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1. 本地跑 Holo 3.1 之后OpenClaw 为什么总在 API 这关卡住Holo 3.1 是 H Company 针对 Computer Use 场景优化的模型能看屏幕、点按钮、填表单配合 OpenClaw 这类开源自动化框架理论上可以搭出一套本地 AI 自动化链路。但很多人把模型权重拉下来、Ollama 也跑通了真正卡住的地方反而是 OpenClaw 到模型之间的那一段 API 调用要么请求超时要么鉴权报错要么返回体里根本没有 choices 字段。我自己在本地部署 Holo 3.1 加 OpenClaw 的时候前两次都栽在 endpoint 配置上。第一次是 baseUrl 写成了 Ollama 的根地址少了/v1第二次是 Key 留空OpenClaw 默认走 OpenAI 兼容协议服务端直接返回 401。这类问题不复杂但报错信息很分散新手容易在几个文件之间来回改。这篇内容聚焦一件事把 Holo 3.1 本地部署好之后OpenClaw 的 endpoint 怎么改、Key 怎么填、Model ID 怎么写以及一次自动化任务从触发到返回怎么验证。适合已经在本地跑通推理后端、准备接自动化框架的开发者。核心检索词就是 Holo 3.1 本地部署配合 OpenClaw 的 API 接入配置。需要先说明一个前提本地推理后端Ollama、vLLM、llama.cpp负责把模型跑起来OpenClaw 负责调度任务和工具调用两者之间靠 OpenAI 兼容的 HTTP 接口通信。只要这个接口的 Base URL、Key、Model ID 三件套对齐链路就能通。下面按顺序拆开讲。2. TaoToken 在链路里的位置与 Key 获取本地部署 Holo 3.1 有一个现实问题消费级显卡跑 Q4 量化版本复杂任务下延迟会明显上升尤其是 OpenClaw 做多步 GUI 操作时每一步都要等模型返回。如果你的场景里有一部分任务需要更稳定的响应或者你想在本地模型和云端模型之间做分流就需要一个统一的 API 入口。TaoToken 在这里的角色是提供 OpenAI 兼容的 API 接入层。你可以把它理解成一个统一的 endpointOpenClaw 不需要关心背后是本地 Ollama 还是别的推理服务只要 Base URL 和 Key 配对就能发请求。官网地址是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 根地址是 https://taotoken.net/api 。拿 Key 的路径很直接进控制台找到 API Keys 页面新建一个 Key。控制台入口在 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsole_keyutm_campaignrewrite API Keys 页面在 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi_keysutm_campaignrewrite 。新建之后把 Key 复制出来后面配置里要用。这里有个细节要注意Key 只在创建时完整显示一次页面刷新后就只剩掩码。所以复制完先存到本地环境变量或者密码管理器里别直接写死在会提交到 Git 的配置文件里。我习惯用.env文件加.gitignore或者直接在 shell 里 export。模型 ID 这块TaoToken 的模型列表可以在模型对话页面确认地址是 https://taotoken.net/models?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodelsutm_campaignrewrite 。如果你打算长期跑编码类或 Agent 类任务Coding Plan 页面在 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_planutm_campaignrewrite 接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 。三件套先记下来Base URL 是https://taotoken.net/apiKey 是你刚创建的那串Model ID 按你实际要用的模型填。下面进入配置环节。3. OpenClaw 接入配置可复制的 JSON 与 TOML 片段OpenClaw 的配置文件默认在~/.openclaw/openclaw.json。如果你之前按本地 Ollama 配过里面大概率是http://localhost:11434/v1。现在要改成 TaoToken 的 endpoint同时把 Key 和 Model ID 补上。先看完整的 JSON 配置片段路径和字段名保持和 OpenClaw 一致{ models: { default: { provider: openai-completions, baseUrl: https://taotoken.net/api, apiKey: sk-你的Key, modelName: 你的ModelID, timeout: 60000, maxRetries: 2 } } }几个字段逐个说明。provider保持openai-completions因为 TaoToken 走的是 OpenAI 兼容协议。baseUrl填https://taotoken.net/api注意结尾不要多加/v1OpenClaw 内部会拼接路径。apiKey填你创建的那串。modelName填模型对话页面里确认的 ID。timeout我设成 60000 毫秒因为自动化任务里模型可能要处理截图或长上下文默认值偏短容易断。maxRetries设 2网络抖动时自动重试。如果你用的是 TOML 格式的配置部分 OpenClaw 版本或插件支持等价写法是这样[models.default] provider openai-completions baseUrl https://taotoken.net/api apiKey sk-你的Key modelName 你的ModelID timeout 60000 maxRetries 2改完配置之后建议先做一次语法校验。JSON 文件可以用python -m json.tool ~/.openclaw/openclaw.json检查TOML 可以用python -c import tomllib; tomllib.load(open(config.toml,rb))。我踩过的坑是少了一个逗号OpenClaw 启动时只报一句模糊的 parse error排查了半天。另外如果你同时保留本地 Ollama 和 TaoToken 两套配置可以用命名模型区分{ models: { default: { provider: openai-completions, baseUrl: https://taotoken.net/api, apiKey: sk-你的Key, modelName: 你的ModelID }, local: { provider: openai-completions, baseUrl: http://localhost:11434/v1, apiKey: ollama, modelName: holo31 } } }这样 OpenClaw 在任务里可以按名字切换本地任务走local需要稳定响应的走default。配置改完记得重启 OpenClaw 进程否则读的还是旧配置。4. 验证请求从触发到返回的完整动作配置写完不能只看文件要实际发一次请求确认链路通。分两步先用 curl 直接打 TaoToken 的接口确认 Key 和 Model ID 没问题再让 OpenClaw 跑一个最小自动化任务确认框架层也能拿到返回。第一步curl 验证curl -s https://taotoken.net/api/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -H Authorization: Bearer sk-你的Key \ -d { model: 你的ModelID, messages: [ {role: user, content: 回复两个字通了} ], max_tokens: 16 }正常返回体里会有choices数组choices[0].message.content就是模型输出。如果这一步就报 401说明 Key 不对如果报 model not found说明 Model ID 写错了如果连接超时检查网络和 baseUrl 拼写。第二步OpenClaw 最小任务验证。OpenClaw 支持命令行触发可以跑一个只做文本返回的任务openclaw run --task 打开终端执行 echo hello然后把输出返回给我 --model default这个任务会触发 OpenClaw 的工具调用流程它先请求模型模型返回要执行的命令OpenClaw 执行后再把结果回传给模型最后输出。如果链路通你会在终端看到hello以及模型的总结。如果卡在第一步说明 API 配置没生效如果卡在工具调用后说明模型对 function calling 的支持或 OpenClaw 的工具定义有问题。实测下来Holo 3.1 在 Computer Use 场景对工具调用的格式比较敏感OpenClaw 默认的工具 schema 如果和模型训练时的格式差异大模型可能返回纯文本而不是结构化调用。这时候可以在 OpenClaw 配置里把工具调用模式调成兼容模式或者换一个对 function calling 支持更稳的模型 ID 做调度。验证通过后你可以把任务换成真实场景比如「打开浏览器访问指定页面截图并返回页面标题」。整个链路是OpenClaw 触发 → 请求 TaoToken endpoint → 模型返回动作 → OpenClaw 执行 → 结果回传 → 模型总结。每一步都能在日志里看到。5. 常见报错排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth这一节按真实报错对照都是我在配 Holo 3.1 加 OpenClaw 时遇到过的。401 Unauthorized。最常见的原因是 Key 没填、填错或者配置文件里apiKey字段名写成了api_key。OpenClaw 读的是apiKey大小写敏感。另一个原因是 Key 前面多了空格复制的时候容易带上。排查方法就是回到 curl 那一步用同一个 Key 直接打接口能通说明 Key 没问题问题在 OpenClaw 配置读取。local proxy failed。这个报错通常出现在你本地还开着某个代理工具或者环境变量里残留了HTTP_PROXY、HTTPS_PROXY。OpenClaw 发请求时走了本地代理代理又没正确转发。排查方法是env | grep -i proxy看有没有残留有就 unset 掉再重启 OpenClaw。另外检查baseUrl是不是被误写成了http://localhost开头的地址。reading choices 相关报错比如cannot read property choices of undefined。这说明请求发出去了但返回体结构不对。常见原因是 baseUrl 多写了/v1导致实际请求路径变成https://taotoken.net/api/v1/chat/completions服务端返回了错误页而不是 JSON。把 baseUrl 改回https://taotoken.net/api即可。另一个原因是 Model ID 不存在服务端返回了错误对象里面没有 choices 字段。OAuth 相关报错。如果你在 OpenClaw 里配了需要 OAuth 的 provider或者配置文件里残留了旧的 OAuth token 字段启动时会报鉴权失败。TaoToken 走的是 API Key 鉴权不需要 OAuth 流程。检查配置文件里有没有oauth、refreshToken之类的字段有就删掉只保留apiKey。还有一个容易忽略的Codex 的auth.json。如果你同时用 Codex 类工具它的鉴权文件和 OpenClaw 是分开的。Codex 的auth.json里如果写了旧的 endpoint不会影响 OpenClaw但会让你误以为配置没生效。确认你改的是~/.openclaw/openclaw.json不是别的工具的配置。排查顺序建议固定下来先 curl 打接口 → 再检查 OpenClaw 配置文件字段名 → 再看环境变量代理 → 最后看日志里的实际请求 URL。按这个顺序大部分问题五分钟内能定位。6. 把链路固定下来长期跑自动化任务的配置建议链路验证通过之后下一步是让它稳定跑下去。几个实用建议。第一把 Key 从配置文件里挪到环境变量。OpenClaw 支持读OPENCLAW_API_KEY这类环境变量配置文件里写apiKey: ${OPENCLAW_API_KEY}。这样配置文件可以进版本管理Key 不会泄露。第二给自动化任务加超时和重试。GUI 自动化任务里模型返回慢是常态timeout设 60000 起步复杂任务可以到 120000。maxRetries设 2 到 3配合指数退避。第三本地模型和远端 endpoint 做分流。简单任务、隐私敏感任务走本地 Holo 3.1复杂推理或需要稳定响应的走 TaoToken endpoint。OpenClaw 的命名模型配置就是为这个场景准备的。第四日志要留。OpenClaw 的日志里会记录每次请求的 URL、状态码、耗时。出问题时先看日志里的实际请求地址比猜配置快得多。如果你打算长期跑编码类或 Agent 类任务可以看下 Coding Plan 的接入方式地址是 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_planutm_campaignrewrite 。接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 里面有完整的参数说明。模型对话页面可以用来快速验证某个 Model ID 是否可用地址是 https://taotoken.net/models?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodelsutm_campaignrewrite 。最后一步把验证过的配置片段存成一个模板文件下次换机器或者重装 OpenClaw 时直接复制省去重新排查的时间。整套链路的核心就是三件套对齐Base URL 是https://taotoken.net/apiKey 从 API Keys 页面拿Model ID 从模型列表确认。对齐之后Holo 3.1 的本地能力和 OpenClaw 的自动化调度就能串起来跑。 【本地部署】H Company Holo 3.1 配合 OpenClaw 实现 AI 自动化：把 endpoint 改到 TaoToken 的完整配置
1. 本地跑 Holo 3.1 之后OpenClaw 为什么总在 API 这关卡住Holo 3.1 是 H Company 针对 Computer Use 场景优化的模型能看屏幕、点按钮、填表单配合 OpenClaw 这类开源自动化框架理论上可以搭出一套本地 AI 自动化链路。但很多人把模型权重拉下来、Ollama 也跑通了真正卡住的地方反而是 OpenClaw 到模型之间的那一段 API 调用要么请求超时要么鉴权报错要么返回体里根本没有 choices 字段。我自己在本地部署 Holo 3.1 加 OpenClaw 的时候前两次都栽在 endpoint 配置上。第一次是 baseUrl 写成了 Ollama 的根地址少了/v1第二次是 Key 留空OpenClaw 默认走 OpenAI 兼容协议服务端直接返回 401。这类问题不复杂但报错信息很分散新手容易在几个文件之间来回改。这篇内容聚焦一件事把 Holo 3.1 本地部署好之后OpenClaw 的 endpoint 怎么改、Key 怎么填、Model ID 怎么写以及一次自动化任务从触发到返回怎么验证。适合已经在本地跑通推理后端、准备接自动化框架的开发者。核心检索词就是 Holo 3.1 本地部署配合 OpenClaw 的 API 接入配置。需要先说明一个前提本地推理后端Ollama、vLLM、llama.cpp负责把模型跑起来OpenClaw 负责调度任务和工具调用两者之间靠 OpenAI 兼容的 HTTP 接口通信。只要这个接口的 Base URL、Key、Model ID 三件套对齐链路就能通。下面按顺序拆开讲。2. TaoToken 在链路里的位置与 Key 获取本地部署 Holo 3.1 有一个现实问题消费级显卡跑 Q4 量化版本复杂任务下延迟会明显上升尤其是 OpenClaw 做多步 GUI 操作时每一步都要等模型返回。如果你的场景里有一部分任务需要更稳定的响应或者你想在本地模型和云端模型之间做分流就需要一个统一的 API 入口。TaoToken 在这里的角色是提供 OpenAI 兼容的 API 接入层。你可以把它理解成一个统一的 endpointOpenClaw 不需要关心背后是本地 Ollama 还是别的推理服务只要 Base URL 和 Key 配对就能发请求。官网地址是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 根地址是 https://taotoken.net/api 。拿 Key 的路径很直接进控制台找到 API Keys 页面新建一个 Key。控制台入口在 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsole_keyutm_campaignrewrite API Keys 页面在 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi_keysutm_campaignrewrite 。新建之后把 Key 复制出来后面配置里要用。这里有个细节要注意Key 只在创建时完整显示一次页面刷新后就只剩掩码。所以复制完先存到本地环境变量或者密码管理器里别直接写死在会提交到 Git 的配置文件里。我习惯用.env文件加.gitignore或者直接在 shell 里 export。模型 ID 这块TaoToken 的模型列表可以在模型对话页面确认地址是 https://taotoken.net/models?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodelsutm_campaignrewrite 。如果你打算长期跑编码类或 Agent 类任务Coding Plan 页面在 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_planutm_campaignrewrite 接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 。三件套先记下来Base URL 是https://taotoken.net/apiKey 是你刚创建的那串Model ID 按你实际要用的模型填。下面进入配置环节。3. OpenClaw 接入配置可复制的 JSON 与 TOML 片段OpenClaw 的配置文件默认在~/.openclaw/openclaw.json。如果你之前按本地 Ollama 配过里面大概率是http://localhost:11434/v1。现在要改成 TaoToken 的 endpoint同时把 Key 和 Model ID 补上。先看完整的 JSON 配置片段路径和字段名保持和 OpenClaw 一致{ models: { default: { provider: openai-completions, baseUrl: https://taotoken.net/api, apiKey: sk-你的Key, modelName: 你的ModelID, timeout: 60000, maxRetries: 2 } } }几个字段逐个说明。provider保持openai-completions因为 TaoToken 走的是 OpenAI 兼容协议。baseUrl填https://taotoken.net/api注意结尾不要多加/v1OpenClaw 内部会拼接路径。apiKey填你创建的那串。modelName填模型对话页面里确认的 ID。timeout我设成 60000 毫秒因为自动化任务里模型可能要处理截图或长上下文默认值偏短容易断。maxRetries设 2网络抖动时自动重试。如果你用的是 TOML 格式的配置部分 OpenClaw 版本或插件支持等价写法是这样[models.default] provider openai-completions baseUrl https://taotoken.net/api apiKey sk-你的Key modelName 你的ModelID timeout 60000 maxRetries 2改完配置之后建议先做一次语法校验。JSON 文件可以用python -m json.tool ~/.openclaw/openclaw.json检查TOML 可以用python -c import tomllib; tomllib.load(open(config.toml,rb))。我踩过的坑是少了一个逗号OpenClaw 启动时只报一句模糊的 parse error排查了半天。另外如果你同时保留本地 Ollama 和 TaoToken 两套配置可以用命名模型区分{ models: { default: { provider: openai-completions, baseUrl: https://taotoken.net/api, apiKey: sk-你的Key, modelName: 你的ModelID }, local: { provider: openai-completions, baseUrl: http://localhost:11434/v1, apiKey: ollama, modelName: holo31 } } }这样 OpenClaw 在任务里可以按名字切换本地任务走local需要稳定响应的走default。配置改完记得重启 OpenClaw 进程否则读的还是旧配置。4. 验证请求从触发到返回的完整动作配置写完不能只看文件要实际发一次请求确认链路通。分两步先用 curl 直接打 TaoToken 的接口确认 Key 和 Model ID 没问题再让 OpenClaw 跑一个最小自动化任务确认框架层也能拿到返回。第一步curl 验证curl -s https://taotoken.net/api/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -H Authorization: Bearer sk-你的Key \ -d { model: 你的ModelID, messages: [ {role: user, content: 回复两个字通了} ], max_tokens: 16 }正常返回体里会有choices数组choices[0].message.content就是模型输出。如果这一步就报 401说明 Key 不对如果报 model not found说明 Model ID 写错了如果连接超时检查网络和 baseUrl 拼写。第二步OpenClaw 最小任务验证。OpenClaw 支持命令行触发可以跑一个只做文本返回的任务openclaw run --task 打开终端执行 echo hello然后把输出返回给我 --model default这个任务会触发 OpenClaw 的工具调用流程它先请求模型模型返回要执行的命令OpenClaw 执行后再把结果回传给模型最后输出。如果链路通你会在终端看到hello以及模型的总结。如果卡在第一步说明 API 配置没生效如果卡在工具调用后说明模型对 function calling 的支持或 OpenClaw 的工具定义有问题。实测下来Holo 3.1 在 Computer Use 场景对工具调用的格式比较敏感OpenClaw 默认的工具 schema 如果和模型训练时的格式差异大模型可能返回纯文本而不是结构化调用。这时候可以在 OpenClaw 配置里把工具调用模式调成兼容模式或者换一个对 function calling 支持更稳的模型 ID 做调度。验证通过后你可以把任务换成真实场景比如「打开浏览器访问指定页面截图并返回页面标题」。整个链路是OpenClaw 触发 → 请求 TaoToken endpoint → 模型返回动作 → OpenClaw 执行 → 结果回传 → 模型总结。每一步都能在日志里看到。5. 常见报错排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth这一节按真实报错对照都是我在配 Holo 3.1 加 OpenClaw 时遇到过的。401 Unauthorized。最常见的原因是 Key 没填、填错或者配置文件里apiKey字段名写成了api_key。OpenClaw 读的是apiKey大小写敏感。另一个原因是 Key 前面多了空格复制的时候容易带上。排查方法就是回到 curl 那一步用同一个 Key 直接打接口能通说明 Key 没问题问题在 OpenClaw 配置读取。local proxy failed。这个报错通常出现在你本地还开着某个代理工具或者环境变量里残留了HTTP_PROXY、HTTPS_PROXY。OpenClaw 发请求时走了本地代理代理又没正确转发。排查方法是env | grep -i proxy看有没有残留有就 unset 掉再重启 OpenClaw。另外检查baseUrl是不是被误写成了http://localhost开头的地址。reading choices 相关报错比如cannot read property choices of undefined。这说明请求发出去了但返回体结构不对。常见原因是 baseUrl 多写了/v1导致实际请求路径变成https://taotoken.net/api/v1/chat/completions服务端返回了错误页而不是 JSON。把 baseUrl 改回https://taotoken.net/api即可。另一个原因是 Model ID 不存在服务端返回了错误对象里面没有 choices 字段。OAuth 相关报错。如果你在 OpenClaw 里配了需要 OAuth 的 provider或者配置文件里残留了旧的 OAuth token 字段启动时会报鉴权失败。TaoToken 走的是 API Key 鉴权不需要 OAuth 流程。检查配置文件里有没有oauth、refreshToken之类的字段有就删掉只保留apiKey。还有一个容易忽略的Codex 的auth.json。如果你同时用 Codex 类工具它的鉴权文件和 OpenClaw 是分开的。Codex 的auth.json里如果写了旧的 endpoint不会影响 OpenClaw但会让你误以为配置没生效。确认你改的是~/.openclaw/openclaw.json不是别的工具的配置。排查顺序建议固定下来先 curl 打接口 → 再检查 OpenClaw 配置文件字段名 → 再看环境变量代理 → 最后看日志里的实际请求 URL。按这个顺序大部分问题五分钟内能定位。6. 把链路固定下来长期跑自动化任务的配置建议链路验证通过之后下一步是让它稳定跑下去。几个实用建议。第一把 Key 从配置文件里挪到环境变量。OpenClaw 支持读OPENCLAW_API_KEY这类环境变量配置文件里写apiKey: ${OPENCLAW_API_KEY}。这样配置文件可以进版本管理Key 不会泄露。第二给自动化任务加超时和重试。GUI 自动化任务里模型返回慢是常态timeout设 60000 起步复杂任务可以到 120000。maxRetries设 2 到 3配合指数退避。第三本地模型和远端 endpoint 做分流。简单任务、隐私敏感任务走本地 Holo 3.1复杂推理或需要稳定响应的走 TaoToken endpoint。OpenClaw 的命名模型配置就是为这个场景准备的。第四日志要留。OpenClaw 的日志里会记录每次请求的 URL、状态码、耗时。出问题时先看日志里的实际请求地址比猜配置快得多。如果你打算长期跑编码类或 Agent 类任务可以看下 Coding Plan 的接入方式地址是 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_planutm_campaignrewrite 。接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 里面有完整的参数说明。模型对话页面可以用来快速验证某个 Model ID 是否可用地址是 https://taotoken.net/models?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodelsutm_campaignrewrite 。最后一步把验证过的配置片段存成一个模板文件下次换机器或者重装 OpenClaw 时直接复制省去重新排查的时间。整套链路的核心就是三件套对齐Base URL 是https://taotoken.net/apiKey 从 API Keys 页面拿Model ID 从模型列表确认。对齐之后Holo 3.1 的本地能力和 OpenClaw 的自动化调度就能串起来跑。