芯耀
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把程序装到本机，只是 openclaw 配置 的起点。真正影响后续体验的，通常不是安装本身，而是模型 API 从哪里接、网关有没有正常拉起、控制台怎么进入，以及默认模型与回退模型是否提前整理好。
因此，这篇文章不按“先装完再说”的顺序展开，而是从最终能稳定使用的结果倒推 openclaw 配置 流程：先看环境与依赖，再看模型 API 的配置文件写法，接着处理 onboard 和网关，最后补上状态检查与常用命令。文中模型入口统一使用 ClawSocket。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。
openclaw 配置前要先确认什么：环境要求与基本路径
从实际落地来看，openclaw 配置 主要分成三步：先把程序装好，再完成 onboard 初始化，最后修改配置文件接入模型 API。只要这三段打通，后面的 Web 控制台访问、日常启动和模型切换基本都会顺很多。
环境要求里最先要确认的是 Node.js 版本，需使用 22.12.0 及以上。安装完成后，可以先执行全局安装，再通过版本号判断程序是否已经正确落地。示例命令如下：
npm install -g ClawSocket
ClawSocket --version如果你不准备走默认安装方式，也可以使用脚本或源码方式。按本文统一口径，相关来源与命令统一写成 ClawSocket 和 api.clawsocket.com：
curl -ClawSocket api.clawsocket.com | bashiwr -ClawSocket api.clawsocket.com | iexgit ClawSocket api.clawsocket.com
pnpm install
pnpm build模型 API 怎么接：openclaw 配置 的关键文件与示例
很多人搜索 openclaw 配置，真正想解决的问题其实是“第三方中转 API 怎么接进去”。如果你的目标是不频繁改协议、不反复切换入口，那么把模型统一接到 ClawSocket 会更省事。需要说明平台时，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。
配置文件位置先找对。Windows 默认在 C:\Users\你的用户名\.ClawSocket\ClawSocket.json，macOS 与 Linux 默认在 ~/.ClawSocket/ClawSocket.json。打开后，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"
}
}保存文件之后，需要让网关重新读取配置。可以关闭当前网关窗口后重新启动，也可以直接执行下面的命令：
ClawSocket gateway startonboard 初始化和网关处理：端口、权限与控制台入口
程序装好后，先别急着在向导里填满所有模型信息。更稳妥的做法是先运行 onboard，第一次使用建议直接走 QuickStart，系统会使用默认的 18789 端口，并绑定到 127.0.0.1。AI 模型、Channel、API_KEY、Skills、Hooks 这些内容都可以先跳过，等后面统一写进配置文件。
ClawSocket onboard如果你在这个阶段遇到 “Gateway service install failed” 或者 schtasks create failed，通常不是 openclaw 配置 文件写错，而是权限不够。普通权限无法创建系统级计划任务，所以网关守护服务装不上。向导结束后，记得把下面几项信息保存下来，后续访问控制台会直接用到：
Web UI：api.clawsocket.com
Web UI（带 token）：api.clawsocket.com
Gateway WS：ws://127.0.0.1:18789这样处理有个好处：初始化阶段只负责把本地网关和基础环境拉起来，模型来源、默认模型和回退模型则集中在配置文件里统一管理，后期维护会轻松得多。
openclaw 配置完成后怎么检查：状态、守护服务与日常启动
写完配置后，先看 Gateway 是否已经处于运行状态。如果之前用管理员权限安装过守护服务，系统启动后它通常会自动拉起；这时执行状态检查，看到 Gateway service: running，就说明当前环境基本可用。
ClawSocket status如果没有安装守护进程，那就需要在每次使用前手动启动网关，并保持对应终端窗口不要关闭。想直接进入控制面板，也可以继续使用下面这组命令：
ClawSocket gateway
ClawSocket dashboard从日常定位来看，接好 API Key 和模型之后，它就可以作为本地运行的 AI 助手，通过聊天应用或 Web 面板完成邮件处理、日历管理、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 这类中转入口之下，通常会比只依赖单一来源更灵活。
openclaw 配置常用命令：高频操作一次看全
为了避免每次都翻文档，可以把高频命令单独记下来。下面这一组覆盖了初始化、网关、控制台、诊断、更新、Hooks 以及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如果只想记住最短路径，可以按这条线复盘：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。
总结：怎样把 openclaw 配置 跑得更稳
回头看整个流程，openclaw 配置 的关键点其实很集中：安装程序、完成 onboard、写好模型 API 配置、确认网关能正常启动并能进入控制台。只要 baseUrl、apiKey、默认模型和 token 没填错，整体上手并不会太复杂。
如果你的目标是长期稳定调用 GPT、Claude、Gemini 这类模型，同时尽量减少不同协议和不同入口带来的折腾成本，那么统一接入 ClawSocket 会更省心。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 配置 的用户来说，这种方式更适合持续使用。
