GMI Cloud Inference Engine 是全球 AI 模型统一接入与在线使用的“高性能推理引擎平台”，底层搭载 H100/H200 芯片，集成全球近百个最前沿的大语言模型和视频生成模型，如 Minimax、DeepSeek、GPT OSS、Qwen、Kling 等，为 AI 开发者与企业提供速度更快、质量更高的模型服务。
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GMI Cloud Inference Engine AI 场景实践案例集【龙虾篇】上。
本期任务目标：在 OpenClaw 中接入 GMI Inference Engine 的模型 API，借助 OpenClaw 高度灵活的扩展能力，打造专属的本地化 AI 工作助手～
OpenClaw 是一款强大的 AI 助手集成平台，支持将各类前沿大模型与飞书等主流协作工具无缝对接，高度灵活的扩展能力可实现自定义 API 接入、多消息通道配置，轻松打造专属的本地化 AI 工作助手。
话不多说，跟着步骤操作，轻松完成对接，解锁全新使用体验～
01
准备工作：环境就绪
Get ready?
首先确认设备满足基础环境要求，让后续操作更顺畅！具体配置要求是这样的：
满足系统要求后，还需要安装好Git，直接前往 Git 官网按照提示完成安装即可，操作简单无难度。
💻 安装 OpenClaw
本文以 Windows 系统为例展开讲解，同时附上 Mac 和 Linux 的安装方式，大家可根据自己的设备系统自行选择。
在管理员 身份的 PowerShell中执行命令：
npm install -g openclaw-cn@latest
Mac和Linux端则在终端中运行以下命令：
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
该命令将自动完成以下操作：
✅ 在用户环境中安装 OpenClaw
✅ 自动安装所需的依赖项
✅ 启动 OpenClaw 引导配置流程
💡 异常处理（仅 Windows）
若遇 “无法加载脚本” 错误，依次执行以下命令修复：Get-ExecutionPolicy → 若返回 Restricted，执行 Set-ExecutionPolicy RemoteSigned 输入 Y 确认，重新执行安装命令即可。
安装完成后，启动交互式引导配置流程，执行命令：
openclaw-cn onboard --install-daemon
程序启动后弹出安全警告，选择【Yes】继续，后续出现 "快速启动（Quickstart）" 选项直接选中，开启后续配置～
02
API 接入步骤
API Connection Guide
引导流程中按提示依次操作，完成 GMI Inference Engine 中模型 API 与 OpenClaw 的对接，每一步都超清晰，跟着做就对了！
步骤1：选择模型提供商
提示 Model / auth provider 时，Windows 端选择【自定义模型 (兼容 OpenAI/Anthropic) 】 后选择 【Custom Provider API key】；
Mac/Linux 用户选择 【Custom Provider (Any Open or Anthropic compatible endpoint)】 （列表倒数第二位）
步骤2：输入 API Base URL
在Windows 端，在提示 Select protocol 时我们需选【OpenAI Compatible】 随后输入的 ID 输入 gmi ， 提示 API Base URL 时，输入：
https://api.gmi-serving.com/v1
Mac/Linux 用户直接输入即可；
步骤3：选择 API Key 提供方式
到这一步，Windows 端可以先确认自己心仪的模型，这些都是可选的模型示例：
Mac/Linux 用户会提示 How do you want to provide this API key? 时，这时选择Paste API key now，回车确认；
步骤4：获取 API Key
打开 GMI Cloud Inference Engine 平台并登录，点击右上角头像→【API Keys】→【Create API Key】，自定义名称后生成密钥，立即复制保存（仅创建时可见，刷新后将无法查看） ；
步骤5：粘贴 API Key
在引导程序的 API Key 输入框中，粘贴复制的 API Key（若无法粘贴，可以试着右键窗口直接粘贴或手动输入），回车确认；
步骤6：选择端点类型
Windows 端在输入完 API Key 后，选 gmi，再在后面的模型列表里选你想要的模型，即可大功告成；
Mac/Linux 用户提示 Endpoint compatibility 时，选择【OpenAPI-compatible (Uses /chat/completions)】 ，回车确认，随后继续完成以下操作：
步骤7：选择模型 ID
提示 Model ID 时，输入 GMI Cloud 支持的模型 ID，即步骤3的示例模型；
步骤8：设置端点别名
提示 Endpoint ID 时，输入自定义别名（如 GMI），回车确认；
步骤9：设置模型别名（可选）
提示 Model alias (optional) 时，可输入别名（如 Gemini）或直接回车，完成后系统将自动验证配置有效性，验证通过即进入消息通道配置～
如果想学习如何配置消息交互通道，不妨点击关注我们，下一期将为大家详细分享具体操作方法～
