---
title: "เชื่อมต่อ OpenClaw กับโมเดลบนคลาวด์และในเครื่อง · DotsAgent"
description: "เชื่อมต่อ OpenClaw กับ OpenAI, Anthropic, Gemini หรือ OpenRouter ด้วย API key ตั้งโมเดลเริ่มต้น หรือรัน LM Studio ที่พอร์ต 1234 หรือ vLLM ที่พอร์ต 8000 ในเครื่อง"
url: https://dotsagent.io/th/openclaw/models
---

คู่มือ OpenClaw · 4 ขั้นตอน

# เชื่อมต่อโมเดลกับ OpenClaw

เพิ่ม API key ของผู้ให้บริการบนคลาวด์ให้ OpenClaw แล้วเลือกโมเดลเริ่มต้น หรือชี้ไปยัง server ในเครื่อง เช่น LM Studio หรือ vLLM

ผู้ให้บริการบนคลาวด์เป็นปลั๊กอินผู้ให้บริการอย่างเป็นทางการ ซึ่งอ่าน key จาก environment variables นอกจากผู้ให้บริการที่ระบุไว้ที่นี่แล้ว ยังรองรับอีกประมาณ 30 ราย

1. ตั้งค่า key ของผู้ให้บริการ export key ของผู้ให้บริการ แล้วแสดงรายการโมเดลที่ OpenClaw ใช้งานได้ รูปแบบเดียวกันนี้ใช้ได้กับ OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEY, OPENROUTER_API_KEY, XAI_API_KEY, MISTRAL_API_KEY, GROQ_API_KEY และ DEEPSEEK_API_KEY shell`export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... openclaw models list`
2. เลือกโมเดลเริ่มต้น คัดลอก model id จากรายการในรูปแบบ provider/model แล้วตั้งเป็นค่าเริ่มต้น shell`openclaw models set <provider/model>`
3. ใช้ LM Studio ในเครื่อง เริ่ม local server ของ LM Studio แล้วเพิ่มรายการใน openclaw.json ใต้ models.providers.<id> โดยใช้ baseUrl นี้และตั้ง api เป็น openai-responses สามารถใช้ apiKey ตัวอย่าง เช่น ollama-local ได้ การตั้งค่า`Base URL: http://127.0.0.1:1234/v1 API: openai-responses`
4. ใช้ vLLM, SGLang หรือ MLX server เหล่านี้ใช้พอร์ต 8000 เป็นค่าเริ่มต้น และต้องตั้ง api เป็น openai-completions ลงทะเบียน server เหล่านี้ใต้ models.providers.<id> ด้วยวิธีเดียวกัน Ollama มี provider ของตัวเอง ส่วน llama.cpp มาพร้อมปลั๊กอินที่จัดการ local server ให้ การตั้งค่า`Base URL: http://127.0.0.1:8000/v1 API: openai-completions`

โมเดลในเครื่องต้องใช้หน่วยความจำมากกว่า gateway อย่างมาก สูตรตั้งค่า llama.cpp ที่เล็กที่สุดยังต้องใช้ประมาณ 8 GiB จึงควรตรวจสอบเครื่องก่อนเปลี่ยนจาก API บนคลาวด์

## คู่มือ OpenClaw เพิ่มเติม

[ติดตั้ง OpenClaw](https://dotsagent.io/th/openclaw/install)

[รัน OpenClaw บน VPS](https://dotsagent.io/th/openclaw/vps)

[รัน OpenClaw ใน Docker](https://dotsagent.io/th/openclaw/docker)

[รัน OpenClaw บน Raspberry Pi](https://dotsagent.io/th/openclaw/raspberry-pi)

[เชื่อมต่อ OpenClaw กับ Telegram](https://dotsagent.io/th/openclaw/telegram)

[เสริมความปลอดภัยให้ OpenClaw gateway](https://dotsagent.io/th/openclaw/hardening)

[การเข้าถึง OpenClaw จากระยะไกล](https://dotsagent.io/th/openclaw/remote-access)

## แหล่งข้อมูล

1. [docs.openclaw.ai](https://docs.openclaw.ai/concepts/model-providers/official-provider-plugins)/concepts/model-providers/official-provider-plugins
2. [docs.openclaw.ai](https://docs.openclaw.ai/gateway/local-models)/gateway/local-models

แหล่งอ้างอิงอิสระสำหรับผู้สร้าง AI agent ไม่มีส่วนเกี่ยวข้องกับผู้ให้บริการที่กล่าวถึง

© 2026 DotsAgent · ตรวจสอบข้อมูลเมื่อ 1 ตุลาคม 2569