从零开始使用 Taotoken 和 OpenClaw 搭建自动化工作流体验

从零开始使用 Taotoken 和 OpenClaw 搭建自动化工作流体验

1. 准备工作

在开始配置之前，请确保已安装 OpenClaw 并拥有 Taotoken 的 API Key。OpenClaw 是一个支持自动化工作流的工具，通过 Taotoken 可以灵活调度多种大模型。首先登录 Taotoken 控制台，在「API 密钥」页面创建新的密钥，并记录下生成的字符串。同时，在「模型广场」查看可用的模型 ID，例如claude-sonnet-4-6或gpt-4-turbo-preview。

2. 安装 Taotoken CLI 工具

Taotoken 提供了官方 CLI 工具来简化配置过程。通过 npm 安装全局工具包：

npm install -g @taotoken/taotoken

安装完成后，运行taotoken命令会进入交互式菜单。对于 OpenClaw 的配置，也可以直接使用子命令openclaw或缩写oc。以下示例展示如何通过命令行参数快速完成配置：

taotoken openclaw --key YOUR_API_KEY --model claude-sonnet-4-6

3. 配置 OpenClaw 使用 Taotoken

OpenClaw 需要正确设置 Base URL 和模型主键才能通过 Taotoken 调度模型。当使用 Taotoken CLI 工具配置时，会自动写入以下关键参数：

• baseUrl设置为https://taotoken.net/api/v1（注意必须包含/v1路径）
• 模型主键格式为taotoken/<模型ID>，例如taotoken/claude-sonnet-4-6

如需手动配置，可以编辑 OpenClaw 的配置文件（通常位于~/.openclaw/config.json），确保包含以下内容：

{ "providers": { "taotoken": { "baseUrl": "https://taotoken.net/api/v1", "apiKey": "YOUR_API_KEY" } }, "defaults": { "model": "taotoken/claude-sonnet-4-6" } }

4. 创建第一个自动化工作流

配置完成后，就可以在 OpenClaw 中创建自动化工作流了。以下是一个简单的 Python 示例，展示如何通过 OpenClaw 调用 Taotoken 提供的模型：

from openclaw import OpenClaw claw = OpenClaw() response = claw.execute( task="analyze_sentiment", input_text="The product works great and the service is excellent!", model="taotoken/claude-sonnet-4-6" ) print(response)

这个示例会通过 Taotoken 调度指定的模型来分析输入文本的情感倾向。OpenClaw 会自动处理与 Taotoken API 的通信，开发者只需关注业务逻辑。

5. 验证与调试

为确保配置正确，可以使用 OpenClaw 的测试命令验证连接：

openclaw test-connection --provider taotoken

如果遇到问题，请检查以下几点：

• API Key 是否正确且未过期
• Base URL 是否完整包含/v1路径
• 模型主键是否采用taotoken/<模型ID>格式
• 网络连接是否能够访问https://taotoken.net

6. 进阶使用建议

当自动化工作流需要切换不同模型时，可以直接在任务调用中指定不同的模型主键，无需修改全局配置。Taotoken 会统一处理不同模型供应商的调度和计费。对于团队协作场景，可以在 Taotoken 控制台创建多个 API Key 并设置不同的访问权限。

Taotoken 平台提供了完整的文档和示例，帮助开发者更好地利用多种大模型能力构建自动化工作流。