1. OpenClaw 2026.3.24 稳定版到底改了什么为什么 CLI 和 Docker 用户要重点看OpenClaw 2026.3.24 是当前官方标记的 Latest 稳定版对应标签 v2026.3.24。如果你平时用 CLI 启动 OpenClaw、或者用 Docker/Podman 跑服务这版有两个变化会直接影响你的接入方式一是 OpenAI 兼容网关补齐了/v1/models和/v1/embeddings显式 model override 也会正确透传到/v1/chat/completions和/v1/responses二是 CLI 新增--container参数和OPENCLAW_CONTAINER环境变量可以直接在运行中的容器里执行 openclaw 命令。这两个变化叠加起来意味着你不再需要把 API Key 散落在宿主机、容器、多个客户端里。用 TaoToken 的统一 Key 和 API 通道把模型调用收敛到一个入口CLI 和 Docker 共用同一套配置升级后只需要改一处。这篇就按「先讲清更新重点 → 再给可复制的 settings.json 和 config.toml 骨架 → 然后 Docker 环境变量示例 → 最后 CLI 启动验证和报错排查」的顺序走一遍你跟着操作就能确认接入是否正常。适合谁看自己部署 OpenClaw 的运维、用 CLI 做日常调用的开发者、以及把 OpenClaw 当兼容网关接外部工具链的人。如果你只是偶尔在网页里聊两句这篇的配置部分可以跳过但排查思路仍然通用。2. 接入前先把 TaoToken 的统一 Key 和 API 通道准备好TaoToken 在这里扮演的角色是「统一 Key 统一 API 通道」。你不需要为每个模型、每个客户端单独申请一套凭证而是拿一个 Key通过同一个 API 地址去调用不同模型。对 OpenClaw 这种既要跑 CLI、又要跑容器、还可能被外部 RAG 流程调用的场景来说统一入口能省掉大量「这个客户端配这个 Key、那个容器配那个 Key」的重复劳动。具体操作路径第一打开官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 注册并登录。第二进入控制台 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewrite 在 API Keys 页面创建一个新 Key。建议按用途命名比如openclaw-cli和openclaw-docker分开建方便后面排查是哪个入口出的问题。第三记下 API 基础地址https://taotoken.net/api 。注意这个地址后面不加 UTM 参数直接作为 base_url 使用。第四如果你要确认模型名和可用性可以去模型对话页面 https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel_chatutm_campaignrewrite 先手动发一条消息确认 Key 有效、模型能返回。这一步别省很多人后面 CLI 报 401 就是因为 Key 复制时带了空格。注意Key 只在创建时完整显示一次关掉页面就看不到了。建议创建后立刻粘贴到你的密码管理器或临时文件里不要直接写在会提交到 Git 的配置里。如果你后面要长期跑编码类任务或 Agent 工作流可以顺带看一下 Coding Plan 页面 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_planutm_campaignrewrite 了解配额和模型覆盖情况再决定 CLI 里默认用哪个模型。3. 可复制的 settings.json 与 config.toml 骨架OpenClaw 的配置分两层一层是 CLI 侧的 settings.json一层是服务侧的 config.toml。2026.3.24 之后两边的模型覆盖逻辑要对齐否则会出现「CLI 里指定了模型但服务端没生效」的情况。先看 settings.json 骨架。这个文件一般放在你的用户配置目录下具体路径取决于你的安装方式可以用openclaw config path确认。{ api: { baseUrl: https://taotoken.net/api, apiKey: sk-你的TaoTokenKey, defaultModel: gpt-4o-mini, timeoutMs: 60000 }, gateway: { enableModelsEndpoint: true, enableEmbeddingsEndpoint: true, passthroughModelOverride: true }, cli: { container: , preferContainer: false } }几个关键字段说明baseUrl固定填 https://taotoken.net/api 不要在后面加斜杠或路径。apiKey填你在控制台创建的 Key。生产环境建议用环境变量注入不要硬编码后面 Docker 部分会讲。defaultModel是兜底模型当请求里没有显式指定 model 时用它。passthroughModelOverride对应 2026.3.24 的更新点设为 true 后显式 model override 才会正确透传到/v1/chat/completions和/v1/responses。如果你升级后遇到「指定模型不生效」先检查这个字段。enableModelsEndpoint和enableEmbeddingsEndpoint分别对应新增的/v1/models和/v1/embeddings做 RAG 或外部客户端接入时打开。再看 config.toml 骨架这是服务侧配置[server] host 0.0.0.0 port 8080 [provider] base_url https://taotoken.net/api api_key_env TAOTOKEN_API_KEY default_model gpt-4o-mini [provider.override] passthrough true [gateway] models_endpoint true embeddings_endpoint true [container] enabled true runtime docker name openclawapi_key_env指向环境变量名而不是直接写 Key。这样容器启动时通过-e TAOTOKEN_API_KEY...注入配置文件本身可以安全地放进版本控制。[container]段对应 CLI 的--container能力runtime可以填docker或podmanname是你容器实例的名字后面 CLI 执行时会用到。提示两个文件里的 base_url 和模型名要保持一致。我见过有人 settings.json 里写了一个模型、config.toml 里写了另一个结果 CLI 和服务端各调各的排查半天才发现是配置分叉。4. Docker 环境变量示例与容器内 CLI 执行2026.3.24 之后Docker 部署的推荐做法是把敏感信息全部走环境变量配置文件只保留结构。下面是一个可用的 docker run 示例docker run -d \ --name openclaw \ -p 8080:8080 \ -e TAOTOKEN_API_KEYsk-你的TaoTokenKey \ -e OPENCLAW_BASE_URLhttps://taotoken.net/api \ -e OPENCLAW_DEFAULT_MODELgpt-4o-mini \ -e OPENCLAW_CONTAINERopenclaw \ -v /your/path/config.toml:/app/config.toml:ro \ openclaw/openclaw:v2026.3.24如果你用 docker compose对应片段services: openclaw: image: openclaw/openclaw:v2026.3.24 container_name: openclaw ports: - 8080:8080 environment: - TAOTOKEN_API_KEYsk-你的TaoTokenKey - OPENCLAW_BASE_URLhttps://taotoken.net/api - OPENCLAW_DEFAULT_MODELgpt-4o-mini - OPENCLAW_CONTAINERopenclaw volumes: - ./config.toml:/app/config.toml:ro restart: unless-stoppedOPENCLAW_CONTAINER这个环境变量是 2026.3.24 新增的作用是让宿主机上的 openclaw 命令知道该往哪个容器里执行。设置之后你在宿主机直接跑openclaw --container openclaw status就等价于进容器执行openclaw status不需要先docker exec -it再敲一遍。对于「本机只拿 CLI 做入口、实际服务在容器里」的部署方式这个改动省事很多。如果你不想用环境变量也可以显式传参openclaw --container openclaw models list--container和OPENCLAW_CONTAINER二选一即可同时存在时命令行参数优先。注意容器名要和docker run --name或 compose 里的container_name一致。名字对不上时 CLI 会报找不到容器而不是自动帮你猜。5. CLI 启动验证与成功结果确认配置写完先别急着接业务按下面顺序验证一遍。第一步确认 CLI 能读到配置openclaw config show输出里应该能看到baseUrl为 https://taotoken.net/api defaultModel为你设置的值。如果这里显示的还是旧地址说明配置文件路径不对用openclaw config path确认实际读取的是哪个文件。第二步验证模型列表接口对应新增的/v1/modelsopenclaw models list正常返回会列出可用模型。如果返回 401检查 Key返回 404检查 baseUrl 是否多了路径。第三步发一条最小请求openclaw chat --model gpt-4o-mini --message ping预期结果是模型返回一段简短回复。这一步同时验证了 Key、baseUrl、模型名三件事。第四步如果你要用 embeddings单独测一下openclaw embeddings --model text-embedding-3-small --input hello返回里应该包含向量数组。这一步对应 2026.3.24 新增的/v1/embeddings做 RAG 的话必须确认它能通。第五步容器场景验证openclaw --container openclaw status预期输出里会显示容器内服务的运行状态、当前模型、以及网关端点是否开启。如果这一步报「container not found」回到上一步检查容器名。成功的结果长这样models list有模型、chat有回复、embeddings有向量、--container status能读到容器内状态。四项都过说明 2026.3.24 的接入重点你已经覆盖了。6. 本篇常见报错排查报错一401 Unauthorized最常见原因是 Key 复制时带了首尾空格或者用了旧 Key。去控制台 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi_keysutm_campaignrewrite 重新生成一个粘贴时注意不要多选空格。另外检查环境变量是否真的注入到容器里可以用docker exec openclaw env | grep TAOTOKEN确认。报错二404 Not Found on /v1/models说明 baseUrl 写错了。正确值是 https://taotoken.net/api 不要写成https://taotoken.net/api/v1或带尾部斜杠。OpenClaw 会自己在 baseUrl 后面拼/v1/models你多写一层就变成/api/v1/v1/models。报错三指定模型不生效总是走默认模型这是 2026.3.24 升级后最容易踩的坑。检查 settings.json 里passthroughModelOverride是否为 trueconfig.toml 里[provider.override] passthrough是否为 true。两个都要开只开一个会出现 CLI 和服务端行为不一致。报错四CLI 报 container not found--container后面的名字必须和实际容器名完全一致。用docker ps --format {{.Names}}列出所有容器名复制粘贴不要手敲。如果你用的是 Podman确认 config.toml 里runtime填的是podman。报错五embeddings 接口 404确认enableEmbeddingsEndpoint和embeddings_endpoint都已打开。这个端点是 2026.3.24 才补上的如果你还在跑旧版本镜像先升级到 v2026.3.24。报错六Node 版本导致的启动失败2026.3.24 把支持的 Node 下限调整到 22.14同时推荐 Node 24。如果你在宿主机跑 CLI 报引擎不匹配先node -v看版本。低于 22.14 的话升级 Node 再试。容器镜像里已经内置了合适版本所以容器场景一般不会遇到这个问题。排查顺序建议先看 Key 和环境变量再看 baseUrl然后看模型覆盖开关最后看容器名和 Node 版本。按这个顺序走大部分问题能在前三步定位。7. 接入方式怎么选CLI、Docker 还是 Coding Plan三种场景对应三种入口别混着配。如果你只是本机跑 CLI 做日常调用和调试用 API Keys 加接入文档就够了。Key 在 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi_keysutm_campaignrewrite 创建接入细节看文档 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 。settings.json 按第 3 节的骨架填验证按第 5 节走。如果你是 Docker/Podman 部署服务在容器里、CLI 在宿主机重点用OPENCLAW_CONTAINER和--container把两边打通。环境变量注入 Key配置文件只留结构这样镜像和配置可以分开管理。如果你要长期跑编码任务或 Agent 工作流模型调用量大、需要稳定配额去看 Coding Plan https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_planutm_campaignrewrite 。它和按量 Key 的区别在于配额和模型覆盖适合把 OpenClaw 当日常生产力工具而不是偶尔试用的场景。如果你要接 Claude Code 这类 Anthropic 风格的客户端走 https://taotoken.net/claude-code-anthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaudecodeutm_campaignrewrite 配置方式和 OpenAI 风格略有不同别直接套用本篇的 settings.json。最后提醒一句升级到 2026.3.24 后先把passthroughModelOverride打开再测模型指定这个开关不开后面所有模型相关的排查都是白费功夫。我实测下来大部分「升级后模型不对」的反馈都出在这个字段上。
