> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://openclaw.veiseule.ai/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Modellanbieter

# Modellanbieter

Diese Seite behandelt **LLM-/Modellanbieter** (keine Chat-Kanäle wie WhatsApp/Telegram).
Zu Regeln für die Modellauswahl siehe [/concepts/models](/concepts/models).

## Schnelle Regeln

* Modell-Refs verwenden `provider/model` (Beispiel: `opencode/claude-opus-4-6`).
* Wenn Sie `agents.defaults.models` setzen, wird daraus die Allowlist.
* CLI-Helfer: `openclaw onboard`, `openclaw models list`, `openclaw models set <provider/model>`.

## Integrierte Anbieter (pi-ai-Katalog)

OpenClaw wird mit dem pi‑ai-Katalog ausgeliefert. Diese Anbieter erfordern **keine**
`models.providers`-Konfiguration; setzen Sie lediglich die Authentifizierung und wählen Sie ein Modell.

### OpenAI

* Anbieter: `openai`
* Authentifizierung: `OPENAI_API_KEY`
* Beispielmodell: `openai/gpt-5.1-codex`
* CLI: `openclaw onboard --auth-choice openai-api-key`

```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
{
  agents: { defaults: { model: { primary: "openai/gpt-5.1-codex" } } },
}
```

### Anthropic

* Anbieter: `anthropic`
* Auth: `ANTHROPIC_API_KEY` oder `claude setup-token`
* Beispielmodell: `anthropic/claude-opus-4-6`
* CLI: `openclaw onboard --auth-choice token` (Setup-Token einfügen) oder `openclaw models auth paste-token --provider anthropic`

```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
{
  agents: { defaults: { model: { primary: "anthropic/claude-opus-4-6" } } },
}
```

### OpenAI Code (Codex)

* Anbieter: `openai-codex`
* Authentifizierung: OAuth (ChatGPT)
* Beispielmodell: `openai-codex/gpt-5.3-codex`
* CLI: `openclaw onboard --auth-choice openai-codex` oder `openclaw models auth login --provider openai-codex`

```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
{
  agents: { defaults: { model: { primary: "openai-codex/gpt-5.3-codex" } } },
}
```

### OpenCode Zen

* Anbieter: `opencode`
* Auth: `OPENCODE_API_KEY` (oder `OPENCODE_ZEN_API_KEY`)
* Beispielmodell: `opencode/claude-opus-4-6`
* CLI: `openclaw onboard --auth-choice opencode-zen`

```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
{
  agents: { defaults: { model: { primary: "opencode/claude-opus-4-6" } } },
}
```

### Google Gemini (API-Schlüssel)

* Anbieter: `google`
* Authentifizierung: `GEMINI_API_KEY`
* Beispielmodell: `google/gemini-3-pro-preview`
* CLI: `openclaw onboard --auth-choice gemini-api-key`

### Google Vertex, Antigravity und Gemini CLI

* Anbieter: `google-vertex`, `google-antigravity`, `google-gemini-cli`
* Auth: Vertex verwendet gcloud ADC; Antigravity/Gemini CLI nutzen ihre jeweiligen Auth-Flows
* Antigravity OAuth wird als gebündeltes Plugin ausgeliefert (`google-antigravity-auth`, standardmäßig deaktiviert).
  * Aktivieren: `openclaw plugins enable google-antigravity-auth`
  * Login: `openclaw models auth login --provider google-antigravity --set-default`
* Gemini CLI OAuth wird als gebündeltes Plugin ausgeliefert (`google-gemini-cli-auth`, standardmäßig deaktiviert).
  * Aktivieren: `openclaw plugins enable google-gemini-cli-auth`
  * Login: `openclaw models auth login --provider google-gemini-cli --set-default`
  * Hinweis: Sie fügen **keine** Client-ID oder kein Secret in `openclaw.json` ein. Der CLI-Login-Flow speichert
    Tokens in Auth-Profilen auf dem Gateway-Host.

### Z.AI (GLM)

* Anbieter: `zai`
* Auth: `ZAI_API_KEY`
* Beispielmodell: `zai/glm-4.7`
* CLI: `openclaw onboard --auth-choice zai-api-key`
  * Aliase: `z.ai/*` und `z-ai/*` werden zu `zai/*` normalisiert

### Vercel AI Gateway

* Anbieter: `vercel-ai-gateway`
* Auth: `AI_GATEWAY_API_KEY`
* Beispielmodell: `vercel-ai-gateway/anthropic/claude-opus-4.6`
* CLI: `openclaw onboard --auth-choice ai-gateway-api-key`

### Weitere integrierte Anbieter

* OpenRouter: `openrouter` (`OPENROUTER_API_KEY`)
* Beispielmodell: `openrouter/anthropic/claude-sonnet-4-5`
* xAI: `xai` (`XAI_API_KEY`)
* Groq: `groq` (`GROQ_API_KEY`)
* Cerebras: `cerebras` (`CEREBRAS_API_KEY`)
  * GLM-Modelle auf Cerebras verwenden die IDs `zai-glm-4.7` und `zai-glm-4.6`.
  * OpenAI-kompatible Basis-URL: `https://api.cerebras.ai/v1`.
* Mistral: `mistral` (`MISTRAL_API_KEY`)
* GitHub Copilot: `github-copilot` (`COPILOT_GITHUB_TOKEN` / `GH_TOKEN` / `GITHUB_TOKEN`)
* Hugging Face Inference: `huggingface` (`HUGGINGFACE_HUB_TOKEN` oder `HF_TOKEN`) — OpenAI-kompatibler Router; Beispielmodell: `huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-R1`; CLI: `openclaw onboard --auth-choice huggingface-api-key`. Siehe [Hugging Face (Inference)](/providers/huggingface).

## Anbieter über `models.providers` (benutzerdefinierte/Basis-URL)

Verwenden Sie `models.providers` (oder `models.json`), um **benutzerdefinierte** Anbieter oder
OpenAI-/Anthropic‑kompatible Proxys hinzuzufügen.

### Moonshot AI (Kimi)

Moonshot nutzt OpenAI-kompatible Endpunkte; konfigurieren Sie es daher als benutzerdefinierten Anbieter:

* Anbieter: `moonshot`
* Auth: `MOONSHOT_API_KEY`
* Beispielmodell: `moonshot/kimi-k2.5`

Kimi-K2-Modell-IDs:

{/_moonshot-kimi-k2-model-refs:start_/ && null}

* `moonshot/kimi-k2.5`
* `moonshot/kimi-k2-0905-preview`
* `moonshot/kimi-k2-turbo-preview`
* `moonshot/kimi-k2-thinking`
* `moonshot/kimi-k2-thinking-turbo`
  {/_moonshot-kimi-k2-model-refs:end_/ && null}

```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
{
  agents: {
    defaults: { model: { primary: "moonshot/kimi-k2.5" } },
  },
  models: {
    mode: "merge",
    providers: {
      moonshot: {
        baseUrl: "https://api.moonshot.ai/v1",
        apiKey: "${MOONSHOT_API_KEY}",
        api: "openai-completions",
        models: [{ id: "kimi-k2.5", name: "Kimi K2.5" }],
      },
    },
  },
}
```

### Kimi Coding

Kimi Coding verwendet den Anthropic-kompatiblen Endpunkt von Moonshot AI:

* Anbieter: `kimi-coding`
* Auth: `KIMI_API_KEY`
* Beispielmodell: `kimi-coding/k2p5`

```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
{
  env: { KIMI_API_KEY: "sk-..." },
  agents: {
    defaults: { model: { primary: "kimi-coding/k2p5" } },
  },
}
```

### Qwen OAuth (kostenlose Stufe)

Qwen bietet OAuth-Zugriff auf Qwen Coder + Vision über einen Device-Code-Flow.
Aktivieren Sie das gebündelte Plugin und melden Sie sich anschließend an:

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
openclaw plugins enable qwen-portal-auth
openclaw models auth login --provider qwen-portal --set-default
```

Modell-Refs:

* `qwen-portal/coder-model`
* `qwen-portal/vision-model`

Siehe [/providers/qwen](/providers/qwen) für Einrichtungsdetails und Hinweise.

### Synthetic

Synthetic stellt Anthropic-kompatible Modelle über den Anbieter `synthetic` bereit:

* Anbieter: `synthetic`
* Auth: `SYNTHETIC_API_KEY`
* Beispielmodell: `synthetic/hf:MiniMaxAI/MiniMax-M2.1`
* CLI: `openclaw onboard --auth-choice synthetic-api-key`

```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
{
  agents: {
    defaults: { model: { primary: "synthetic/hf:MiniMaxAI/MiniMax-M2.1" } },
  },
  models: {
    mode: "merge",
    providers: {
      synthetic: {
        baseUrl: "https://api.synthetic.new/anthropic",
        apiKey: "${SYNTHETIC_API_KEY}",
        api: "anthropic-messages",
        models: [{ id: "hf:MiniMaxAI/MiniMax-M2.1", name: "MiniMax M2.1" }],
      },
    },
  },
}
```

### MiniMax

MiniMax wird über `models.providers` konfiguriert, da es benutzerdefinierte Endpunkte verwendet:

* MiniMax (Anthropic‑kompatibel): `--auth-choice minimax-api`
* Auth: `MINIMAX_API_KEY`

Siehe [/providers/minimax](/providers/minimax) für Einrichtungsdetails, Modelloptionen und Konfigurations-Snippets.

### Ollama

Ollama ist eine lokale LLM-Laufzeitumgebung mit einer OpenAI-kompatiblen API:

* Anbieter: `ollama`
* Auth: Keine erforderlich (lokaler Server)
* Beispielmodell: `ollama/llama3.3`
* Installation: [https://ollama.ai](https://ollama.ai)

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
# Install Ollama, then pull a model:
ollama pull llama3.3
```

```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
{
  agents: {
    defaults: { model: { primary: "ollama/llama3.3" } },
  },
}
```

Ollama wird automatisch erkannt, wenn es lokal unter `http://127.0.0.1:11434/v1` ausgeführt wird. Siehe [/providers/ollama](/providers/ollama) für Modell-Empfehlungen und benutzerdefinierte Konfiguration.

### vLLM

vLLM ist ein lokaler (oder selbstgehosteter) OpenAI-kompatibler Server:

* Provider: `vllm`
* Auth: Optional (abhängig von Ihrem Server)
* Standard-Base-URL: `http://127.0.0.1:8000/v1`

Um lokal Auto-Discovery zu aktivieren (jeder Wert funktioniert, wenn Ihr Server keine Authentifizierung erzwingt):

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
export VLLM_API_KEY="vllm-local"
```

Legen Sie dann ein Modell fest (ersetzen Sie es durch eine der IDs, die von `/v1/models` zurückgegeben werden):

```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
{
  agents: {
    defaults: { model: { primary: "vllm/your-model-id" } },
  },
}
```

Siehe [/providers/vllm](/providers/vllm) für Details.

### Lokale Proxys (LM Studio, vLLM, LiteLLM usw.)

Beispiel (OpenAI‑kompatibel):

```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
{
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "lmstudio/minimax-m2.1-gs32" },
      models: { "lmstudio/minimax-m2.1-gs32": { alias: "Minimax" } },
    },
  },
  models: {
    providers: {
      lmstudio: {
        baseUrl: "http://localhost:1234/v1",
        apiKey: "LMSTUDIO_KEY",
        api: "openai-completions",
        models: [
          {
            id: "minimax-m2.1-gs32",
            name: "MiniMax M2.1",
            reasoning: false,
            input: ["text"],
            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
            contextWindow: 200000,
            maxTokens: 8192,
          },
        ],
      },
    },
  },
}
```

Hinweise:

* Für benutzerdefinierte Anbieter sind `reasoning`, `input`, `cost`, `contextWindow` und `maxTokens` optional.
  Wenn sie weggelassen werden, verwendet OpenClaw standardmäßig:
  * `reasoning: false`
  * `input: ["text"]`
  * `cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 }`
  * `contextWindow: 200000`
  * `maxTokens: 8192`
* Empfehlung: Setzen Sie explizite Werte, die zu den Limits Ihres Proxys/Modells passen.

## CLI-Beispiele

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
openclaw onboard --auth-choice opencode-zen
openclaw models set opencode/claude-opus-4-6
openclaw models list
```

Siehe auch: [/gateway/configuration](/gateway/configuration) für vollständige Konfigurationsbeispiele.