使用 OpenClaw 配置 Taotoken 实现自动化智能体工作流
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 URL
https://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.json（Linux/macOS）或%USERPROFILE%\.openclaw\config.json（Windows）。
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。