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### 用户需提供的信息
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### 8. 可选实时验证
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| 字段 | 是否必填 | 默认值 |
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获得用户确认后，只验证本次新增或更新的模型，不默认全量测试。
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|------|---------|--------|
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| 模型 ID（全称） | ✅ 必填 | — |
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| contextWindow | 选填 | 200000（200K） |
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| maxTokens | 选填 | 64000（64K） |
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| input 类型 | 选填 | `["text"]`（可加 `"image"`） |
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### 别名生成规则
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文本模型使用最小请求：
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||||||
生成 **≤ 5 字符**的别名，按以下优先级：
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```text
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||||||
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Reply with exactly: OK
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||||||
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```
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||||||
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1. **已知模式** — 从常见缩写推导：
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图像模型还需用一张无敏感信息的测试图片验证图片输入。需要工具能力时，再单独做一次最小工具调用测试。
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- `GLM-` → `glm`，`MiniMax-` → `mxm`，`kimi-for-coding` → `kimi`，`mimo` → `mimo`
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||||||
2. **去除分隔符** — 去掉 `-`、`.`、空格：`GLM-5-Turbo` → `GLM5Turbo`
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||||||
3. **取前 5 字符**：`GLM5T`
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||||||
4. **转小写**：`glm5t`
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||||||
5. **冲突处理**：如与已有别名冲突，追加数字后缀：`glm5t2`
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||||||
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### 已有别名（不可重复）
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并发数控制在 2–3。记录成功、超时、认证失败、模型不存在和协议不兼容。不要把“返回任意文本”当作所有能力均验证通过。
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| 模型 | 别名 |
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### 9. 报告结果
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|------|------|
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| GLM-4.5-Air | glm45a |
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||||||
| GLM-5-Turbo | glm5t |
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||||||
| GLM-5.1 | glm51 |
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||||||
| GLM-5.2 | glm52 |
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||||||
| MiniMax-M2 | mxm2 |
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||||||
| MiniMax-M2.7 | mxm27 |
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| kimi-for-coding | kimi |
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| deepseek-v4-pro | dsv4p |
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||||||
| deepseek-v4-flash | dsv4f |
|
|
||||||
| gpt-5.5 | gpt55 |
|
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||||||
| mimo-v2.5-pro | mimo25p |
|
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||||||
| mimo-v2.5 | mimo25 |
|
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||||||
| claude-opus-4.7 | opus47 |
|
|
||||||
| GLM-5V-Turbo | glm5v |
|
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||||||
| PaddleOCR-VL-1.5 | pocr |
|
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| qwen3.7-max | qwn37 |
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| qwen3.6-plus | qwn36 |
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### 支持图片输入的模型
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输出以下内容：
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以下模型支持图片输入（`input` 包含 `"image"`）：
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- 已新增和更新的模型
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- **kimi-for-coding**（别名：kimi）
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- 已注册的别名
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||||||
- **GLM-5V-Turbo**（别名：glm5v）
|
- 保留的现有配置
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||||||
- **PaddleOCR-VL-1.5**（别名：pocr）
|
- 未处理的额外模型
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||||||
- **qwen3.6-plus**（别名：qwn36）
|
- 静态验证结果
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|
- 实时验证结果或“未执行”
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- 失败项、原因和建议
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- 正确切换方式：`/model <alias>`
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### 操作流程
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不要声称可以直接输入 `/<alias>` 切换模型。
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1. 向用户询问**模型 ID**（全称）
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2. 询问是否需要自定义 contextWindow、maxTokens 或 input 类型
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3. 按上述规则生成别名
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4. 向用户展示拟配置方案并确认
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5. `gateway config.patch` 添加模型到 `models.providers.trapi.models`
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6. `gateway config.patch` 添加别名到 `agents.defaults.models`（格式：`{"trapi/<模型ID>":{"alias":"<别名>"}}`）
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7. subagent 验证：`sessions_spawn(model: "trapi/<模型ID>", task: "Reply with exactly: OK", runtime: "subagent")`
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8. 报告结果
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### 示例：添加 "Qwen-3-Plus"
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用户说："给 trapi 加一个 Qwen-3-Plus"
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1. 模型 ID：`Qwen-3-Plus`
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2. 默认参数：contextWindow 200K，maxTokens 64K，input `["text"]`
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3. 别名：清理为 `Qwen3Plus` → `qwen3`（无冲突）→ 别名：`qwen3`
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4. Patch 模型到 `trapi.models`，别名到 `agents.defaults.models`
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5. 验证
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## 参考文档
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遇到问题时，读取 `references/custom-provider-config.md` 获取 OpenClaw 官方 Custom Provider 配置参考。
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### 在线文档
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- 模型与 Provider：https://docs.openclaw.ai/concepts/models
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- Model Providers：https://docs.openclaw.ai/concepts/model-providers
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## 故障排查
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- **401/403**：API Key 无效或过期 — 请用户核实
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- **连接超时**：检查到 `lapi.transiglobal.com` 的网络连通性
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- **Model not found**：模型 ID 可能已变更 — 联系传米科技确认
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||||||
- **`Invalid input` 错误**：别名放错了位置！确认别名只在 `agents.defaults.models."provider/model"` 中，没有放到 `agents.defaults.model.aliases` 或 `agents.modelAliases`
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||||||
- **config.patch 冲突**：trapi provider 已存在时 patch 会合并；别名冲突时警告用户
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||||||
- **别名冲突**：重新生成带数字后缀的别名并与用户确认
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@@ -1,91 +1,157 @@
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|||||||
# Custom Provider 配置参考
|
# trapi 模型与配置参考
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||||||
> 来源：OpenClaw 官方文档
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## 目录
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||||||
> - https://docs.openclaw.ai/concepts/models
|
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||||||
> - https://docs.openclaw.ai/concepts/model-providers
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||||||
## Custom Provider 配置方式
|
- [Provider 配置](#provider-配置)
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|
- [预置模型](#预置模型)
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||||||
|
- [别名](#别名)
|
||||||
|
- [图像模型](#图像模型)
|
||||||
|
- [当前 OpenClaw 写入方式](#当前-openclaw-写入方式)
|
||||||
|
- [故障排查](#故障排查)
|
||||||
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|
||||||
在 `openclaw.json` 的 `models.providers` 中添加自定义 provider：
|
## Provider 配置
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||||||
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||||||
|
trapi 使用混合模型适配器。Provider 级 `api` 只是默认值；模型级 `api` 优先。
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||||||
|
|
||||||
```json
|
```json
|
||||||
{
|
{
|
||||||
"models": {
|
"baseUrl": "https://lapi.transiglobal.com",
|
||||||
"providers": {
|
"apiKey": {
|
||||||
"<provider_id>": {
|
"source": "env",
|
||||||
"baseUrl": "https://api.example.com",
|
"provider": "default",
|
||||||
"apiKey": "sk-xxx",
|
"id": "TRAPI_API_KEY"
|
||||||
"api": "anthropic-messages",
|
},
|
||||||
"models": [
|
"api": "anthropic-messages"
|
||||||
{
|
|
||||||
"id": "model-name",
|
|
||||||
"name": "Display Name",
|
|
||||||
"api": "anthropic-messages",
|
|
||||||
"reasoning": false,
|
|
||||||
"input": ["text"],
|
|
||||||
"cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
|
|
||||||
"contextWindow": 200000,
|
|
||||||
"maxTokens": 64000
|
|
||||||
}
|
|
||||||
]
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
}
|
||||||
```
|
```
|
||||||
|
|
||||||
## API 格式（api 字段）
|
不要在配置示例中放真实 API Key。
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||||||
|
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||||||
| 值 | 说明 |
|
## 预置模型
|
||||||
|----|------|
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||||||
| `anthropic-messages` | Anthropic Messages API 格式 |
|
|
||||||
| `openai-completions` | OpenAI Chat Completions 格式 |
|
|
||||||
| `openai-responses` | OpenAI Responses API 格式 |
|
|
||||||
|
|
||||||
## 模型字段说明
|
所有模型暂时保留零费用元数据。不要给任何模型写 `reasoning` 字段，让 OpenClaw 和上游按模型默认行为处理。
|
||||||
|
|
||||||
| 字段 | 类型 | 说明 |
|
| 模型 ID | API | 输入 | contextWindow | maxTokens |
|
||||||
|------|------|------|
|
|---|---|---|---:|---:|
|
||||||
| `id` | string | 模型 ID（必填），用于 provider/model 引用 |
|
| GLM-5-Turbo | anthropic-messages | text | 200000 | 64000 |
|
||||||
| `name` | string | 显示名称 |
|
| GLM-5.2 | anthropic-messages | text | 200000 | 64000 |
|
||||||
| `api` | string | API 格式，可覆盖 provider 级别设置 |
|
| GLM-4.5-Air | anthropic-messages | text | 200000 | 64000 |
|
||||||
| `reasoning` | boolean | 是否支持推理/思考模式 |
|
| MiniMax-M2 | anthropic-messages | text | 200000 | 64000 |
|
||||||
| `input` | string[] | 支持的输入类型：`"text"`, `"image"` |
|
| MiniMax-M2.7 | anthropic-messages | text | 200000 | 64000 |
|
||||||
| `cost` | object | 费用设置，免费模型全部设为 0 |
|
| MiniMax-M3 | anthropic-messages | text, image | 1000000 | 131072 |
|
||||||
| `contextWindow` | number | 上下文窗口大小（token 数） |
|
| kimi-for-coding | anthropic-messages | text, image | 262144 | 32768 |
|
||||||
| `maxTokens` | number | 最大输出 token 数 |
|
| GLM-5V-Turbo | anthropic-messages | text, image | 200000 | 64000 |
|
||||||
|
| PaddleOCR-VL-1.5 | anthropic-messages | text, image | 131072 | 8192 |
|
||||||
|
| deepseek-v4-pro | anthropic-messages | text | 1000000 | 384000 |
|
||||||
|
| deepseek-v4-flash | anthropic-messages | text | 1000000 | 384000 |
|
||||||
|
| gpt-5.5 | openai-responses | text | 200000 | 65536 |
|
||||||
|
| gpt-5.6-sol | openai-responses | text, image | 372000 | 128000 |
|
||||||
|
| gpt-5.6-terra | openai-responses | text, image | 372000 | 128000 |
|
||||||
|
| gpt-5.6-luna | openai-responses | text, image | 372000 | 128000 |
|
||||||
|
| mimo-v2.5-pro | anthropic-messages | text | 200000 | 64000 |
|
||||||
|
| mimo-v2.5 | anthropic-messages | text, image, video, audio | 200000 | 64000 |
|
||||||
|
| claude-opus-4.7 | anthropic-messages | text | 300000 | 64000 |
|
||||||
|
| qwen3.7-max | anthropic-messages | text | 1000000 | 100000 |
|
||||||
|
| qwen3.6-plus | anthropic-messages | text, image | 1000000 | 100000 |
|
||||||
|
|
||||||
## 模型别名配置
|
完整模型数组：
|
||||||
|
|
||||||
在 `agents.defaults.models` 中注册别名：
|
|
||||||
|
|
||||||
```json
|
```json
|
||||||
{
|
[
|
||||||
"agents": {
|
{"id":"GLM-5-Turbo","name":"GLM-5-Turbo (Transiglobal)","api":"anthropic-messages","input":["text"],"cost":{"input":0,"output":0,"cacheRead":0,"cacheWrite":0},"contextWindow":200000,"maxTokens":64000},
|
||||||
"defaults": {
|
{"id":"GLM-5.2","name":"GLM-5.2 (Transiglobal)","api":"anthropic-messages","input":["text"],"cost":{"input":0,"output":0,"cacheRead":0,"cacheWrite":0},"contextWindow":200000,"maxTokens":64000},
|
||||||
"models": {
|
{"id":"GLM-4.5-Air","name":"GLM-4.5-Air (Transiglobal)","api":"anthropic-messages","input":["text"],"cost":{"input":0,"output":0,"cacheRead":0,"cacheWrite":0},"contextWindow":200000,"maxTokens":64000},
|
||||||
"trapi/GLM-5-Turbo": { "alias": "glm5t" },
|
{"id":"MiniMax-M2","name":"MiniMax M2 (Transiglobal)","api":"anthropic-messages","input":["text"],"cost":{"input":0,"output":0,"cacheRead":0,"cacheWrite":0},"contextWindow":200000,"maxTokens":64000},
|
||||||
"trapi/GLM-5.1": { "alias": "glm51" }
|
{"id":"MiniMax-M2.7","name":"MiniMax-M2.7 (Transiglobal)","api":"anthropic-messages","input":["text"],"cost":{"input":0,"output":0,"cacheRead":0,"cacheWrite":0},"contextWindow":200000,"maxTokens":64000},
|
||||||
}
|
{"id":"MiniMax-M3","name":"MiniMax M3 (Transiglobal)","api":"anthropic-messages","input":["text","image"],"cost":{"input":0,"output":0,"cacheRead":0,"cacheWrite":0},"contextWindow":1000000,"maxTokens":131072},
|
||||||
}
|
{"id":"kimi-for-coding","name":"kimi-for-coding (Transiglobal)","api":"anthropic-messages","input":["text","image"],"cost":{"input":0,"output":0,"cacheRead":0,"cacheWrite":0},"contextWindow":262144,"maxTokens":32768},
|
||||||
}
|
{"id":"GLM-5V-Turbo","name":"GLM-5V-Turbo (Transiglobal)","api":"anthropic-messages","input":["text","image"],"cost":{"input":0,"output":0,"cacheRead":0,"cacheWrite":0},"contextWindow":200000,"maxTokens":64000},
|
||||||
}
|
{"id":"PaddleOCR-VL-1.5","name":"PaddleOCR-VL-1.5 (Transiglobal)","api":"anthropic-messages","input":["text","image"],"cost":{"input":0,"output":0,"cacheRead":0,"cacheWrite":0},"contextWindow":131072,"maxTokens":8192},
|
||||||
|
{"id":"deepseek-v4-pro","name":"DeepSeek V4 Pro (Transiglobal)","api":"anthropic-messages","input":["text"],"cost":{"input":0,"output":0,"cacheRead":0,"cacheWrite":0},"contextWindow":1000000,"maxTokens":384000},
|
||||||
|
{"id":"deepseek-v4-flash","name":"DeepSeek V4 Flash (Transiglobal)","api":"anthropic-messages","input":["text"],"cost":{"input":0,"output":0,"cacheRead":0,"cacheWrite":0},"contextWindow":1000000,"maxTokens":384000},
|
||||||
|
{"id":"gpt-5.5","name":"GPT-5.5 (Transiglobal)","api":"openai-responses","input":["text"],"cost":{"input":0,"output":0,"cacheRead":0,"cacheWrite":0},"contextWindow":200000,"maxTokens":65536},
|
||||||
|
{"id":"gpt-5.6-sol","name":"GPT-5.6 Sol (Transiglobal)","api":"openai-responses","input":["text","image"],"cost":{"input":0,"output":0,"cacheRead":0,"cacheWrite":0},"contextWindow":372000,"maxTokens":128000},
|
||||||
|
{"id":"gpt-5.6-terra","name":"GPT-5.6 Terra (Transiglobal)","api":"openai-responses","input":["text","image"],"cost":{"input":0,"output":0,"cacheRead":0,"cacheWrite":0},"contextWindow":372000,"maxTokens":128000},
|
||||||
|
{"id":"gpt-5.6-luna","name":"GPT-5.6 Luna (Transiglobal)","api":"openai-responses","input":["text","image"],"cost":{"input":0,"output":0,"cacheRead":0,"cacheWrite":0},"contextWindow":372000,"maxTokens":128000},
|
||||||
|
{"id":"mimo-v2.5-pro","name":"MiMo 2.5 Pro (Transiglobal)","api":"anthropic-messages","input":["text"],"cost":{"input":0,"output":0,"cacheRead":0,"cacheWrite":0},"contextWindow":200000,"maxTokens":64000},
|
||||||
|
{"id":"mimo-v2.5","name":"MiMo 2.5 (Transiglobal)","api":"anthropic-messages","input":["text","image","video","audio"],"cost":{"input":0,"output":0,"cacheRead":0,"cacheWrite":0},"contextWindow":200000,"maxTokens":64000},
|
||||||
|
{"id":"claude-opus-4.7","name":"Claude Opus 4.7 (Transiglobal)","api":"anthropic-messages","input":["text"],"cost":{"input":0,"output":0,"cacheRead":0,"cacheWrite":0},"contextWindow":300000,"maxTokens":64000},
|
||||||
|
{"id":"qwen3.7-max","name":"Qwen 3.7 Max (Transiglobal)","api":"anthropic-messages","input":["text"],"cost":{"input":0,"output":0,"cacheRead":0,"cacheWrite":0},"contextWindow":1000000,"maxTokens":100000},
|
||||||
|
{"id":"qwen3.6-plus","name":"Qwen 3.6 Plus (Transiglobal)","api":"anthropic-messages","input":["text","image"],"cost":{"input":0,"output":0,"cacheRead":0,"cacheWrite":0},"contextWindow":1000000,"maxTokens":100000}
|
||||||
|
]
|
||||||
```
|
```
|
||||||
|
|
||||||
别名注册后可通过 `/alias` 快速切换模型。
|
## 别名
|
||||||
|
|
||||||
## 注意事项
|
| 模型 ID | 别名 |
|
||||||
|
|---|---|
|
||||||
|
| GLM-5-Turbo | glm5t |
|
||||||
|
| GLM-5.2 | glm52 |
|
||||||
|
| GLM-4.5-Air | glm45a |
|
||||||
|
| MiniMax-M2 | mxm2 |
|
||||||
|
| MiniMax-M2.7 | mxm27 |
|
||||||
|
| MiniMax-M3 | mxm3 |
|
||||||
|
| kimi-for-coding | kimi |
|
||||||
|
| GLM-5V-Turbo | glm5v |
|
||||||
|
| PaddleOCR-VL-1.5 | pocr |
|
||||||
|
| deepseek-v4-pro | dsv4p |
|
||||||
|
| deepseek-v4-flash | dsv4f |
|
||||||
|
| gpt-5.5 | gpt55 |
|
||||||
|
| gpt-5.6-sol | g56s |
|
||||||
|
| gpt-5.6-terra | g56t |
|
||||||
|
| gpt-5.6-luna | g56l |
|
||||||
|
| mimo-v2.5-pro | mimo25p |
|
||||||
|
| mimo-v2.5 | mimo25 |
|
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| claude-opus-4.7 | opus47 |
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| qwen3.7-max | qwn37 |
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| qwen3.6-plus | qwn36 |
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- `agents.defaults.models` 设置后成为 **allowlist**，只有列表中的模型才可用
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别名没有强制五字符限制。优先简短、清晰、稳定，不自动改动用户已有别名。
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- Provider 配置会写入 `models.json`，合并模式（merge）下不会覆盖已有配置
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- API Key 会从 `models.providers` 和 auth profiles 两处解析
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- 模型引用格式：`provider/model`（如 `trapi/GLM-5-Turbo`）
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## 相关 CLI 命令
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对话中使用：
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```text
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/model glm5t
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/model mxm3
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/model g56s
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```
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## 图像模型
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支持图片输入：
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- MiniMax-M3
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- kimi-for-coding
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- GLM-5V-Turbo
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- PaddleOCR-VL-1.5
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- gpt-5.6-sol
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- gpt-5.6-terra
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- gpt-5.6-luna
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- mimo-v2.5
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- qwen3.6-plus
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imageModel 仅用于图像理解，不等同于图像生成模型。
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## 当前 OpenClaw 写入方式
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优先使用：
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```bash
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```bash
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openclaw models list # 查看已配置模型
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openclaw config set models.providers.trapi '<provider-json>' --strict-json --merge
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openclaw models status # 查看当前模型和认证状态
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openclaw config set models.providers.trapi.models '<model-array-json>' --strict-json --merge
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openclaw models aliases list # 查看所有别名
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openclaw models aliases add <alias> trapi/<model-id>
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openclaw models aliases add <alias> <provider/model> # 添加别名
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openclaw models set-image trapi/<model-id>
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openclaw models image-fallbacks add trapi/<model-id>
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```
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```
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不要把模型或别名更新写成 Agent 侧 `gateway config.patch`。当前 OpenClaw 会保护全局模型配置路径，且 Patch 中数组不是按模型 ID 自动追加。
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## 故障排查
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- 401/403：检查 Gateway 服务是否能解析 `TRAPI_API_KEY` SecretRef。
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- Model not found：核对模型 ID 大小写及 trapi 实际开放目录。
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- 协议错误：核对模型级 `api`，GPT 模型使用 `openai-responses`，其余目录条目使用各自声明值。
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- 别名冲突：执行 `openclaw models aliases list --json`，由用户决定保留或重定向。
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- 配置写入被拒绝：重新读取目标路径并使用 `--merge`；不要直接改用 `--replace`。
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- 图像未传入模型：确认模型 `input` 包含 `image`，并检查 imageModel 配置。
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- `available: true` 但调用失败：该状态不证明上游推理可用，需要经用户确认后做最小实时请求。
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