必须配置基于语义深度的动态路由规则，否则请求将默认打到同一模型导致低效或低质响应；需在gateway.yaml定义complexity_levels三级标签，绑定模型通道支持范围，并设置主路由与fallback链路。
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当你的AI服务需要根据用户提问的复杂度（如是否含多步推理、是否需长上下文、是否涉及代码生成）自动选择Grok-4.3 Fast、Grok-4 Fast或Grok Code Fast 1时，必须配置基于语义深度的动态路由规则，否则所有请求将默认打到同一模型，造成高成本低效或低质量响应。
定义问题复杂度分级标签
第一步：在OpenClaw的config/gateway.yaml中新增complexity_levels字段，明确划分三类问题特征：
• 【low】：单句事实查询、翻译、润色，token长度＜128，不含逻辑连接词（如“因此”“然而”“假设”）；
• 【medium】：含2～3步推理、需引用前文内容、支持≤4K上下文，常见于业务分析、文案策划；
• 【high】：含数学推导/链式思考提示/代码块嵌入/跨文档比对，要求≥128K token上下文与Always-On推理模式。
这一步不可跳过——若不显式定义分级，后续路由规则将失去判断依据，模型选择完全随机。
绑定模型通道与复杂度等级
方法一：静态映射（适用于固定业务线）
在config/channels/目录下，为每个Grok模型创建独立YAML文件，并在metadata中声明complexity_support字段：
• grok-4.3-fast.yaml → complexity_support: ["high", "medium"]
• grok-4-fast.yaml → complexity_support: ["medium", "low"]
• grok-code-fast1.yaml → complexity_support: ["high"]（仅限含```python等代码块的请求）
方法二：动态权重计算（推荐用于混合负载场景）
启用OpenClaw内置的complexity_scoring插件，在gateway.yaml中添加：
scorer: "llm_based" → 启用轻量级DistilBERT微调模型实时打分；
OpenClaw 基础设施心跳监控与自动恢复：部署/卸载心跳守护进程，配置主机监控（Gateway、磁盘、内存、CPU、进程），设置飞书告警，自动重启故障Gateway。适用关键词：心跳监控、heartbeat daemon、服务器告警、自动重启、健康检查、auto recovery。
thresholds: {low: 0.3, medium: 0.65} → 分数低于0.3走Grok-4 Fast，0.3～0.65走Grok-4.3 Fast，高于0.65强制路由至Grok Code Fast 1。
注意：此插件需额外加载scorer-model.bin权重文件，未部署时会降级为关键词匹配（准确率下降约22%）。
配置路由策略与fallback链路
① 打开config/gateway.yaml，定位routes区块；
② 添加主路由规则，按复杂度标签匹配并指定通道：
- match: {complexity: "high"}
default_channel: "grok-code-fast1"
fallback_channels: ["grok-4.3-fast", "grok-4-fast"]
③ 补充兜底规则，覆盖未识别复杂度的请求：
- match: {complexity: "unknown"}
default_channel: "grok-4-fast"
④ 保存后执行openclawgateway restart使新路由生效；
⑤ 验证：发送含请推导x²+2x+1=0的解，并用Python验证的请求，检查日志中是否出现→ grok-code-fast1路径记录。
