temperature参数必须配置在models数组内具体模型对象中，且api字段需设为"openai-completions"才生效；办公场景推荐三档值：会议纪要等结构化内容用0.35，邮件润色用0.55，制度起草分阶段采用0.65/0.25/0.4。
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在OpenClaw中调用智谱GLM-4-Flash处理会议纪要整理、邮件润色、制度文档生成等办公任务时，temperature参数直接影响输出的专业性、稳定性与可编辑性——设为0.9可能让一封正式邮件冒出“亲爱的战友”这种表述，而设为0.1又会让制度条款变得机械重复、缺乏语义连贯性。
确认配置文件中temperature字段的生效位置
打开~/.openclaw/openclaw.json，定位到models.providers节点下的目标模型配置块。注意：temperature必须写在models数组内具体模型对象中，而非外层provider层级。写错位置会导致参数被完全忽略，模型始终使用默认值0.7。
检查该模型的api字段是否为"openai-completions"——只有启用兼容层，temperature才会被正确传递给GLM-4-Flash。若误设为"openai-chat"，参数将被静默丢弃。
办公场景下temperature的三档推荐值
方法一：结构化内容生成（如会议纪要、流程SOP）
设为【0.35】。这个值足够压制模型自由发挥倾向，强制它严格依据输入文本组织逻辑链。实测发现，高于0.4时会出现无中生有的责任主体（如“行政部需在3个工作日内反馈”——原文未提行政部），低于0.3则导致时间状语缺失（“完成审批”不带时限）。
方法二：沟通类文本润色（如对外邮件、客户回复）
设为【0.55】。此值在保持专业语气的前提下，允许适度调整句式节奏。例如将“请查收附件”优化为“随函附上相关材料，敬请审阅”，但不会引入口语化表达或情感词汇。温度超过0.6后，模型开始添加“非常感谢您的支持！”这类未经指令授权的客套话。
使用聊天补全、重试、结构化输出和明确的 User-Agent 标头运行 AIMLAPI LLM 与推理工作流，适用于 Codex 对 AIMLAPI 模型进行脚本化提示/推理调用的场景。
方法三：制度/合同条款起草
第一步：初始草案阶段 → temperature=0.65
第二步：合规校验阶段 → temperature=0.25
第三步：终版微调阶段 → temperature=0.4
初始阶段需要一定发散性以覆盖边缘情形；校验阶段必须锁定逻辑主干，杜绝歧义；终版则需平衡严谨性与可读性。三次调用间切换temperature值，比单次设为0.45效果提升明显——后者常在“不得”和“不应”之间摇摆，造成法律效力弱化。
验证temperature是否真正生效
在OpenClaw命令行中执行openclaw test --model glm-4-flash --prompt "列出三个常见办公软件的快捷键组合，用表格呈现"。
观察输出：若temperature=0.35时三次运行结果高度一致（仅标点微调），temperature=0.55时表格列顺序或示例软件略有变化，temperature=0.65时出现不同软件组合（如加入小众工具），说明参数已正确注入模型推理流程。
若所有temperature设置下输出完全相同，立即检查baseUrl是否指向http://localhost:11434/v1——Ollama服务端若未启用--enable-llm参数，会直接忽略temperature请求头。
