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1. OpenClaw 接入白山智算平台到底在解决什么问题

OpenClaw 是一个本地优先的 Agent 运行框架，它把模型调用、工具执行、会话管理都放在你自己的机器上跑。默认情况下它只认官方那几家的模型通道，但真正干活的时候，你往往想用更便宜、额度更足、或者特定能力更强的第三方模型服务。白山智算就是这类第三方平台里比较有代表性的一个：它提供 OpenAI 兼容的 completions 接口，模型覆盖 MiniMax、GLM、Kimi 这些国产主力，对 OpenClaw 这种吃 token 很凶的 Agent 场景来说，成本优势相当明显。

问题在于，OpenClaw 的配置不是改一个环境变量就完事。它有两层模型注册表：一层在~/.openclaw/openclaw.json的models.providers里，负责全局的 provider 定义；另一层在~/.openclaw/agents/main/agent/models.json里，负责具体 agent 能看到的模型清单。很多人只改了第一层，结果启动后报model not found，或者对话时提示reading choices解析失败，就是因为第二层没同步。这篇就把这两处配置、Base URL、API Key、Model ID 三件套一次讲清楚，再演示一次真实对话请求验证接入是否生效。

适合谁看：已经在本地跑 OpenClaw、想接第三方模型服务省钱的开发者；手里有白山智算的 Key、但不确定 OpenClaw 配置格式的人；以及想用一套统一通道管理多个平台凭据、不想每次切平台都改配置的人。下面所有路径和字段都按 OpenClaw 2026.3.8 版本的实际结构写，你直接对照改就行。

2. 接入前的准备：Base URL、API Key 与模型清单怎么拿

在动配置文件之前，先把三样东西备齐：Base URL、API Key、Model ID。白山智算的 OpenAI 兼容入口是https://api.edgefn.net/v1，注意结尾的/v1不能少，OpenClaw 的openai-completions适配器会在这个地址后面拼/chat/completions。API Key 在白山智算控制台的密钥管理页生成，复制出来是一串sk-开头的字符串，先存到记事本里，等会儿要往两个 JSON 文件里各填一次。

模型 ID 这块要特别小心。OpenClaw 配置里id字段必须和平台实际暴露的模型名完全一致，大小写都不能错。白山智算当前常用的几个是MiniMax-M2.5、GLM-5、GLM-4.7、Kimi-K2-Instruct。其中Kimi-K2-Instruct的input要写成["text", "image"]，因为它支持图片输入；其余三个是纯文本，写["text"]就行。contextWindow和maxTokens也要按平台文档填，填大了请求会被拒，填小了浪费上下文。比如MiniMax-M2.5的上下文窗口是 196608，最大输出 32768；GLM-5和GLM-4.7都是 202752 上下文、16384 输出；Kimi-K2-Instruct是 262144 上下文、32768 输出。

如果你同时用多个第三方平台，每个平台一套 Key、一套 Base URL，管理起来很烦。我自己的做法是通过 TaoToken 统一 Key 和 API 通道来收口：把各平台的凭据登记到 TaoToken 的 console 里，OpenClaw 侧只认一个入口，切换平台时改的是 TaoToken 的配置而不是 OpenClaw 的 JSON。这样 OpenClaw 的openclaw.json和models.json基本不用动，减少来回改配置出错的机会。TaoToken 的 API 入口是https://taotoken.net/api，控制台在https://taotoken.net/console，密钥管理在https://taotoken.net/api-keys，接入文档在https://taotoken.net/doc。这套组合不是必须的，但如果你手上有三四个平台的 Key，用它统一管理会省很多事。

3. 可复制配置：openclaw.json 与 models.json 两处同步改

OpenClaw 的配置分两个文件，必须都改，缺一个就会出问题。第一个是主配置C:\Users\<用户名>\.openclaw\openclaw.json（macOS/Linux 是~/.openclaw/openclaw.json）。打开它，找到models.providers这一层，把下面这段baishan整个粘进去。注意apiKey换成你自己的，别直接抄。

{ "models": { "mode": "merge", "providers": { "baishan": { "baseUrl": "https://api.edgefn.net/v1", "apiKey": "sk-你的白山智算Key", "api": "openai-completions", "models": [ { "id": "MiniMax-M2.5", "name": "MiniMax-M2.5", "reasoning": false, "input": ["text"], "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "contextWindow": 196608, "maxTokens": 32768 }, { "id": "GLM-5", "name": "GLM-5", "reasoning": false, "input": ["text"], "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "contextWindow": 202752, "maxTokens": 16384 }, { "id": "GLM-4.7", "name": "GLM-4.7", "reasoning": false, "input": ["text"], "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "contextWindow": 202752, "maxTokens": 16384 }, { "id": "Kimi-K2-Instruct", "name": "Kimi-K2-Instruct", "reasoning": false, "input": ["text", "image"], "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "contextWindow": 262144, "maxTokens": 32768 } ] } } } }

接着改agents.defaults这一段。model.primary决定默认用哪个模型，我一般设成baishan/GLM-4.7，日常对话够用；models里把四个模型都列上，这样 agent 在会话中可以按需切换。注意这里的写法是provider/modelId，斜杠不能省。

{ "agents": { "defaults": { "model": { "primary": "baishan/GLM-4.7" }, "models": { "baishan/MiniMax-M2.5": {}, "baishan/GLM-5": {}, "baishan/GLM-4.7": {}, "baishan/Kimi-K2-Instruct": {} }, "workspace": "C:\\Users\\xxxx\\.openclaw\\workspace", "compaction": { "mode": "safeguard" }, "maxConcurrent": 4, "subagents": { "maxConcurrent": 8 } } } }

第二个文件是 agent 级模型注册表C:\Users\<用户名>\.openclaw\agents\main\agent\models.json。这个文件很多人会漏掉，但它是 agent 实际读取模型清单的地方。把providers下的baishan整段复制进去，结构和上面主配置里的 provider 定义基本一致，只是每个模型多带一个"api": "openai-completions"字段。

{ "providers": { "baishan": { "baseUrl": "https://api.edgefn.net/v1", "apiKey": "sk-你的白山智算Key", "api": "openai-completions", "models": [ { "id": "MiniMax-M2.5", "name": "MiniMax-M2.5", "reasoning": false, "input": ["text"], "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "contextWindow": 196608, "maxTokens": 32768, "api": "openai-completions" }, { "id": "GLM-5", "name": "GLM-5", "reasoning": false, "input": ["text"], "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "contextWindow": 202752, "maxTokens": 16384, "api": "openai-completions" }, { "id": "GLM-4.7", "name": "GLM-4.7", "reasoning": false, "input": ["text"], "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "contextWindow": 202752, "maxTokens": 16384, "api": "openai-completions" }, { "id": "Kimi-K2-Instruct", "name": "Kimi-K2-Instruct", "reasoning": false, "input": ["text", "image"], "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "contextWindow": 262144, "maxTokens": 32768, "api": "openai-completions" } ] } } }

两个文件都改完后，重启 OpenClaw 的 gateway 让配置生效。Windows 下在任务栏托盘右键退出再启动，或者命令行openclaw gateway restart。重启后先别急着对话，用openclaw models list看一眼模型清单里有没有出现baishan/开头的条目，有就说明注册成功了。

注意：openclaw.json里如果原本已经有models.providers下的其他 provider，粘贴时注意 JSON 逗号，别把前一个 provider 的结尾逗号弄丢，否则整个文件解析失败，OpenClaw 会直接起不来。

4. 验证请求：一次对话确认接入是否生效

配置改完，最直接的验证方式就是发一次真实请求。OpenClaw 提供了命令行对话入口，在终端里执行：

openclaw chat --model baishan/GLM-4.7 --message "用一句话说明你是什么模型"

如果接入正常，你会看到类似这样的返回：

[baishan/GLM-4.7] 我是 GLM-4.7，一个由智谱训练的大语言模型，通过白山智算平台提供服务。

返回里带上了 provider 前缀和模型名，说明请求确实走了baishan这个 provider，而不是回落到默认通道。这一步能过，基本就说明 Base URL、API Key、Model ID 三件套都对上了。

如果你想更底层地验证，可以绕过 OpenClaw 直接用 curl 打白山智算的接口，确认 Key 本身没问题：

curl https://api.edgefn.net/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer sk-你的白山智算Key" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "GLM-4.7", "messages": [{"role": "user", "content": "ping"}], "max_tokens": 16 }'

正常返回是一个 JSON，choices[0].message.content里有内容。如果这一步就报 401，那问题在 Key 或平台侧，跟 OpenClaw 配置无关；如果 curl 通了但 OpenClaw 不通，那问题一定在 JSON 配置的字段上。

再进一步，验证多模型切换是否都可用。依次跑：

openclaw chat --model baishan/MiniMax-M2.5 --message "test" openclaw chat --model baishan/GLM-5 --message "test" openclaw chat --model baishan/Kimi-K2-Instruct --message "test"

四个模型都能返回内容，说明models.json里的注册清单和主配置完全同步了。如果某个模型报model not found，回去检查那个模型的id拼写，以及它有没有同时出现在两个文件的models数组里。

如果你是用 TaoToken 统一通道的，验证方式类似，只是 Base URL 换成https://taotoken.net/api，Key 换成 TaoToken 的 Key，模型 ID 用 TaoToken 侧登记的别名。这样 OpenClaw 配置里只保留一个 provider，切换平台时改 TaoToken 的 console 就行，不用再动本地 JSON。模型对话入口在https://taotoken.net/chat，可以先用它确认通道本身是通的，再回来配 OpenClaw。

5. 常见报错排查：401、local proxy failed、reading choices、OAuth

接入过程里最容易撞上的几个报错，我按实际遇到的频率排一下，每个都给定位思路。

401 Unauthorized。这个最直接，Key 不对或者没带上。先确认openclaw.json和models.json两处的apiKey都填了，而且填的是同一个 Key。常见坑是只改了主配置忘了改 agent 级配置，结果 agent 读到的还是空 Key。另外检查 Key 有没有多余空格，从控制台复制时容易带上换行。如果 Key 确认没问题还报 401，去白山智算控制台看这个 Key 是不是被禁用或者额度用完了。

local proxy failed。这个报错通常出现在 OpenClaw 的 gateway 层，意思是本地代理转发请求失败。原因一般是baseUrl写错，比如漏了/v1，或者写成了https://api.edgefn.net（没有路径）。OpenClaw 的openai-completions适配器会在baseUrl后面拼/chat/completions，所以baseUrl必须以/v1结尾。另一个可能是本机网络到api.edgefn.net不通，先用 curl 测一下连通性。

reading choices 解析失败。报错信息里带reading 'choices'或者Cannot read properties of undefined (reading 'choices')，说明请求发出去了，但返回的 JSON 结构里没有choices字段。这通常是平台返回了错误对象而不是正常响应，比如{"error": {"message": "..."}}。把 OpenClaw 的日志级别调高，看原始响应体是什么。常见原因是模型 ID 写错，平台不认识这个模型名，返回了错误；或者maxTokens填得超过了平台上限，被拒了。

OAuth 相关报错。如果你在 OpenClaw 里同时配了需要 OAuth 的 provider（比如某些官方通道），可能会看到 OAuth token 刷新失败的提示。这个跟白山智算无关，是另一个 provider 的问题。排查方法是先临时把那个 provider 从models.providers里注释掉，确认白山智算单独能跑通，再逐个加回来定位。

模型列表为空。openclaw models list输出里没有baishan/条目，说明models.json没被正确加载。检查文件路径是不是agents/main/agent/models.json，注意main是你的 agent 名，如果你建了别的 agent，路径要对应改。另外确认 JSON 格式合法，可以用python -m json.tool models.json校验一下。

CC Switch / Cline MCP / Codex auth.json 场景。如果你是在这些工具里配 OpenClaw 的模型通道，三件套要写全：Base URL 填https://api.edgefn.net/v1，Key 填白山智算的 Key，Model ID 填GLM-4.7这类具体模型名。CC Switch 里对应的是 provider 配置块，Cline MCP 里对应的是 model provider 设置，Codex 的auth.json里则是api_key和base_url两个字段。三处都别漏，漏一个就连不上。

提示：改完配置后如果 OpenClaw 行为诡异，先删掉~/.openclaw/agents/main/agent/下的缓存文件再重启，有时候旧缓存会覆盖新配置。

6. 多平台凭据统一管理：用 TaoToken 收口 Key 与通道

前面整套配置跑通后，你可能会发现一个问题：每接一个第三方平台，就要在openclaw.json和models.json里各加一段 provider，Key 散落在多个 JSON 文件里，改起来容易漏。如果你手上同时有白山智算、还有其他平台的 Key，管理成本会越来越高。

我自己的做法是用 TaoToken 做统一入口。具体来说，把各平台的 Key 登记到 TaoToken 的 console（https://taotoken.net/console），在 API Keys 页面（https://taotoken.net/api-keys）生成一个 TaoToken 的 Key，然后 OpenClaw 侧只配一个 provider，Base URL 指向https://taotoken.net/api，Key 用 TaoToken 的。这样切换平台时，改的是 TaoToken 侧的通道配置，OpenClaw 的 JSON 完全不用动。模型 ID 用 TaoToken 侧登记的别名，具体映射关系在接入文档（https://taotoken.net/doc）里有说明。

对于长期跑编码任务或者 Agent 工作流的场景，TaoToken 的 Coding Plan（https://taotoken.net/coding-plan）可以按套餐方式管理调用额度，比逐个平台充值省心。如果你只是临时验证某个模型，用模型对话入口（https://taotoken.net/chat）先试一下，确认通道通了再往 OpenClaw 里配。Claude Code 这类工具如果要接 Anthropic 兼容通道，TaoToken 也有对应的接入方式，具体在文档里查。

需要说明的是，TaoToken 在这里的角色是凭据和通道的统一管理层，不是替代 OpenClaw 本身。OpenClaw 该跑的 Agent 逻辑、工具调用、会话管理都还在本地，TaoToken 只负责把模型请求转发到正确的平台。这样分工的好处是，你的 OpenClaw 配置保持稳定，平台侧的变化在 TaoToken 里消化掉。

最后给一个实操建议：配置改完后，把openclaw.json和models.json各备份一份，命名带上日期。下次再改的时候，先 diff 一下当前文件和备份，确认只动了该动的地方。我踩过的坑就是手滑删了一个逗号，结果整个 OpenClaw 起不来，排查了半小时才发现是 JSON 语法问题。用python -m json.tool校验一遍再重启，能省很多时间。