OpenClaw 🦞

Hugging Face (Inference)

Hugging Face (Inference)

Hugging Face Inference Providers 通过单个路由器 API 提供 OpenAI 兼容的聊天补全。使用一个令牌即可访问多个模型（DeepSeek、Llama 等）。OpenClaw 使用OpenAI 兼容端点（仅限聊天补全）；对于文本转图像、嵌入或语音，请直接使用 HF inference clients。

  • 提供者：huggingface
  • 认证：HUGGINGFACE_HUB_TOKEN 或 HF_TOKEN（具有调用 Inference Providers权限的细粒度令牌）
  • API：OpenAI 兼容（https://router.huggingface.co/v1）
  • 计费：单个 HF 令牌；定价 遵循提供者费率，包含免费层级。

快速开始

  1. 在 Hugging Face → Settings → Tokens 创建具有调用 Inference Providers权限的细粒度令牌。
  2. 运行 onboarding 并在提供者下拉菜单中选择Hugging Face，然后在提示时输入 API 密钥：
openclaw onboard --auth-choice huggingface-api-key
  1. 在默认 Hugging Face 模型下拉菜单中，选择你想要的模型（当你有有效令牌时，列表从 Inference API 加载；否则显示内置列表）。你的选择将保存为默认模型。
  2. 你也可以稍后在配置中设置或更改默认模型：
{
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1" },
    },
  },
}

非交互式示例

openclaw onboard --non-interactive \
  --mode local \
  --auth-choice huggingface-api-key \
  --huggingface-api-key "$HF_TOKEN"

这将设置 huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1 为默认模型。

环境变量说明

如果 Gateway 作为守护进程运行（launchd/systemd），确保 HUGGINGFACE_HUB_TOKEN 或 HF_TOKEN 对该进程可用（例如，在 ~/.openclaw/.env 中或通过 env.shellEnv）。

模型发现和 onboarding 下拉菜单

OpenClaw 通过直接调用Inference 端点来发现模型：

GET https://router.huggingface.co/v1/models

（可选：发送 Authorization: Bearer $HUGGINGFACE_HUB_TOKEN 或 $HF_TOKEN 获取完整列表；某些端点在没有认证的情况下返回子集。）响应是 OpenAI 风格的 { "object": "list", "data": [ { "id": "Qwen/Qwen3-8B", "owned_by": "Qwen", ... }, ... ] }。

当你配置 Hugging Face API 密钥（通过 onboarding、HUGGINGFACE_HUB_TOKEN 或 HF_TOKEN）时，OpenClaw 使用此 GET 来发现可用的聊天补全模型。在交互式 onboarding期间，输入令牌后，你会看到默认 Hugging Face 模型下拉菜单，其中填充了该列表（如果请求失败则为内置目录）。在运行时（例如 Gateway 启动），当存在密钥时，OpenClaw 再次调用GET https://router.huggingface.co/v1/models 来刷新目录。该列表与内置目录合并（用于上下文窗口和成本等元数据）。如果请求失败或未设置密钥，则仅使用内置目录。

模型名称和可编辑选项

  • 来自 API 的名称： 当 API 返回 name、title 或 display_name 时，模型显示名称从 GET /v1/models 填充；否则从模型 id 派生（例如 deepseek-ai/DeepSeek-R1 → "DeepSeek R1"）。
  • 覆盖显示名称： 你可以在配置中为每个模型设置自定义标签，以便它在 CLI 和 UI 中按你想要的方式显示：
{
  agents: {
    defaults: {
      models: {
        "huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1": { alias: "DeepSeek R1 (fast)" },
        "huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1:cheapest": { alias: "DeepSeek R1 (cheap)" },
      },
    },
  },
}
  • 提供者/策略选择： 在模型 id后追加后缀来选择路由器如何选择后端：
    • :fastest — 最高吞吐量（路由器选择；提供者选择锁定—无交互式后端选择器）。
    • :cheapest — 每个输出令牌成本最低（路由器选择；提供者选择锁定）。
    • :provider — 强制特定后端（例如 :sambanova、:together）。

当你选择**:cheapest或:fastest**（例如在 onboarding 模型下拉菜单中）时，提供者被锁定：路由器根据成本或速度决定，不显示可选的"偏好特定后端"步骤。你可以将这些作为单独条目添加到 models.providers.huggingface.models 中，或使用后缀设置 model.primary。你也可以在 Inference Provider settings 中设置默认顺序（无后缀 = 使用该顺序）。

  • 配置合并： 配置合并时会保留 models.providers.huggingface.models 中的现有条目（例如在 models.json 中）。因此你在那里设置的任何自定义 name、alias 或模型选项都会被保留。

模型 ID 和配置示例

模型引用使用 huggingface/<org>/<model> 形式（Hub 风格 ID）。以下列表来自GET https://router.huggingface.co/v1/models；你的目录可能包含更多。

示例 ID（来自 inference 端点）：

模型引用（前缀 huggingface/）
DeepSeek R1deepseek-ai/DeepSeek-R1
DeepSeek V3.2deepseek-ai/DeepSeek-V3.2
Qwen3 8BQwen/Qwen3-8B
Qwen2.5 7B InstructQwen/Qwen2.5-7B-Instruct
Qwen3 32BQwen/Qwen3-32B
Llama 3.3 70B Instructmeta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct
Llama 3.1 8B Instructmeta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct
GPT-OSS 120Bopenai/gpt-oss-120b
GLM 4.7zai-org/GLM-4.7
Kimi K2.5moonshotai/Kimi-K2.5

你可以在模型 id 后追加 :fastest、:cheapest 或 :provider（例如 :together、:sambanova）。在 Inference Provider settings 中设置默认顺序；完整列表请参阅 Inference Providers 和GET https://router.huggingface.co/v1/models。

完整配置示例

主要 DeepSeek R1 带 Qwen 回退：

{
  agents: {
    defaults: {
      model: {
        primary: "huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1",
        fallbacks: ["huggingface/Qwen/Qwen3-8B"],
      },
      models: {
        "huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1": { alias: "DeepSeek R1" },
        "huggingface/Qwen/Qwen3-8B": { alias: "Qwen3 8B" },
      },
    },
  },
}

Qwen 作为默认，带 :cheapest 和 :fastest 变体：

{
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "huggingface/Qwen/Qwen3-8B" },
      models: {
        "huggingface/Qwen/Qwen3-8B": { alias: "Qwen3 8B" },
        "huggingface/Qwen/Qwen3-8B:cheapest": { alias: "Qwen3 8B (cheapest)" },
        "huggingface/Qwen/Qwen3-8B:fastest": { alias: "Qwen3 8B (fastest)" },
      },
    },
  },
}

DeepSeek + Llama + GPT-OSS 带别名：

{
  agents: {
    defaults: {
      model: {
        primary: "huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2",
        fallbacks: [
          "huggingface/meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct",
          "huggingface/openai/gpt-oss-120b",
        ],
      },
      models: {
        "huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2": { alias: "DeepSeek V3.2" },
        "huggingface/meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct": { alias: "Llama 3.3 70B" },
        "huggingface/openai/gpt-oss-120b": { alias: "GPT-OSS 120B" },
      },
    },
  },
}

使用 :provider 强制特定后端：

{
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1:together" },
      models: {
        "huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1:together": { alias: "DeepSeek R1 (Together)" },
      },
    },
  },
}

多个 Qwen 和 DeepSeek 模型带策略后缀：

{
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "huggingface/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct:cheapest" },
      models: {
        "huggingface/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct": { alias: "Qwen2.5 7B" },
        "huggingface/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct:cheapest": { alias: "Qwen2.5 7B (cheap)" },
        "huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1:fastest": { alias: "DeepSeek R1 (fast)" },
        "huggingface/meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct": { alias: "Llama 3.1 8B" },
      },
    },
  },
}