OpenClaw 接入 Together AI 实战指南API Key 认证、模型选择与视频生成配置【免费下载链接】openclawThe AI that really does things. Any OS. Any Platform. The lobster way. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/openclaw本篇指南以 OpenClaw 内置的togetherprovider 为核心讲解如何通过 API Key 完成认证、如何选择与切换内置的 Llama / Kimi / DeepSeek / GLM 模型以及如何把 Together 配置为默认的视频生成服务。读完本文你将掌握openclaw onboard交互式与非交互式两种接入流程、模型 ref 的书写规则、Gateway 守护进程环境变量注入要点以及视频生成工具的参数约束与底层调用机制。一、Provider 概览OpenAI 兼容的统一入口Together AI 通过一套统一的 API 提供 Llama、DeepSeek、Kimi 等主流开源模型的托管服务。OpenClaw 将其打包为名为together的内置 provider其核心属性如下| 属性 | 值 | | ---- | -- | | Provider |together| | 认证方式 |TOGETHER_API_KEY| | API 协议 | OpenAI 兼容openai-completions | | Base URL |https://api.together.xyz/v1|从源码实现看provider 清单定义中明确声明了api: openai-completions与baseUrl: https://api.together.xyz/v1入口文件 通过defineSingleProviderPluginEntry注册 provider并配置了liveModelDiscovery: true与discoveryMode: strict即模型目录支持动态发现且采用严格校验模式。此外Together 插件默认启用enabledByDefault: true且不在启动时激活activation.onStartup: false并在providerRequest中声明了family: together因此只要配置好 API Key即可在会话中直接使用该 provider。二、Getting Started从申请 Key 到设置默认模型1. 获取 API Key前往 Together AI 控制台的 API Keys 页面创建一个密钥。该密钥将作为 OpenClaw 访问 Together 服务的唯一凭证。2. 运行认证引导OpenClaw 提供了开箱即用的认证引导命令openclaw onboard --auth-choice together-api-key--auth-choice together-api-key对应 插件清单 中注册的providerAuthChoices条目其cliFlag为--together-api-keyoptionKey为togetherApiKey并启用了appGuidedSecret应用引导式密钥录入。引导完成后OpenClaw 会把模型目录、默认模型与别名写入配置。3. 设置默认模型在 OpenClaw 配置文件中通过agents.defaults.model.primary指定默认模型。模型 ref 的格式为together/model-id{ agents: { defaults: { model: { primary: together/moonshotai/Kimi-K2.6, }, }, }, }非交互式自动化接入示例在 CI、脚本或容器环境中可以使用完全非交互的引导命令直接以命令行参数注入密钥openclaw onboard --non-interactive --accept-risk --skip-health \ --mode local \ --auth-choice together-api-key \ --together-api-key $TOGETHER_API_KEY各参数作用如下--non-interactive跳过所有交互提示--accept-risk接受引导过程中的风险确认--skip-health跳过健康检查--mode local以本地模式初始化--auth-choice together-api-key选择 Together AI API Key 认证方式--together-api-key $TOGETHER_API_KEY直接提供密钥与插件清单中的cliFlag一致。注意引导过程会把 Together 推荐的聊天模型together/moonshotai/Kimi-K2.6设为默认模型。三、内置模型目录四种模型的完整规格与成本Together provider 自带模型目录成本单位为「每百万 tokens 美元」。以下数据与 插件清单模型目录 中的定义一致模型 ref名称输入类型上下文窗口最大输出成本输入/输出备注together/meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct-TurboLlama 3.3 70B Instruct Turbotext131,0728,1921.04 / 1.04通用模型together/moonshotai/Kimi-K2.6Kimi K2.6 FP4text, image262,14432,7681.20 / 4.50默认模型together/deepseek-ai/DeepSeek-V4-ProDeepSeek V4 Protext512,000384,0001.74 / 3.48推理模型together/zai-org/GLM-5.2GLM 5.2 FP4text262,144131,0721.40 / 4.40推理模型从源码看模型目录的结构models.ts 从插件清单读取模型目录并通过buildManifestModelProviderConfig构建TOGETHER_MODEL_CATALOG同时为每个模型统一标记api: openai-completions确保它们走 OpenAI 兼容的补全接口。值得注意的细节默认模型 Kimi K2.6 FP4 是唯一支持text与image两种输入类型的模型并声明了reasoning: trueDeepSeek V4 Pro 与 GLM 5.2 都在compat.codeMode中标为capable表示具备代码模式能力清单中还包含缓存读取cacheRead成本例如 Kimi K2.6 的cacheRead: 0.2、Llama 3.3 的cacheRead: 1.04便于更精确地评估长上下文会话的开销。默认模型与别名的落地逻辑onboard.ts 通过readManifestProviderDefaultModelRef从清单推导默认模型 ref得到TOGETHER_DEFAULT_MODEL_REF together/moonshotai/Kimi-K2.6并注册了别名Together AI。对应的 单元测试 验证了三点应用后的模型目录与清单一致、默认模型主值为together/moonshotai/Kimi-K2.6、agents.defaults.models中为该模型注册了alias: Together AI。四、视频生成把 Together 配置为默认视频提供方Together 插件除了聊天补全还通过共享的video_generate工具注册了视频生成能力见 video-generation-provider.ts 与插件清单的contracts.videoGenerationProviders。核心属性如下| 属性 | 值 | | ---- | -- | | 默认视频模型 |Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B| | 其他可用模型 |Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B、minimax/hailuo-02、kwaivgI/kling-2.1-master| | 模式 | 文生视频仅Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B支持图生视频单张参考图 | | 时长 | 1–10 秒 | | 支持的参数 |size解析为宽x高aspectRatio/resolution不会被读取 |配置为默认视频 provider{ agents: { defaults: { mediaModels: { video: { primary: together/Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B, }, }, }, }, }底层实现要点从源码可以确认以下机制请求地址视频请求使用独立的https://api.together.xyz/v2端点TOGETHER_VIDEO_BASE_URL。如果用户在models.providers.together.baseUrl中配置了自定义地址且与聊天补全地址不同则优先使用自定义地址异步任务轮询提交任务后如果状态不是completed会以 5 秒间隔轮询GET {baseUrl}/videos/{videoId}最多尝试 120 次默认超时 120 秒时长解析durationSeconds会被四舍五入并限制在 1–10 秒范围内超出范围返回undefined即不传该参数尺寸解析size仅接受^\dx\d$格式如1280x720解析后映射为请求体中的width与height图生视频约束只有当模型为Wan-AI/Wan2.2-I2V-A14B时才允许携带参考图至多 1 张参考图可以是 URL 或本地 buffer转换为 data URL 上传其余模型传入参考图会直接报错能力声明capabilities中generate.maxVideos: 1、imageToVideo.enabled: true、videoToVideo.enabled: false即单次最多生成 1 条视频、不支持视频到视频结果下载完成后从响应中提取video_url按配置的最大字节数限制下载为本地资产并返回videoId、status、videoUrl等元数据。关于共享工具的参数、provider 选择与故障转移行为参见 视频生成工具文档。五、环境变量守护进程场景下的密钥注入如果 Gateway 以守护进程方式运行launchd / systemd请务必确保TOGETHER_API_KEY对该进程可见例如写入~/.openclaw/.env或通过env.shellEnv配置注入。⚠️ 仅设置在交互式 shell 中的密钥对守护进程管理的 Gateway 是不可见的。请使用~/.openclaw/.env或env.shellEnv配置来保证密钥的持久可用。六、故障排查验证密钥是否生效执行openclaw models list --provider together如果能列出模型说明密钥与连接正常模型不出现确认 API Key 被设置在了 Gateway 进程实际运行的正确环境中尤其是守护进程场景参见上一节模型 ref 书写统一使用together/model-id形式例如together/moonshotai/Kimi-K2.6。另外入口文件 还实现了故障原因分类当错误信息匹配concurrency limit ... breached/reached时会把失败归类为rate_limit从而触发 OpenClaw 的限流重试与故障转移逻辑。七、更多参考Model providers 概念文档provider 规则、模型 ref 与故障转移行为Video generation 工具文档共享视频生成工具参数与 provider 选择机制配置参考包含 provider 设置的完整配置 schemaCLI 引导命令文档openclaw onboard的全部参数说明CLI 模型命令文档openclaw models list的使用方式。【免费下载链接】openclawThe AI that really does things. Any OS. Any Platform. The lobster way. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/openclaw创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考