通过 OpenClaw 配置 Taotoken 作为 Agent 工作流后端的详细教程

通过 OpenClaw 配置 Taotoken 作为 Agent 工作流后端的详细教程1. 准备工作在开始配置之前请确保已安装 OpenClaw CLI 工具。若尚未安装可通过 npm 全局安装npm install -g openclaw/cli同时您需要拥有有效的 Taotoken API Key 和模型 ID。API Key 可在 Taotoken 控制台的「API 密钥」页面创建模型 ID 则需在「模型广场」查看并记录。建议提前准备好这两项信息以便后续配置。2. 通过 CLI 写入 Taotoken 配置OpenClaw 提供了便捷的子命令来快速配置 Taotoken 后端。打开终端并执行以下命令openclaw config taotoken --key YOUR_API_KEY --model YOUR_MODEL_ID其中YOUR_API_KEY和YOUR_MODEL_ID需替换为您实际的 Taotoken API Key 和模型 ID。执行后CLI 会自动完成以下操作将 Taotoken 的 OpenAI 兼容端点https://taotoken.net/api/v1写入 OpenClaw 的配置文件设置默认模型为指定的 Taotoken 模型在环境变量中保存 API Key若您更倾向于交互式配置可直接运行openclaw config进入菜单模式按提示选择 Taotoken 并填写相关信息。3. 验证配置配置完成后建议通过以下方式验证是否生效openclaw test --simple Hello此命令会发送一个简单的测试请求到 Taotoken 后端。若配置正确您将看到来自指定模型的响应输出。若遇到错误请检查API Key 是否有效且未过期模型 ID 是否拼写正确网络连接是否正常4. 在 Agent 工作流中使用验证通过后即可在 OpenClaw 的 Agent 工作流中直接调用 Taotoken 后端。以下是一个简单的 YAML 工作流示例name: taotoken-demo tasks: - name: query type: llm params: prompt: 请用一句话回答太阳系最大的行星是什么执行此工作流时OpenClaw 会自动使用之前配置的 Taotoken 后端进行处理。您无需在每个任务中重复指定模型或端点系统会默认应用全局配置。5. 进阶配置可选如需为不同任务指定不同的 Taotoken 模型可在任务级别覆盖默认设置name: multi-model-demo tasks: - name: query1 type: llm params: model: claude-sonnet-4-6 prompt: 问题一... - name: query2 type: llm params: model: gpt-4-turbo-preview prompt: 问题二...此配置允许在同一工作流中灵活切换不同模型。模型切换会实时生效无需重启服务。完成以上步骤后您的 OpenClaw Agent 工作流已成功接入 Taotoken 后端。如需了解更多高级用法可参考 Taotoken 官方文档中的 OpenClaw 集成章节。