Docker 里跑着 OpenClaw，你想让它连本地 Ollama，结果卡在 Connection Error 上——这是很多人的第一道坎。其实还有另一条路：在 OpenClaw 旁边加一路统一 API 通道 TaoToken。打开官网 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end 先拿到 API Key，再花三分钟把 Provider 配上，就能绕开 host.docker.internal 和 172.17.0.1 的地址之争，也能避开 OLLAMA_NUM_CTX 调不出来的静默截断。下面这套配置步骤仍然保留本地 Ollama 作为离线对照，只是多一个更稳的选择。对于已经部署好 OpenClaw 的人来说，接入成本其实很低：不用重构 Docker Compose，不用改 Ollama 容器，只需要在模型提供商列表里新增一项。对于还没部署的人来说，这套流程也能让你先跑通云上模型，再决定要不要折腾本地推理。

1. Docker 里的 OpenClaw 连 Ollama，卡点不在模型，在网络

1.1 host.docker.internal、172.17.0.1，三个地址选错一个就连不上

Docker 容器之间的通信没有“默认通”这回事。Ollama 在容器里监听 11434 端口，OpenClaw 在另一个容器里，它访问 Ollama 时的地址取决于二者所在的网络。最常用的写法是 host.docker.internal，它在 Docker Desktop for Mac/Windows 上有效，在 Linux 原生 Docker 上必须手动添加 extra_hosts 才有用。

Linux 上更常见的做法是直接填宿主机在 Docker 网桥上的 IP，通常是 172.17.0.1，但这个 IP 会随着 Docker 网络模式变化。比如你用了 docker-compose 且自定义了 network，默认网桥的 172.17.0.1 就不一定可用。另一种情况是 OpenClaw 直接跑在宿主机上，那 localhost:11434 就能通。这三种部署方式，对应三个不同的 Base URL，选错一个就报 Network Error。

如果你用 Docker Compose 部署 OpenClaw，还有一种写法：把 Ollama 和 OpenClaw 放在同一个 compose 文件里，用服务名 ollama:11434 互相访问。这个方案比 host.docker.internal 更稳定，但你得改 compose 文件并重建容器。原文章节里那张“基于 OpenClaw 运行环境选择地址”的表，本质上就是在解决这个问题。这也解释了为什么官方文档总强调“先确定 OpenClaw 在哪运行，再定 API Base URL”。

1.2 401 与静默截断：本地模型源的两个隐形坑

网络通了之后，401 是第二个坎。Ollama 本地 API 通常不需要鉴权，但部分版本或代理配置会要求一个 Key。OpenClaw 的 Provider 表单里 API Key 字段不能完全留空，于是有人填 ollama，有人填任意字符串，总之一顿试。这个问题不是 Ollama 本身复杂，而是 OpenClaw 对“必须填点什么”有要求，本地 API 又没有真正校验，反而造成困惑。

比 401 更隐蔽的是上下文被静默截断。OpenClaw 要求模型上下文窗口至少 16K tokens，而很多本地模型默认只有 2K 到 4K。当你连续交代几轮任务后，前面的内容会悄悄消失，对话表现成“失忆”。原文章节里把它归因于 OLLAMA_NUM_CTX 没设置够，解决方法是重新启动容器并加大这个环境变量。这个方法有效，但它只作用于你当前那一个 Ollama 容器，换一台机器、换一个镜像，又得重新调。

2. 加一路 TaoToken 之前，先准备好 Key 和模型 ID

如果你不想继续在上述三个地址里猜，也不想每次部署都要调 OLLAMA_NUM_CTX，可以给 OpenClaw 加一路云上 API。注意，这不会替代本地 Ollama，只是多一个 Provider。本地 Ollama 仍然适合离线、隐私敏感、纯本地开发场景；TaoToken 适合你临时需要更长上下文、更稳定响应、或者不想折腾 Docker 网络的时候。两种方式可以在 OpenClaw 里共存，按场景切换模型就行。

2.1 从官网创建 API Key 的完整动作

打开 TaoToken，注册后进入控制台，创建 API Key。Key 的格式是一串较长的随机字符，创建后复制保存，后续填进 OpenClaw 时要用。注意控制台可能会把创建好的 Key 只显示一次，建议立即存到本地密码管理器里。这个官网还承担模型广场和用量查看的功能，后面选模型、确认调用次数都会回到这里。如果你已经用惯了本地 Ollama 的免鉴权模式，可能会觉得多一步创建 Key 有点多余；但换个角度想，这一串随机字符也帮你把 OpenClaw 的请求身份区分开了，日志里能明确看到哪一次调用来自你。

2.2 本地 Ollama 配置先别删，留着做离线对照

原文推荐的 Ollama 配置仍然有效：如果你要继续用本地模型，docker run 启动 Ollama 容器、ollama run qwen2.5:14b 拉取模型这些步骤可以保留。我建议你把本地 Ollama 当作 OpenClaw 的“离线对照组”，保持 docker-compose 或 docker run 命令不变。这样当云上 API 出现网络波动时，你随时能切换回本地模型，OpenClaw 的整体流程不会断。

# 仍然保留：启动 Ollama 容器并设置较长上下文
docker run -d \
  -v ollama_data:/root/.ollama \
  -p 11434:11434 \
  -e OLLAMA_NUM_CTX=24576 \
  --name ollama \
  ollama/ollama

这段命令和原文一致，对应的是本地对照那一路。真正需要改的，只是在 OpenClaw 的模型提供商列表里新增一项，而不是推翻原有部署。

3. 在 OpenClaw 的 Model Providers 里新增 TaoToken

登录 OpenClaw Web 管理界面，进入 设置 -> 模型提供商。点击 添加提供商。这里不再从提供商列表里选 Ollama，而是新增一个自定义 Provider，按下面的表格填写。填好后 OpenClaw 通常会自动测试连接；如果没自动测，保存后发起一条对话也能触发验证。

3.1 Web UI 表单：Provider Name、API Key、Base URL 的填法

配置项	填写值（示例）	重要说明
Provider Name	TaoToken	自定义名称，用于在 OpenClaw 中标识这一路 API。
API Key	YOUR_API_KEY	在 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end 创建。
API Base URL	https://taotoken.net/api	末尾不要加 /v1。
Model Name	以模型广场返回为准	选择上下文窗口 ≥16K 的型号。

这里面最容易写错的是 API Base URL。TaoToken 的 Base URL 是 https://taotoken.net/api，不要在末尾补 /v1，也不需要补任何路径。如果你之前配过其他服务商，习惯性写成 /api/v1，保存后会直接连不上。这个规则与很多云厂商的 OpenAI-compatible 端点不一样，切记先确认。

3.2 模型名去模型广场挑，别凭记忆写

在 OpenClaw 里填 Model Name 时，不要凭印象填一个类似 qwen2.5:14b 的 ID。它是 Ollama 风格的模型名，不一定存在于 TaoToken 的模型广场。正确做法是到 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end 的模型广场，看当前可用的模型列表，复制其官方给出的模型 ID，再回到 OpenClaw 表单里粘贴。

选模型时优先挑上下文窗口大于等于 16K 的型号，这样能避开 OpenClaw 对上下文的最低要求。模型广场里一般会标注参数量、上下文长度、擅长任务，按你的实际使用场景选一个即可。如果你的项目里大量使用工具调用，就选指令跟随和 Function Calling 训练得更充分的模型；如果你只是做长文本总结，优先看上下文长度。不同模型在同一通道下的延迟也会有差异，先选一个主力的，剩下几个备用。

4. 上下文长度：TaoToken 不背 OLLAMA_NUM_CTX 的锅

OpenClaw 要求模型上下文窗口至少 16K tokens，这来自它的任务设计：Agent 会把历史对话、工具定义、环境信息一起塞进上下文。本地 Ollama 要满足这一点，需要你在容器启动时设 OLLAMA_NUM_CTX=24576 之类的大值，同时还要确保机器显存装得下。用 TaoToken 则不需要调整任何容器环境变量，你只需要在选模型时注意上下文长度这一栏。

4.1 OpenClaw 要求 16K 起步，选模型时先看这一点

为什么是 16K？因为 OpenClaw 这类 Agent 框架不只是“问一句答一句”，它要把多轮对话、用户意图、工具返回结果全部打包给模型。2K 上下文的模型在简单问答里看不出问题，一旦对话超过三轮，前面的内容就会被截断，模型会突然“忘记”你最开始给的指令。这不是模型笨，而是上下文窗口不够。选 16K 及以上，能在大多数真实任务里留出余量，不会对话到一半就丢失信息。

4.2 用官网控制台确认返回长度，而不是只靠观感

判断上下文是否真的够用，最好去 TaoToken 控制台看每次请求的 token 用量记录。对话变短、回答答非所问，可能是上下文窗口被占满，也可能是模型本身能力问题。控制台会显示每次请求的输入 token 数和输出 token 数，这个数据比主观感受准确。拿到数据后，你才能判断是该换更长的上下文模型，还是该精简对话历史。

控制台里如果没有逐条用量，至少能看到累计消耗和失败请求数。对比你发消息的时间点，如果失败请求数同步上涨，说明配置或者模型选择有问题；如果只有成功请求，说明链路正常，只是模型输出质量或上下文策略需要调。这里的重点是把“看起来没回好”和“链路没通”分开，避免在错误的方向上反复重启容器。

5. 验证对话链路：先在 OpenClaw 里聊一句

保存 Provider 配置后，接下来验证整个链路。在 OpenClaw 的会话界面选择刚才添加的 TaoToken Provider，随便发一条能观察上下文效果的消息。如果回复正常，说明 API Key、Base URL、模型 ID 三项都配对了。此时再发一个较长的多轮任务，确认长上下文的稳定性。

5.1 在 OpenClaw 会话里发消息并查 Docker 日志

OpenClaw 的日志输出在 Docker 容器一侧。执行 docker logs <openclaw-container-name> 2>&1 | grep -i "401\|404\|200"，看到 200 说明网关接受了请求，看到 401 说明 Key 无效，看到 404 多半是 Base URL 写错。日志里的错误信息比界面上的提示更具体，是定位问题最直接的入口。

5.2 如果没通，用 docker logs 与 curl 定位

如果对话一直转圈，先把范围缩小：是不是只有 TaoToken 这个 Provider 不通？用本地 Ollama 发一条消息，如果正常，说明 OpenClaw 本身没问题，问题出在 TaoToken 配置上。此时回到第 3 章表格，逐项核对。还有一个容易被忽略的点：OpenClaw 的 Provider 配置修改后，可能需要重启容器或重新加载页面才会生效。改完配置先重启，再测试。

如果你同时在多个环境里跑 OpenClaw，比如本地 Docker 和远程服务器各一套，记得每个环境都单独配一遍。API Key 可以复用，但 Base URL 的可用性取决于目标服务器能否访问外网。远程服务器如果只能内网访问，那这一路云上 API 也连不通；这种情况还是用本地 Ollama 或部署在内网的模型服务更实际。

6. OpenClaw 连 TaoToken 的排障清单与解决动作

这一章对应原文章节“常见问题与解决方案”，但报错场景已经从 Ollama 的端口/鉴权变成了云上 API 的常见配置错误。假设你已经把 Provider 填好，下面是按出现频率排序的问题与动作。

6.1 Connection Error / Network Error

现象是 OpenClaw 提示无法连接到统一 API。先检查网络出口：OpenClaw 所在容器是否能访问外网。本地 Ollama 不需要外网，所以这个错误在原来配置 Ollama 时不会出现。再检查 API Base URL 是否写成 https://taotoken.net/api/v1，多一个 /v1 就会导致路由找不到。最后检查 Key 是否带有多余空格，复制粘贴时很容易带入换行符。

6.2 401 Unauthorized

现象是请求被拒绝，提示认证失败。多数情况是 API Key 没填对，或者填成了 ollama 这种占位符。回到 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end 控制台重新复制 Key，确认没有漏字符。如果 Key 确认无误，检查它是否已启用。部分控制台支持创建多个 Key，逐个启停，确保当前 Key 处于启用状态。

6.3 Model Not Found 与上下文被截断

现象分两种：一是保存 Provider 后测试连接报模型不存在，二是对话中途答非所问。前者是模型 ID 没对上，去模型广场复制官方 ID 重新填。后者要分清是 OpenClaw 上下文控制参数过小，还是所选模型本身上下文短。OpenClaw 侧可以调大单次请求的最大 token 上限；模型侧则换一个上下文长度更大的型号。如果控制台显示输入 token 接近上限，就说明确实是模型窗口不够。

补一句和原文的对比：在 Ollama 环境下，上下文被截断通常是 OLLAMA_NUM_CTX 没设置够，你需要在 Docker 启动参数里加 -e OLLAMA_NUM_CTX=24576 并重建容器。换到 TaoToken 后，这个环境变量不再有意义，你只需要把模型 ID 换成模型广场里标注长上下文的那个，再观察控制台用量即可。本地容器变量只管本地推理进程，云上 API 的上下文长度由模型自身决定，两者不要混着调。

配置到这里就完成了。接下来回到 TaoToken 控制台，看刚才那轮对话是否记上账、延迟多少、输入输出 token 分别是多少。把这些数字记下来，作为你这套 OpenClaw 环境的基准。后续如果哪天觉得响应变慢，先看控制台数据，再决定是切换备选模型还是优化自己的提示词。顺手再创建一两个 Key，按不同项目分开管理，这样做日志审计时能直接定位到具体项目，而不用在共用 Key 里猜。