# LiteLLM

> 通过 LiteLLM Proxy 运行 OpenClaw，以实现统一的模型访问和成本跟踪

- 网址：https://funcoding.ai/agents/openclaw/providers/litellm/
- 来源：OpenClaw 官方文档原文（中文），MIT 许可，同步于 2026-10-11
- 官方原文：https://docs.openclaw.ai/zh-CN/providers/litellm

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[LiteLLM](https://litellm.ai) 是一个开源 LLM Gateway 网关，通过统一 API 接入 100 多个模型
提供商。通过 LiteLLM 路由 OpenClaw，可集中跟踪成本和记录日志，使用带有
支出限额的虚拟密钥，并实现后端故障转移，而无需更改 OpenClaw 配置。

## 快速开始

**新手引导（推荐）**

```bash
openclaw onboard --auth-choice litellm-api-key
```

如需针对远程代理进行非交互式设置，请显式传入代理 URL：

```bash
openclaw onboard --non-interactive --accept-risk --auth-choice litellm-api-key \
  --litellm-api-key "$LITELLM_API_KEY" --custom-base-url "https://litellm.example/v1"
```

**手动设置**

**启动 LiteLLM 代理**

```bash
pip install 'litellm[proxy]'
litellm --model claude-opus-4-6
```

**将 OpenClaw 指向 LiteLLM**

```bash
export LITELLM_API_KEY="your-litellm-key"
openclaw
```

## 配置

```json5
{
  models: {
    providers: {
      litellm: {
        baseUrl: "http://localhost:4000",
        apiKey: "${LITELLM_API_KEY}",
        api: "openai-completions",
        models: [
          {
            id: "claude-opus-4-6",
            name: "Claude Opus 4.6",
            reasoning: true,
            input: ["text", "image"],
            contextWindow: 200000,
            maxTokens: 64000,
          },
          {
            id: "gpt-4o",
            name: "GPT-4o",
            reasoning: false,
            input: ["text", "image"],
            contextWindow: 128000,
            maxTokens: 8192,
          },
        ],
      },
    },
  },
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "litellm/claude-opus-4-6" },
    },
  },
}
```

新手引导写入的默认模型是 `litellm/claude-opus-4-6`。

## 图像生成

LiteLLM 可以通过 OpenAI 兼容的 `/images/generations` 和
`/images/edits` 路由为 `image_generate` 工具提供后端支持。默认图像模型是 `gpt-image-2`；可在
`agents.defaults.mediaModels.image` 下配置其他模型：

```json5
{
  models: {
    providers: {
      litellm: {
        baseUrl: "http://localhost:4000",
        apiKey: "${LITELLM_API_KEY}",
      },
    },
  },
  agents: {
    defaults: {
      imageGenerationModel: {
        primary: "litellm/gpt-image-2",
        timeoutMs: 180_000,
      },
    },
  },
}
```

local loopback LiteLLM URL（`http://localhost:4000`、`127.0.0.1`、`::1`、`host.docker.internal`）无需全局专用网络覆盖即可
使用。对于托管在 LAN 上的代理，请设置
`models.providers.litellm.request.allowPrivateNetwork: true`，因为 API 密钥会发送到该主机。

## 高级

<details>
<summary>虚拟密钥</summary>

为 OpenClaw 创建一个带有支出限额的专用密钥：

```bash
curl -X POST "http://localhost:4000/key/generate" \
  -H "Authorization: Bearer $LITELLM_MASTER_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "key_alias": "openclaw",
    "max_budget": 50.00,
    "budget_duration": "monthly"
  }'
```

将生成的密钥用作 `LITELLM_API_KEY`。

</details>

<details>
<summary>模型路由</summary>

LiteLLM 可以将模型请求路由到不同后端。在 LiteLLM 的 `config.yaml` 中进行配置：

```yaml
model_list:
  - model_name: claude-opus-4-6
    litellm_params:
      model: claude-opus-4-6
      api_key: os.environ/ANTHROPIC_API_KEY

  - model_name: gpt-4o
    litellm_params:
      model: gpt-4o
      api_key: os.environ/OPENAI_API_KEY
```

OpenClaw 会继续请求 `claude-opus-4-6`；LiteLLM 负责处理路由。

</details>

<details>
<summary>查看用量</summary>

```bash
# 密钥信息
curl "http://localhost:4000/key/info" \
  -H "Authorization: Bearer sk-litellm-key"

# 支出日志
curl "http://localhost:4000/spend/logs" \
  -H "Authorization: Bearer $LITELLM_MASTER_KEY"
```

</details>

<details>
<summary>代理行为说明</summary>

- LiteLLM 默认运行在 `http://localhost:4000` 上。
- OpenClaw 通过 LiteLLM 代理式的 OpenAI 兼容 `/v1` 端点进行连接。
- 配置 LiteLLM 基础 URL 后，不会应用仅限原生 OpenAI 的请求调整：
  不使用 `service_tier`，不使用 Responses `store`，不使用提示缓存提示，也不进行 OpenAI 推理强度
  载荷调整。
- 隐藏的 OpenClaw 归因标头（`originator`、`version`、`User-Agent`）仅会发送到
  已验证的原生 OpenAI 端点，因此不会注入自定义 LiteLLM 基础 URL。

</details>

<div class="callout callout-note">

有关常规提供商配置和故障转移行为，请参阅[模型提供商](https://funcoding.ai/agents/openclaw/concepts/model-providers/)。

</div>

## 相关内容

- [LiteLLM 文档](https://docs.litellm.ai)：LiteLLM 官方文档和 API 参考。
- [模型选择](https://funcoding.ai/agents/openclaw/concepts/model-providers/)：所有提供商、模型引用和故障转移行为的概览。
- [配置](https://funcoding.ai/agents/openclaw/gateway/configuration/)：完整配置参考。
- [Models](https://funcoding.ai/agents/openclaw/concepts/models/)：如何选择和配置模型。