多模型路由配置未生效会导致任务无法自动分发或主模型不可用时不触发备用路径；需依次完成gateway路由规则配置、channels通道声明、环境变量安全注入、会话级模型覆盖及故障注入测试五步操作。
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如果您已部署OpenClaw但发现模型调用无法按任务类型自动分发，或主模型不可用时未触发备用路径，则可能是由于多模型路由配置未生效。以下是实现GPT-4、Claude及本地模型智能切换的具体操作步骤：
一、通过Gateway路由规则配置主备模型调度
Gateway作为OpenClaw的请求分发中枢，支持基于任务能力标签（如code_generation、long_context）和fallback策略的动态路由。配置后可实现在GPT-4超时或返回429时，自动降级至Claude Sonnet或本地Ollama服务。
1、打开config/gateway.yaml文件。
2、在routes字段下添加如下结构：
3、为代码任务单独定义路由，指定capability: "code_generation"并绑定default_channel: "claude-3"。
4、设置fallback_channels为["qwen-max", "ollama-qwen2.5"]，确保三级降级链路完整。
5、保存文件后执行openclaw gateway restart使配置生效。
二、在Channels目录中声明多模型通道
Channels定义各模型的具体连接参数，包括厂商、base_url、认证方式与模型标识。每个YAML文件对应一个独立通道，支持异构协议（OpenAI兼容、Anthropic原生、Ollama本地）。
1、进入config/channels/目录。
2、新建openai-gpt4.yaml，填入GPT-4的provider: "openai"、model: "gpt-4"与base_url: "https://api.openai.com/v1"。
3、新建anthropic-claude3.yaml，设置provider: "anthropic"、model: "claude-3-opus-20240229"及base_url: "https://api.anthropic.com/v1"。
4、新建ollama-qwen2.5.yaml，指定provider: "ollama"、model: "qwen2.5:7b"与base_url: "http://localhost:11434/v1"。
5、确认所有文件中api_key字段均使用${ENV_VAR_NAME}占位符，不硬编码密钥。
三、环境变量注入与密钥安全隔离
API密钥等敏感凭证必须通过环境变量注入，避免明文泄露于配置文件。OpenClaw启动时自动读取.env文件并解析占位符，实现凭证与配置解耦。
1、在项目根目录创建.env文件。
2、写入OPENAI_API_KEY=sk-xxx、ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxx两行。
当代理已经知道网站路由或内容URL，并且在启动前需要有效的sitemap XML、sitemap索引或robots.txt引用时，请使用sitemap。这是一个发布构件技能，而不是爬虫或SEO平台。
3、为本地Ollama添加OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434。
4、执行source .env（Linux/macOS）或set -a; source .env; set +a（Windows WSL）加载变量。
5、验证变量是否生效：echo $OPENAI_API_KEY应输出非空字符串。
四、启用会话级模型覆盖与能力匹配
当某次对话需强制使用特定模型（如图像分析必须走Qwen-VL），可通过会话指令覆盖全局路由策略，实现细粒度控制。该机制不修改配置文件，仅对当前会话生效。
1、在OpenClaw CLI中输入openclaw agent --model alibaba-cloud/qwen-vl-plus启动新会话。
2、在已有会话中发送指令：/session_status model=ollama-qwen2.5。
3、使用/status命令确认当前会话绑定的active_channel为ollama-qwen2.5。
4、发起含视觉描述的请求，观察响应头中X-Model-Used字段是否返回qwen2.5:7b。
5、关闭当前会话后，新会话将恢复默认路由策略。
五、验证路由有效性与故障注入测试
完成全部配置后，需通过模拟故障验证fallback机制是否真实可用。该步骤直接检验多模型路由的鲁棒性，避免生产环境中出现单点失效。
1、临时停用本地Ollama服务：ollama serve进程终止。
2、向OpenClaw发送一条标记capability: "local_file_read"的请求。
3、检查日志中是否出现Fallback triggered: switching from ollama-qwen2.5 to qwen-max。
4、确认响应内容由阿里云Qwen-Max生成，且X-Route-Step字段显示2（表示执行了二级路由）。
5、手动重启Ollama服务，再次发送相同请求，验证是否自动切回本地模型并返回X-Route-Step: 1。
