需配置多模型路由与动态调用机制：一、在model_config.yaml注册云模型（如qwen-api）和本地模型（如llama3-local）；二、通过request_router.py按长度、关键词等规则路由；三、请求中用model字段手动指定；四、在system_config.yaml配置fallback_chain实现故障转移。
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如果您希望在OpenClawAI中同时利用云端大模型的强推理能力与本地模型的低延迟和隐私保障，则需配置其支持多模型路由与动态调用机制。以下是实现该目标的具体操作路径：
一、启用多模型注册配置
OpenClawAI通过model_config.yaml文件管理所有可调用模型的元信息，包括类型、地址、认证方式及优先级权重。添加多个模型条目后，系统可在运行时依据策略选择适配模型。
1、打开OpenClawAI安装目录下的config/model_config.yaml文件。
2、在models列表下新增云模型条目，例如：name: qwen-api, type: api, endpoint: https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation, api_key: sk-xxx。
3、在同一models列表下追加本地模型条目，例如：name: llama3-local, type: llama_cpp, path: ./models/llama3.Q4_K_M.gguf, n_gpu_layers: 32。
4、保存文件并重启OpenClawAI服务使配置生效。
二、设置请求级模型路由规则
通过request_router.py可定义基于输入长度、关键词、用户角色或响应时效要求的条件分支逻辑，将不同请求分发至对应模型实例，避免硬编码绑定。
1、定位到src/routing/request_router.py文件。
2、在route_model()函数内插入判断逻辑，例如：if len(query) > 512 or "代码审查" in query: return "qwen-api"。
3、补充另一分支：elif user_role == "internal" and "敏感数据" not in query: return "llama3-local"。
4、确保每个分支返回值严格匹配model_config.yaml中定义的name字段。
OpenClaw专家 — 用于任何OpenClaw问题或需求，包括配置错误、网关崩溃、网关未启动、斜杠指令、频道路由等。
三、使用模型别名在对话中手动切换
OpenClawAI支持在单次请求的JSON payload中显式指定model字段，覆盖默认路由结果，适用于调试、A/B测试或用户自主选择场景。
1、构造POST请求体，包含字段：{"query": "解释量子纠缠", "model": "qwen-api"}。
2、向OpenClawAI的/chat/completions接口发送该请求。
3、若需调用本地模型，将model字段改为："llama3-local"，其余结构保持一致。
4、验证响应头中X-Used-Model字段是否与指定值完全一致。
四、配置负载均衡与故障转移链
当主用API模型响应超时或返回HTTP 5xx错误时，OpenClawAI可通过fallback_chain机制自动降级至备用模型，保障服务连续性。
1、编辑config/system_config.yaml，在fault_tolerance节点下添加fallback_chain。
2、设定主备顺序：fallback_chain: ["qwen-api", "llama3-local"]。
3、调整timeout_ms参数为：qwen-api: 8000, llama3-local: 12000。
4、触发一次模拟超时请求，观察日志中是否出现Fallback triggered to llama3-local提示。
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