 的本地代理服务。这意味着你可以利用各种本地运行的开源模型或自定义推理引擎。

│  ○ amazon-bedrock
│  ○ anthropic
│  ○ cerebras
│  ○ github-copilot
│  ○ google
│  ○ google-antigravity
│  ○ google-gemini-cli
│  ○ google-vertex
│  ○ groq
│  ○ minimax
│  ○ minimax-cn
│  ○ mistral
│  ○ openai
│  ○ openai-codex
│  ○ opencode
│  ○ openrouter
│  ○ vercel-ai-gateway
│  ○ xai
│  ○ zai

❓ 我该“改供应商配置”还是“加模型”？

目前来说moltbot已经添加了大部分我们可以使用的模型，如果在模型列表已有的情况下，我们只需要更改供应商的API即可

：若模型已存在于 Moltbot 列表（如 GPT5.2），仅需切换供应商 API，无需重复定义。

：仅当使用非预置的模型/特殊模型时，手动改配置文件添加（直接看实战演示的第二节）

实战演示：OrcaTerm 助你“秒级”配置

作为 Lighthouse 自带的 Web Shell 神器，OrcaTerm 真正实现了 

。你完全可以跳过本地工具的安装配置，通过浏览器一键直连，轻松编辑服务器配置。(入口在下图)

注意：moltbot已有的供应商和模型，需要先执行moltbot onboard进行添加（不管供应商api是否对），他会创建配置文件，才能进行修改

clawdbot config set models.providers.模型提供商.baseUrl "<https://api.example.com/anthropic>"

我已经使用moltbot onboard添加MiniMax

clawdbot config set models.providers.minimax.baseUrl "<https://api.minimaxi.com/anthropic>"

clawdbot config set models.providers.提供商.apiKey "API_KEY"

clawdbot config set 'models.providers.提供商名称' --json '{
    "baseUrl": "提供商的api",
    "apiKey": "你的key",
    "api": "openai-completions",    /目前有两种兼容协议openai-completions和anthropic-messages，一般选openai-completions即可
    "models": [
        { "id": "模型ID1", "name": "模型名称" },
        { "id": "模型ID2", "name": "模型名称2" },
        { "id": "模型ID3", "name": "模型名称3" },
    ]
}'

clawdbot config set 'models.providers.siliconflow' --json '{
    "baseUrl": "https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions",
    "apiKey": "你的key",
    "api": "openai-completions", 
    "models": [
        { "id": "deepseek-ai/DeepSeek-V3.2", "name": "DeepSeek-V3.2" },
    ]
}'

orcaterm在先SFTP文件管理进行添加

在 agents 参数下，找到 model 和 models

"model": {

"primary": "模型提供商/模型名称"  /只写一个，表示我们目前主要使用这个模型
},
"models": {
"模型提供商/模型名称": { "alias": "供应商名称" }
/例："siliconflow/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2": { "alias": "siliconflow" }  /硅基流动
}

在 models 参数下，修改您要接入的 base_url 以及 API KEY

"models": {
  "providers": {
    "提供商": {
      "baseUrl": "提供商的api/v3",
      "apiKey": "你的API_KEY",
      "api": "openai-completions"，/目前有两种兼容协议openai-completions和anthropic-messages，一般选openai-completions即可
      "models": [
        { "id": "模型名称", "name": "名字介绍DeepSeek-V3.2" }
    ]
    }
  }
}

然后再找到 auth 参数下，修改认证配置

"auth": {
  "profiles": {
    "服务商名称:default": { "provider": "服务商名称", "mode": "api_key" }
  }
}

然后我们切换模型，重启即可完成

Moltbot 具备极高的扩展性，除内置主流供应商外，支持连接任何遵循 OpenAI 接口规范的本地或第三方服务（如硅基流动、MiniMax）；配合 Lighthouse 自带的 OrcaTerm，用户无需本地环境，即可在浏览器中通过简单的 CLI 指令或配置文件修改，灵活切换 API 线路或接入全新的自定义模型，真正实现“开箱即用”与“秒级”配置。

Moltbot 支持连接到任何遵循 OpenAI 接口规范 (OpenAI-compatible) 的本地代理服务。这意味着你可以利用各种本地运行的开源模型或自定义推理引擎。

玩转Lighthouse |Moltbot配置模型太麻烦？试试 Lighthouse 自带的 OrcaTerm，效率翻倍！

Moltbot 支持连接到任何遵循 OpenAI 接口规范 (OpenAI-compatible) 的本地代理服务。这意味着你可以利用各种本地运行的开源模型或自定义推理引擎。Lighthouse 自带的 OrcaTerm，用户无需本地环境，即可在浏览器中通过简单的 CLI 指令或配置文件修改，灵活切换 API 线路或接入全新的自定义模型，真正实现“开箱即用”与“秒级”配置。

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Moltbot支持连接OpenAI兼容的本地代理服务，可轻松切换20+主流AI供应商API或添加自定义模型。通过OrcaTerm工具无需本地配置，直接在浏览器中完成API切换和模型添加，实现开箱即用的AI服务部署。支持openai-completions和anthropic-messages两种协议，灵活适配各类AI模型需求。

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