OpenClaw接入大模型API完整教程:2026年Skills开发从零到跑通

  发布时间:2026-03-21 16:14:38   作者:与虾牵手   我要评论
这篇文章主要为大家介绍了从零实现 OpenClaw 接入大模型 API 的完整教程,涵盖 Skills 开发全流程,适合想在 OpenClaw 平台上快速跑通大模型接入的开发者参考,需要的朋友可以参考下

上周 OpenClaw Skills 生态突然爆了,我 timeline 全是各种花式 Skill 展示。说实话一开始我是拒绝的——又一个平台?但看到有人用它接了 GLM5 做微信 Bot,还有人搞了个 Three.js 可视化 Skill,我坐不住了,花了两天时间从零把 OpenClaw 接上大模型 API 跑通了。

OpenClaw 接入大模型 API 的核心步骤:注册账号 → 创建 Skill → 配置 LLM Provider(填入兼容 OpenAI 协议的 API 地址和 Key)→ 编写 Skill 逻辑 → 测试发布。 最关键的一步是 LLM Provider 配置,选对 API 服务能省掉 80% 的麻烦。

先说结论

步骤耗时难度踩坑概率
注册 + 环境配置10 分钟
创建第一个 Skill5 分钟
配置 LLM Provider15 分钟⭐⭐⭐
编写 Skill 逻辑代码30-60 分钟⭐⭐
调试 + 发布20 分钟⭐⭐

配置 LLM Provider 这步坑最多,下面重点讲。

环境准备

你需要准备:

  • OpenClaw 账号(官网注册,目前开放申请)
  • 一个兼容 OpenAI 协议的 API Key(后面会讲怎么选)
  • Node.js 18+(本地调试用)
  • 你喜欢的编辑器(我用 Cursor)

先装 OpenClaw CLI:

npm install -g @openclaw/cli
openclaw login

登录成功会在终端看到你的用户名,这步没啥坑。

方案一:直接用各家官方 API

最直觉的做法——拿到哪家模型的 Key 就填哪家的。

创建一个 Skill 项目:

openclaw create my-first-skill --template llm-basic
cd my-first-skill

项目结构长这样:

my-first-skill/
├── skill.yaml # Skill 元信息
├── src/
│ └── index.ts # 主逻辑
├── package.json
└── .env # API 配置

编辑 skill.yaml,配置 LLM Provider:

name: my-first-skill
version: 0.1.0
description: "我的第一个 OpenClaw Skill"
providers:
 llm:
 protocol: openai-compatible
 base_url: "https://api.openai.com/v1"
 model: "gpt-5"

然后在 src/index.ts 里写核心逻辑:

import { defineSkill, llm } from '@openclaw/sdk';
export default defineSkill({
 name: 'smart-summary',
 description: '输入一段文字,返回结构化摘要',
 async handler(input: { text: string }) {
 const response = await llm.chat({
 model: 'gpt-5',
 messages: [
 { role: 'system', content: '你是一个擅长结构化摘要的助手,输出用 markdown 格式。' },
 { role: 'user', content: `请为以下内容生成结构化摘要:\n\n${input.text}` }
 ],
 temperature: 0.3,
 });
 return {
 summary: response.choices[0].message.content,
 model: response.model,
 tokens: response.usage?.total_tokens,
 };
 }
});

本地测试:

openclaw dev
# 另开终端
curl -X POST http://localhost:3800/invoke \
 -H "Content-Type: application/json" \
 -d '{"text": "OpenClaw 是一个开放的 AI Skills 平台..."}'

问题来了:直连官方 API,延迟波动很大,我测了几次 GPT-5 的响应时间在 800ms-3000ms 之间飘。而且不同模型要分别申请 Key、分别配置。我想在 Skill 里 根据任务复杂度动态切换模型——简单任务用 DeepSeek V3 省钱,复杂任务用 Claude Opus 4.6——就得维护好几套配置,烦死了。

方案二:用聚合 API 一套配置搞定

折腾了一圈,最省事的方案是用聚合 API。我现在用的是 ofox.ai,它是一个 AI 模型聚合平台,一个 API Key 可以调用 GPT-5、Claude Opus 4.6、Gemini 3、DeepSeek V3、GLM5 等 50+ 模型,兼容 OpenAI 协议,低延迟直连无需代理,支持支付宝付款

配置改动非常小,skill.yaml 只需要改 base_url

providers:
 llm:
 protocol: openai-compatible
 base_url: "https://api.ofox.ai/v1" # 聚合接口,一个 Key 用所有模型
 model: "gpt-5"

.env 文件:

OPENCLAW_LLM_API_KEY=your-ofox-api-key

这样一来,Skill 代码里可以随意切换模型,不用动任何配置:

import { defineSkill, llm } from '@openclaw/sdk';
export default defineSkill({
 name: 'adaptive-qa',
 description: '根据问题复杂度自动选择模型的问答 Skill',
 async handler(input: { question: string; mode?: 'fast' | 'quality' }) {
 // 简单模式用 DeepSeek V3 省钱,质量模式用 Claude Opus 4.6
 const model = input.mode === 'quality' ? 'claude-opus-4.6' : 'deepseek-v3';
 const response = await llm.chat({
 model,
 messages: [
 { role: 'system', content: '你是一个专业的技术问答助手。' },
 { role: 'user', content: input.question }
 ],
 temperature: 0.5,
 stream: true, // OpenClaw 支持流式输出
 });
 let fullContent = '';
 for await (const chunk of response) {
 fullContent += chunk.choices[0]?.delta?.content || '';
 }
 return {
 answer: fullContent,
 model_used: model,
 };
 }
});

整个调用链路是这样的:

graph LR
 A[用户请求] --> B[OpenClaw Platform]
 B --> C[你的 Skill]
 C --> D[ofox.ai 聚合网关]
 D --> E[GPT-5]
 D --> F[Claude Opus 4.6]
 D --> G[DeepSeek V3]
 D --> H[GLM5]
 D --> I[Gemini 3]

同一个 Key、同一个 base_url,Skill 代码里只改 model 字段就能切换,部署后不用重新配置环境变量。

踩坑记录

坑 1:skill.yaml 里的 model 字段和代码里的 model 参数冲突

我一开始在 skill.yaml 配了 model: "gpt-5",代码里又传了 model: 'deepseek-v3',结果请求一直走 GPT-5。查了半天文档才发现 skill.yaml 里的 model 如果写了,会强制覆盖代码层的参数。解决办法:yaml 里不写 model 字段,或者设成 model: "auto",让代码层自己控制。

坑 2:流式输出的 SSE 格式问题

OpenClaw 的 Skill handler 返回流式内容时,需要显式声明 streaming: true。我第一版没加,前端收到的是一坨 Buffer 乱码。正确姿势:

// skill.yaml 里加上
output:
 streaming: true

坑 3:超时设置太短

OpenClaw 默认的 Skill 执行超时是 30 秒,但如果模型生成内容比较长(比如写一篇千字总结),很容易超时。在 skill.yaml 里改:

runtime:
 timeout: 120 # 单位秒,建议设到 120

坑 4:本地 dev 模式和线上行为不一致

openclaw dev 跑的是本地 Node 环境,有些系统级环境变量线上没有。我一度把 API Key 写死在代码里调试,差点提交上去。正确做法是用 .env + openclaw secrets set 管理线上密钥:

openclaw secrets set LLM_API_KEY "your-key-here"

发布上线

调试没问题后,一行命令发布:

openclaw publish

发布后在 OpenClaw 的 Skills 市场能看到你的 Skill,其他开发者可以直接调用。也可以设成私有模式自己用。

小结

OpenClaw 接入大模型 API 本身不难,核心就是配好 LLM Provider。只用一个模型的话直连官方 API 就够了;跟我一样想在 Skill 里灵活切换多个模型,用聚合 API 改一个 base_url 最省事。

2026 年 Skills 生态刚爆发,现在进场还算早。我已经把那个自适应问答 Skill 跑起来了,接下来准备搞一个结合 Function Calling 的工具链 Skill,有进展再写。

以上就是OpenClaw接入大模型API完整教程:2026 Skills开发从零到跑通的详细内容,更多关于OpenClaw接入大模型API教程的资料请关注脚本之家其它相关文章!

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