在 AI 自动化工具的日常使用中，OpenClaw 凭借轻量化部署、多模型调度、低资源占用的优势，成为很多开发者处理脚本生成、批量内容处理、自动化任务的首选工具。但在国内网络环境下，直接对接海外大模型接口，始终绕不开请求超时、连接中断、代理不稳定等核心痛点，导致自动化任务频繁中断，使用体验大打折扣。而 4SAPI 作为国内原生兼容 OpenAI 规范的 AI 接口聚合平台，只需 3 分钟简单配置，就能让 OpenClaw 彻底摆脱网络限制，实现稳定流畅的大模型调用，本文就以全程可复制的代码，带你完成极简对接。
一、2 分钟完成前置准备
1. OpenClaw 环境一键部署
OpenClaw 基于 Node.js 运行，Windows 用户推荐使用 WSL2，macOS 与 Linux 可直接在终端执行命令，一键完成安装：
bash
运行
# 官方一键安装脚本
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
# 验证安装结果，返回版本号即部署成功
openclaw --version
2. 4SAPI 调用凭证获取
登录 4SAPI 平台完成注册，进入控制台「API 密钥管理」模块，生成专属 API Key 并妥善保存，地址支持国内直连、无需代理，完美兼容 OpenAI 接口规范，可直接对接 GPT、Claude、Kimi 等主流大模型，无需额外改造 OpenClaw 源码。
二、核心配置：1 行修改完成对接
OpenClaw 的所有模型调用参数，都集中在默认配置文件~/.openclaw/openclaw.json中，无需改动底层代码，只需替换文件内容即可完成对接：
json
{
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "sk-你的4SAPI专属API Key",
"OPENAI_API_BASE": "https://4sapi。com/v1",
"HTTP_TIMEOUT": 30000
},
"agents": {
"defaults": {
"model": {
"primary": "gpt-4o-mini",
"fallbacks": ["claude-3-5-sonnet"]
},
"settings": {
"temperature": 0.6,
"max_tokens": 4096
}
}
}
}
配置保存后，执行重启命令让参数立即生效：
bash
运行
openclaw restart
三、实战调用：2 种常用场景代码示例
1. 命令行快速验证连通性
无需编写脚本，直接在终端执行对话指令，验证对接是否成功：
bash
运行
openclaw chat --prompt "写一个Python批量重命名文件的脚本"
终端快速返回结果、无报错无超时，即代表 OpenClaw 已成功通过 4SAPI 完成模型调用。
2. 脚本化批量任务调用
日常自动化场景中，可直接复用以下 Python 代码，实现批量内容处理：
python
运行
from openclaw.agents import DefaultAgent
# 自动加载4SAPI配置，无需额外传参
agent = DefaultAgent()
def batch_content_process(prompt_list):
result = []
for prompt in prompt_list:
try:
resp = agent.chat.completions.create(
model="claude-3-5-sonnet",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
result.append(resp.choices[0].message.content)
except Exception as e:
result.append(f"处理失败：{str(e)}")
return result
# 测试调用
if __name__ == "__main__":
test_prompts = ["写一段代码注释规范", "写一个接口测试用例模板"]
process_result = batch_content_process(test_prompts)
for item in process_result:
print(item)
总结
OpenClaw 接入 4SAPI 全程无复杂操作，无需修改源码，仅需简单配置即可完成对接。4SAPI 的国内直连、全模型兼容、低成本的特性，完美解决了国内开发者使用 OpenClaw 的核心痛点，让 OpenClaw 的自动化能力真正落地可用，是国内用户使用 OpenClaw 的最优适配方案。
