使用 OpenClaw 配置 Taotoken 实现自动化智能体工作流1. 准备工作在开始配置之前请确保已安装 OpenClaw CLI 工具。如果尚未安装可以通过 npm 全局安装npm install -g openclaw/cli同时需要准备好 Taotoken 的 API Key 和模型 ID。API Key 可以在 Taotoken 控制台的「API 密钥」页面创建模型 ID 则可以在「模型广场」查看并复制。建议选择与 OpenClaw 兼容的模型如claude-sonnet-4-6或gpt-4-turbo等。2. 配置 Taotoken 接入OpenClaw 提供了两种配置 Taotoken 的方式交互式菜单和命令行参数。以下是具体步骤2.1 交互式菜单配置运行以下命令启动交互式配置向导openclaw config taotoken按照提示依次输入Taotoken API Key模型 ID如claude-sonnet-4-6确认使用默认的 Base URLhttps://taotoken.net/api/v1配置完成后OpenClaw 会自动将设置写入配置文件通常位于~/.openclaw/config.jsonLinux/macOS或%USERPROFILE%\.openclaw\config.jsonWindows。2.2 命令行快速配置如果熟悉命令行操作可以使用以下命令一次性完成配置openclaw config taotoken --key YOUR_API_KEY --model MODEL_ID --base-url https://taotoken.net/api/v1其中YOUR_API_KEY和MODEL_ID需要替换为实际值。此命令会跳过交互提示直接写入配置。3. 验证配置配置完成后可以通过以下命令测试连接是否正常openclaw test-connection如果配置正确会返回类似如下的响应{ status: success, model: claude-sonnet-4-6, provider: taotoken }如果遇到错误请检查API Key 是否正确且未过期模型 ID 是否存在拼写错误Base URL 是否完整且包含/v1后缀4. 创建简单自动化工作流下面以一个简单的文档摘要生成为例演示如何使用配置好的 Taotoken 执行自动化任务。首先创建一个名为summarize.yaml的工作流定义文件name: document-summarizer tasks: - name: generate-summary type: llm params: model: taotoken/claude-sonnet-4-6 prompt: | 请为以下文档生成简洁摘要 {{document}} output: summary然后运行工作流openclaw run summarize.yaml -d document您的文档内容...工作流执行完成后可以在输出中查看生成的摘要内容。OpenClaw 会自动使用之前配置的 Taotoken 连接信息来处理 LLM 请求。5. 进阶配置建议对于生产环境使用建议考虑以下配置优化环境变量管理将 API Key 等敏感信息存储在环境变量中通过openclaw config taotoken --key $TAOTOKEN_API_KEY方式引用多模型支持在复杂工作流中可以通过model: taotoken/模型ID的格式指定不同任务使用不同模型超时设置在config.json中添加timeout参数控制请求超时时间单位毫秒完整的配置选项可以参考 OpenClaw 官方文档。如需开始使用 Taotoken请访问 Taotoken 获取 API Key 和查看可用模型。