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# 4.5 本章小结

第四章把“模型能调用”升级为“模型可控”。核心不是换更强模型，而是把配置、认证、选择与故障转移做成可解释的系统能力。

## 4.5.1 关键结论

* 配置决定行为：先分清作用域，再谈优先级与生效证据。
* 供应商接入要可替换：密钥注入、环境隔离与轮换是底线。
* 模型选择要工程化：质量/成本/延迟/可靠性四维，依赖固定用例库回归。
* 故障转移要可验证：重试、轮换、回退、冷却必须能在演练中触发并被解释。

## 4.5.2 最小闭环（可复制）

下面给出一份“只做本章关键事”的最小配置：设定默认主模型、配置一条回退链路，并用命令验收。

1. 配置片段（把它合并进你的 `~/.openclaw/openclaw.json`）：

```javascript
{
  // 如果你已通过 openclaw onboard 完成内置供应商认证，
  // 以下 models.providers 段可省略——认证信息已在 auth-profiles 中。
  // 仅当需要覆盖 baseURL、headers 或接入自定义供应商时才需要显式声明。

  agents: {
    defaults: {
      model: {
        primary: "openai/gpt-5.4",
        fallbacks: ["anthropic/claude-sonnet-4-6"],
      },
    },
  },
}
```

如果你走的是 ChatGPT/Codex 订阅 OAuth，模型引用仍使用 `openai/*`，订阅认证由 Codex/OpenAI auth profile 与运行时表达；历史 `openai-codex/*` 模型引用应通过 `openclaw doctor --fix` 迁移。直接 OpenAI API Key 路径也使用 `openai/*`，但选择不同的认证 profile。两者都要以当前模型目录和运行时策略为准。

2. 验收命令（只看结果，不靠感觉）：

```bash
openclaw doctor
openclaw models status
openclaw models status --probe
openclaw status --deep
```

达到的目标：认证状态可解释、provider live auth 可验证、默认模型可解释、回退链路存在且可演练。

## 4.5.3 读者自检

* 能否说明“某个配置字段最终生效值”的证据链（配置路径、体检、日志）？
* 是否具备至少一主一备两条模型链路，并完成最小验收？
* 当出现 401/429/超时/5xx 时，系统分别应该采取什么动作？

## 4.5.4 下一章预告

[第五章](/openclaw_guide/di-er-bu-fen-jin-jie-shi-yong/05_tools_skills.md)进入工具系统、技能与插件：把“会回答”升级为“会行动”，并把行动能力收敛在最小权限与可审计边界内。

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