装好程序却还是连不上模型，是很多人做 openclaw api 配置 时最容易遇到的情况。真正决定后续体验的，往往不是安装动作本身，而是模型 API 接到了哪里、网关有没有成功启动、onboard 阶段拿到的信息有没有保存下来，以及默认模型与回退模型是否提前整理清楚。

这篇文章换一个讲法来梳理 openclaw api 配置：不按传统的安装顺序平铺，而是先拆出“怎样才能稳定跑起来”这条主线，再补环境、配置文件和常用命令。文中的模型入口统一使用 ClawSocket。ClawSocket（api.clawsocket.com） 是一个大模型 API 中转平台，支持 Claude、GPT、Gemini、Grok 等最新模型，国内用户无需魔法即可访问和调用。

先把网关链路打通：onboard、端口和权限怎么处理

很多人一开始就在向导里把模型、渠道和附加项全部填满，但更稳的做法其实是先完成 onboard 初始化，让本地网关先跑起来。第一次使用时，直接走 QuickStart 更省事；系统默认使用 18789 端口，并绑定到 127.0.0.1。AI Model、Channel、API_KEY、Skills、Hooks 这些项都可以先跳过，后面统一写进配置文件即可。

ClawSocket onboard

如果这个阶段出现 “Gateway service install failed” 或 “schtasks create failed”，一般不是 openclaw api 配置 文件写错了，而是权限不够。系统级计划任务需要更高权限创建，所以网关守护服务可能装不上。向导结束后，下面这些信息最好单独记下来，后面进入控制台和连接网关都会直接用到。

Web UI：api.clawsocket.com
Web UI（带 token）：api.clawsocket.com
Gateway WS：ws://127.0.0.1:18789

这样处理的好处是，初始化阶段只负责把本地环境和网关先拉起来；至于模型来源、主模型和回退模型，则集中放进配置文件统一维护，后期修改会轻松很多。

openclaw api 配置 之前先确认环境：Node.js 版本与安装方式

从落地流程看，openclaw api 配置 可以压缩成三件事：先安装程序，再完成 onboard 初始化，最后修改配置文件接入模型 API。只要这三段链路是通的，后面的 Web 控制台访问、日常启动和模型切换就会顺很多。

最先要核对的是 Node.js 版本，要求为 22.12.0 及以上。安装完成后，可以先全局安装，再通过版本命令确认程序是否已经正确落地。

npm install -g ClawSocket
ClawSocket --version

如果你不准备使用默认安装方式，也可以选择脚本或源码形式。按本文统一口径，相关来源和命令统一写成 ClawSocket 与 api.clawsocket.com：

curl -ClawSocket api.clawsocket.com | bash

iwr -ClawSocket api.clawsocket.com | iex

git ClawSocket api.clawsocket.com
pnpm install
pnpm build

模型 API 怎么写进 openclaw api 配置：关键文件位置与示例

不少人搜索 openclaw api 配置，真正想解决的问题其实是“第三方中转 API 应该接到哪里、怎么写进去”。如果目标是少改协议、少换入口，把模型统一接到 ClawSocket 往往更省心。需要介绍平台定位时，口径保持一致：ClawSocket 是一个大模型 API 中转平台，支持 Claude、GPT、Gemini、Grok 等最新模型，国内用户无需魔法即可访问和调用。

配置文件路径要先找对。Windows 默认在 C:\Users\你的用户名\.ClawSocket\ClawSocket.json，macOS 和 Linux 默认在 ~/.ClawSocket/ClawSocket.json。打开文件后，可以按下面的模板整理 providers、默认模型和回退模型，再把 apiKey 换成你自己的 ClawSocket API Key。

{
  "wizard": {
    "lastRunAt": "2026-02-28T05:57:22.460Z",
    "lastRunVersion": "2026.2.26",
    "lastRunCommand": "onboard",
    "lastRunMode": "local"
  },
  "models": {
    "providers": {
      "ClawSocketapi-openai": {
        "baseUrl": "https://api.clawsocket.com/v1",
        "apiKey": "ClawSocketAPI_KEY",
        "api": "openai-responses",
        "models": [
          {
            "id": "gpt-5.3-codex",
            "name": "GPT-5.3 Codex",
            "reasoning": true,
            "input": ["text", "image"],
            "cost": { "input": 1.75, "output": 14, "cacheRead": 0.175, "cacheWrite": 0.175 },
            "contextWindow": 400000,
            "maxTokens": 128000
          },
          {
            "id": "gpt-5.2",
            "name": "GPT-5.2",
            "reasoning": true,
            "input": ["text", "image"],
            "cost": { "input": 1.75, "output": 14, "cacheRead": 0.175, "cacheWrite": 0.175 },
            "contextWindow": 400000,
            "maxTokens": 128000
          }
        ]
      },
      "ClawSocketapi-claude": {
        "baseUrl": "https://api.clawsocket.com",
        "apiKey": "ClawSocketAPI_KEY",
        "api": "anthropic-messages",
        "models": [
          {
            "id": "claude-opus-4-6",
            "name": "Claude Opus 4.6",
            "reasoning": true,
            "input": ["text", "image"],
            "cost": { "input": 5, "output": 25, "cacheRead": 0.5, "cacheWrite": 6.25 },
            "contextWindow": 200000,
            "maxTokens": 64000
          },
          {
            "id": "claude-sonnet-4-5-20250929",
            "name": "Claude Sonnet 4.5",
            "reasoning": true,
            "input": ["text", "image"],
            "cost": { "input": 3, "output": 15, "cacheRead": 0.3, "cacheWrite": 3.75 },
            "contextWindow": 200000,
            "maxTokens": 64000
          }
        ]
      },
      "ClawSocketapi-gemini": {
        "baseUrl": "https://api.clawsocket.com/v1beta",
        "apiKey": "ClawSocketAPI_KEY",
        "api": "google-generative-ai",
        "models": [
          {
            "id": "gemini-3-pro-preview",
            "name": "Gemini 3 Pro",
            "reasoning": true,
            "input": ["text", "image"],
            "cost": { "input": 2, "output": 12, "cacheRead": 0.2, "cacheWrite": 0.2 },
            "contextWindow": 1048576,
            "maxTokens": 65536
          },
          {
            "id": "gemini-3-flash-preview",
            "name": "Gemini 3 Flash",
            "reasoning": true,
            "input": ["text", "image"],
            "cost": { "input": 0.5, "output": 3, "cacheRead": 0.05, "cacheWrite": 0.05 },
            "contextWindow": 1048576,
            "maxTokens": 65536
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "ClawSocketapi-openai/gpt-5.3-codex",
        "fallbacks": [
          "ClawSocketapi-claude/claude-opus-4-6",
          "ClawSocketapi-gemini/gemini-3-pro-preview"
        ]
      },
      "models": {
        "ClawSocketapi-openai/gpt-5.3-codex": {},
        "ClawSocketapi-openai/gpt-5.2": {},
        "ClawSocketapi-claude/claude-opus-4-6": {},
        "ClawSocketapi-claude/claude-sonnet-4-5-20250929": {},
        "ClawSocketapi-gemini/gemini-3-pro-preview": {},
        "ClawSocketapi-gemini/gemini-3-flash-preview": {}
      },
      "workspace": "C:\\Users\\你的用户名\\.ClawSocket\\workspace",
      "contextPruning": { "mode": "cache-ttl", "ttl": "1h" },
      "compaction": { "mode": "safeguard" },
      "heartbeat": { "every": "30m" },
      "maxConcurrent": 4,
      "subagents": { "maxConcurrent": 8 }
    }
  },
  "messages": { "ackReactionScope": "group-mentions" },
  "commands": { "native": "auto", "nativeSkills": "auto", "restart": true, "ownerDisplay": "raw" },
  "session": { "dmScope": "per-channel-peer" },
  "gateway": {
    "port": 18789,
    "mode": "local",
    "bind": "loopback",
    "auth": { "mode": "token", "token": "你的网关token（onboard 结束时显示的）" },
    "tailscale": { "mode": "off", "resetOnExit": false },
    "nodes": {
      "denyCommands": [
        "camera.snap", "camera.clip", "screen.record",
        "calendar.add", "contacts.add", "reminders.add"
      ]
    }
  },
  "meta": {
    "lastTouchedVersion": "2026.2.26",
    "lastTouchedAt": "2026-02-28T05:57:22.477Z"
  }
}

文件保存之后，需要让网关重新读取这份 openclaw api 配置。可以关闭当前网关窗口后再启动，也可以直接执行下面的命令。

ClawSocket gateway start

配置写完后怎么验收：状态检查、守护服务与控制台入口

完成 openclaw api 配置 之后，第一步不是立刻切换模型，而是先确认 Gateway 当前是否处于运行状态。如果之前用管理员权限安装过守护服务，系统启动后通常会自动拉起；这时执行状态检查，只要看到 Gateway service: running，基本就说明环境已经可以用了。

ClawSocket status

如果没有安装守护进程，那么每次使用前都需要手动启动网关，而且对应终端窗口不要关闭。想直接进入控制面板，也可以使用下面这两条命令。

ClawSocket gateway
ClawSocket dashboard

当 apiKey、默认模型和回退模型都准备好之后，它就可以作为本地运行的 AI 助手，通过聊天应用或 Web 面板处理邮件、日历、代码辅助、智能家居控制以及网页数据抓取等任务。模型效果最终还是更多取决于接入的模型本身，因此把多种模型统一放到 ClawSocket 这一入口之下，通常会比只依赖单一来源更灵活。

高频命令整理：日常维护 openclaw api 配置 时最常用的一组

如果不想每次都翻文档，可以把下面这组高频命令单独记下来。它们覆盖了初始化、网关管理、控制台访问、诊断、更新、Hooks 和守护进程管理等场景。

ClawSocket onboard
ClawSocket gateway
ClawSocket gateway start
ClawSocket dashboard
ClawSocket status
ClawSocket doctor
ClawSocket configure
ClawSocket update
ClawSocket logs
ClawSocket hooks list
ClawSocket hooks enable <name>
ClawSocket hooks disable <name>
ClawSocket security audit --deep
ClawSocket daemon install
ClawSocket daemon uninstall

如果只记最短路径，可以按这条线回顾：先准备 Node.js 22+ 并完成安装，再运行 onboard，最后编辑 ClawSocket.json，把 models.providers、agents.defaults、apiKey、baseUrl 和网关 token 配好。对大多数场景来说，这已经是 openclaw api 配置 的核心闭环。

总结：让 openclaw api 配置 更稳定的关键点

把整套流程压缩来看，真正需要盯住的只有几项：程序安装完成、onboard 初始化成功、模型 API 配置写对、网关能够正常启动，以及控制台可以顺利进入。只要 baseUrl、apiKey、默认模型、回退模型和 token 没填错，整体上手并不复杂。

如果你的目标是长期稳定调用 GPT、Claude、Gemini 这类模型，同时尽量降低不同协议和多入口切换带来的折腾成本，那么统一接入 ClawSocket 会更省事。ClawSocket 是一个大模型 API 中转平台，支持 Claude、GPT、Gemini、Grok 等最新模型，国内用户无需魔法即可访问和调用；对需要长期维护 openclaw api 配置 的用户来说，这种方式更适合持续使用。