Какую модель подключить к OpenClaw: облако и Ollama

Какую модель подключить к OpenClaw – ту, которую вы сможете оплатить и запустить. Допустим, вы поставили OpenClaw, запустили мастер, и он просит выбрать провайдера и вставить ключ. Карты для Anthropic или OpenAI у вас нет, зато есть своя машина, на которой можно поднять модель самому.

Выбор у вас есть: OpenClaw не привязан к одной нейросети. Модель задаётся ссылкой вида провайдер/модель, и подойдёт как облачный API, так и локальная модель через Ollama, LM Studio или vLLM. Универсального «лучшего» выбора нет, но есть три понятных критерия: модель умеет вызывать инструменты, её контекста хватает, и она стабильно работает на вашем железе или в вашем тарифе. Дальше разберём маршруты, команды из документации, настройку Ollama без типичной ошибки и запасные модели.

Как OpenClaw решает, какую модель взять?

Если вы ещё не знакомы с проектом, сначала прочитайте «OpenClaw: бесплатный фреймворк для запуска AI-агентов». Здесь разговор только про модели. По документации, порядок такой:

1. Основная модель – agents.defaults.model.primary.
2. Запасные модели – agents.defaults.model.fallbacks, перебираются по порядку.
3. Ротация ключей внутри одного провайдера происходит до перехода к следующей запасной модели.

Ссылка на модель всегда выглядит как provider/model, например ollama/gemma4 или deepseek/deepseek-v4-pro. Управляете вы этим пятью командами, и вам хватит их, чтобы выбрать, сменить и проверить модель:

openclaw onboard                      # мастер: провайдер, ключ, модель
openclaw models list                  # какие модели доступны
openclaw models set provider/model    # сменить модель по умолчанию
openclaw models status                # что выбрано, запасные модели, состояние авторизации
openclaw models fallbacks add provider/model   # добавить запасную модель

Есть деталь, на которой легко споткнуться. Если вы добавите ключ нового провайдера через openclaw configure, основная модель не изменится. Менять её нужно намеренно, командой openclaw models set. Прямо в чате модель переключается командой /model, но такой выбор «строгий»: если выбранная модель станет недоступна, запуск завершится ошибкой, а не уйдёт молча на другую. Запасные модели при этом работают только для основной модели из конфига.

Какой из трёх маршрутов вам подойдёт?

Сравните маршруты по тому, что для вас важнее: быстрый старт, деньги или приватность.

Маршрут	Как подключить	Плюсы	Минусы
Облачный API-ключ	openclaw onboard, выбрать провайдера и вставить ключ	Быстрый старт, не нужна мощная машина, сильные модели	Оплата за использование; для Anthropic, OpenAI и Google нужна оплата из-за рубежа
Локальная модель (Ollama, LM Studio, vLLM)	Запустить сервер модели, указать адрес и модель	Нет платы за токены, данные остаются на вашей машине	Нужно железо; модель обязана поддерживать инструменты, а слабая может с ними не справляться
Гибрид	Основная модель плюс fallbacks на другой провайдер	Агент не встаёт при лимите или сбое	Больше настроек и провайдеров

Что подключать, если у вас есть ключ?

В каталоге провайдеров документации перечислены десятки вариантов: Anthropic, OpenAI, Google (Gemini), DeepSeek, Moonshot AI (Kimi), Mistral, xAI, Groq, Together, Hugging Face, OpenRouter, Ollama Cloud и другие. У каждого своя страница с командой подключения. В таблице ниже примеры ссылок и значения по умолчанию из документации. Названия моделей взяты оттуда же и со временем меняются, так что берите их как образец записи, а не как рекомендацию.

Провайдер	Как подключается	Пример ссылки на модель из документации
Anthropic	API-ключ (ANTHROPIC_API_KEY) или вход через установленный Claude CLI	anthropic/claude-opus-5
OpenAI	API-ключ или вход по подписке ChatGPT/Codex	openai/gpt-6-astra – выбирается при свежей настройке
DeepSeek	Плагин @openclaw/deepseek-provider, ключ DEEPSEEK_API_KEY, openclaw onboard --auth-choice deepseek-api-key	deepseek/deepseek-v4-pro – ставится мастером по умолчанию
Moonshot AI (Kimi)	Плагин @openclaw/moonshot-provider, ключ MOONSHOT_API_KEY	moonshot/kimi-k3
OpenRouter	Один ключ на много моделей; OpenAI-совместимый транспорт	выбирается из каталога шлюза
Ollama Cloud	openclaw onboard --auth-choice ollama-cloud, ключ OLLAMA_API_KEY	мастер ставит ollama-cloud/minimax-m2.7

Если вы собираетесь подключить Claude или OpenAI, разберитесь заранее, чем будете платить. Документация OpenClaw предупреждает: в схеме с Claude CLI используется вход, уже сделанный в Claude Code, а использование Agent SDK и claude -p засчитывается в лимиты вашей подписки. Ключ API – это отдельная оплата по факту использования, и для общих автоматизаций и предсказуемых расходов документация рекомендует именно его. Условия подписок Anthropic меняются без выхода новой версии OpenClaw, поэтому сверяйтесь с их справкой. Разницу между API и подпиской для Claude Code мы разбирали в отдельной статье.

С DeepSeek и Moonshot отдельная оговорка. В документации OpenClaw описано, как их подключить, но можно ли пользоваться этими сервисами из России по официальным условиям, нужно проверить самим до регистрации.

Что делать, если оплатить Claude нельзя?

Это ваш случай, если карты для зарубежных сервисов нет. Claude (Anthropic), ChatGPT (OpenAI) и Gemini (Google) официально в России не работают: страна не входит в списки поддерживаемых, российские карты не принимаются. Мы не призываем обходить ограничения. Способы оплаты разобраны отдельно: «Как оплатить Claude и ChatGPT из России без зарубежной карты». А если платить за рубеж вы не готовы совсем, остаются локальные модели через Ollama. Про них следующий раздел.

Как запустить модель у себя через Ollama?

В OpenClaw Ollama идёт как встроенный провайдер, и режимов у него три: «Cloud + Local» (локальные модели плюс облачные модели с тегом :cloud для вошедшего в аккаунт), «Cloud only» (напрямую https://ollama.com) и «Local only». Нас дальше интересует локальный.

Главное предупреждение документации. OpenClaw общается с Ollama через его родной API (/api/chat), а не через OpenAI-совместимый адрес. Поэтому не указывайте в настройках URL с /v1 (например, http://host:11434/v1). Из-за него ломается вызов инструментов, и модели выводят сырой JSON вызова как обычный текст. Правильно так: baseUrl: "http://host:11434", без /v1. Для Docker, WSL2 и удалённых хостов проверьте ещё, что адрес localhost доступен там, где работает Gateway.

Установка и подключение вручную:

ollama pull gemma4                         # скачать модель
export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"       # для локального хоста подойдёт любое значение
openclaw models list
openclaw models set ollama/gemma4

То же самое можно прописать в конфиге: agents.defaults.model.primary: "ollama/gemma4". Через мастер – openclaw onboard с выбором Ollama и режима. Есть и неинтерактивный вариант с флагами --auth-choice ollama, --custom-base-url "http://ollama-host:11434" и --custom-model-id "qwen3.5:27b". Если флаги опустить, берётся локальный хост и предлагаемая модель gemma4. Сам Ollama и выбор модели под ваше железо описаны в статьях «Ollama: установка и первые шаги» и «Лучшие модели для Ollama».

Какую локальную модель OpenClaw найдёт сам. При автоматическом обнаружении мастер смотрит только на модели, уже загруженные в память, с подтверждённой поддержкой инструментов и контекстом не менее 16 тысяч токенов. Если модель лежит на диске, но в память не загружена, в автокандидаты она не попадёт. А модель, заявленную только как embedding (для поиска), основной для чата выбрать нельзя.

Что делать, если железо слабое. Для локальных моделей Ollama рабочий контекст при настройке – 32 768 токенов (или меньше, если меньше родное окно модели). Ограничить контекст и ответ можно в конфиге, например contextTokens: 32768 и params: { num_ctx: 32768 } в записи модели и maxTokens: 8192 на уровне провайдера. Если большая модель долго загружается и запрос обрывается по времени, поднимите timeoutSeconds провайдера (в примере документации – 300) и задайте keep_alive (в примере – "15m"), чтобы модель оставалась в памяти. А если маленькая модель всё равно не справляется со схемами инструментов, в её записи ставится compat.supportsTools: false, и работу проверяют заново. Имейте в виду цену: агент теряет возможность пользоваться инструментами, так что это только запасной вариант.

Как подключить свой сервер с API?

Допустим, модель у вас уже крутится на LM Studio, vLLM или за шлюзом вроде LiteLLM. Тогда ничего устанавливать не надо: любой сервер с OpenAI-совместимым API подключается как пользовательский провайдер в разделе models.providers. Схема из документации:

{
  agents: {
    defaults: { model: { primary: "lmstudio/my-local-model" } },
  },
  models: {
    providers: {
      lmstudio: {
        baseUrl: "http://localhost:1234/v1",
        apiKey: "${LM_API_TOKEN}",
        api: "openai-completions",
        timeoutSeconds: 300,
        models: [
          { id: "my-local-model", name: "Local Model", contextWindow: 200000, maxTokens: 8192 },
        ],
      },
    },
  },
}

Такое подключение капризнее облачного, поэтому вот что нужно учесть по документации:

• поля reasoning, input, cost, contextWindow, maxTokens необязательны, но документация советует задавать значения, соответствующие вашей модели; без contextWindow используется запасное значение в 200 000 токенов;
• если модель принимает картинки, укажите input: ["text", "image"];
• для медленных локальных моделей и удалённых хостов увеличивайте timeoutSeconds;
• для api: "openai-completions" на адресах не api.openai.com OpenClaw принудительно отключает роль developer, чтобы не получать ошибки 400 у провайдеров, которые её не знают;
• для vLLM и SGLang есть встроенные провайдеры с адресами по умолчанию http://127.0.0.1:8000/v1 и http://127.0.0.1:30000/v1.

Не путайте это с Ollama. Для него рекомендуется родной API без /v1, а для LM Studio, vLLM и прочих нужен OpenAI-совместимый адрес, как в примере выше.

Как выбрать модель под вашу задачу?

Рейтинга моделей мы не даём: качество зависит от задачи, а названия в каталогах быстро меняются. Поэтому вместо рейтинга пять вопросов, которые стоит задать себе перед выбором:

• Умеет ли модель вызывать инструменты? Для агента это обязательное условие: он должен запускать команды, читать файлы, ходить в браузер. Для Ollama поддержка инструментов определяется по данным /api/show.
• Достаточно ли контекста? Автообнаружение в Ollama требует не менее 16 тысяч токенов; для длинных сессий и больших файлов нужно больше.
• Нужны ли картинки? Тогда берите модель с поддержкой изображений. Если основная модель их не принимает, в конфиге можно задать отдельную imageModel.
• Сколько вы готовы платить за один ход? Для коротких служебных задач (названия сессий, краткие пересказы) можно задать более дешёвую модель параметром utilityModel.
• Что случится при сбое? Добавьте хотя бы одну запасную модель другого провайдера.

Практичный порядок такой: сначала подключите любую доступную вам модель через мастер и убедитесь, что агент отвечает и пользуется инструментами. Затем замените её на более подходящую командой openclaw models set и проверьте на двух-трёх своих реальных задачах.

Что будет, если провайдер упадёт?

Чтобы агент не останавливался при лимите или недоступности провайдера, добавьте запасные модели:

openclaw models fallbacks add provider/model
openclaw models fallbacks list

По документации OpenClaw действует по шагам. Сначала он пытается восстановиться на той же модели при временных лимитах и сбоях провайдера, продолжая диалог и сохраняя сделанную работу. Потом меняет ключ (профиль авторизации) внутри провайдера. И только после этого переходит к следующей модели из fallbacks. Когда основная модель снова доступна, OpenClaw периодически её проверяет и возвращается, а о каждом переключении сообщает один раз. Но если вы выбрали модель вручную через /model, запасные модели не используются, и запуск завершится ошибкой. Чтобы снять закрепление сессии, выполните /model default.

Сам агент лучше держать на сервере, который работает постоянно. Как его поставить, описано в статье «Как установить OpenClaw на VPS».

Что вы ещё хотите узнать?

Какую модель выбрать вам, если вы новичок?

Ту, к которой у вас есть законный и удобный доступ: запустите openclaw onboard, выберите провайдера и вставьте ключ. Если оплатить зарубежные сервисы нельзя, попробуйте локальную модель через Ollama, но убедитесь, что она поддерживает инструменты. Подбирать «лучшую» модель имеет смысл уже после того, как агент заработал.

Можно ли вам обойтись без облака?

Да, документация описывает режим «Local only» для Ollama, а также LM Studio, vLLM, SGLang и llama.cpp. Ограничения два: ваше железо и то, насколько модель справляется с вызовом инструментов. Другая часть системы (например, мессенджеры) по-прежнему подключается по сети.

Почему модель в Ollama выдаёт JSON?

Чаще всего Ollama подключён через OpenAI-совместимый адрес с /v1 или модель не справляется со схемами инструментов. Используйте родной адрес без /v1 и параметр api: "ollama". Если маленькая модель всё равно не справляется, документация предлагает отключить инструменты для неё через compat.supportsTools: false и проверить заново.

Как сменить модель без переустановки?

Командой openclaw models set provider/model или изменением agents.defaults.model.primary в ~/.openclaw/openclaw.json. Шлюз отслеживает файл конфигурации и применяет изменения автоматически. Модель отдельной сессии можно сменить командой /model в чате.

Что будет, когда лимит кончится?

OpenClaw повторит запрос на той же модели, затем попробует другой ключ того же провайдера, затем перейдёт к модели из списка fallbacks. Если запасных моделей нет, запуск завершится ошибкой. Ошибки самого Claude API мы разбирали в статье «Ошибки Claude API: 429, 529, 400, 500».

Нужно ли платить, если вы на Ollama?

За локальные модели плата за токены не взимается: OpenClaw учитывает их стоимость как нулевую. Вы платите своим оборудованием и электричеством. Облачные модели Ollama (с тегом :cloud и режим Ollama Cloud) требуют аккаунта и ключа, условия смотрите на официальных страницах Ollama.

Что получится у вас в итоге?

Вернёмся к началу: мастер ждёт провайдера, а карты нет. Теперь у вас два рабочих пути. Либо ключ от провайдера, которого можно оплатить, либо Ollama на своей машине с адресом без /v1 и моделью, умеющей вызывать инструменты. Подключите одну модель, проверьте её на своих задачах и добавьте запасную другого провайдера.

Что стоит сверить перед началом. Данные в статье взяты из docs.openclaw.ai по состоянию на октябрь 2026. Названия моделей в каталогах быстро меняются, поэтому актуальный список смотрите командой openclaw models list. Требования к версии Node.js тоже меняются: на октябрь 2026 на странице установки указаны Node.js 24.16+ или 26.1+, сверьтесь с ней. Условия подписок Anthropic и доступность DeepSeek и Moonshot из России проверяйте у самих сервисов.