核心用法
/provider_sync 是 OpenClaw 生态的模型配置同步中枢,解决多上游 Provider 模型列表与本地配置脱节的痛点。通过标准 OpenAI /v1/models 端点拉取上游模型元数据,自动规范化字段(contextWindow/maxTokens/reasoning 等),并以 dry-run → confirm → apply 的三段式交互确保变更可控。
显著优点
- 零误触设计:默认 dry-run 模式,所有变更先预览再确认,写前自动备份配置
- 智能裁剪:v2 默认 prune
agents.defaults.models,消除「菜单有但不可用」的幽灵条目 - 多源适配:内置
generic/gpt/gemini三种 profile,自动适配 OpenAI/Gemini/类 OpenAI 上游的字段差异 - 全环境兼容:纯文本命令交互,无需依赖 Telegram inlineButtons
潜在局限
- 需上游严格遵循 OpenAI
/v1/models格式,非标准端点可能需手动 mapping probe探测参数为高级功能,配置错误可能导致同步失败--no-prune-agent-aliases遗留模式会累积过期别名,长期可能污染配置
适合人群
- 运维多上游 OpenAI 兼容 API 的 OpenClaw 管理员
- 需要定期对齐模型列表与本地白名单的自动化场景
- 追求「预览-确认-应用」安全闭环的配置变更工作流
常规风险
| 场景 | 风险等级 | 说明 |
|:---|:---|:---|
| 群聊执行 apply | ⚠️ 高 | 默认建议群聊仅 dry-run,私聊才允许 apply |
| 未备份直接 apply | ⚠️ 中 | 虽已自动备份,仍建议关键配置手动异地备份 |
| 上游返回敏感字段 | ✅ 已处理 | 脚本落盘前会剔除认证相关字段,避免缓存污染 |
| 网关重启时机 | ⚠️ 中 | apply 后需手动 `/restart` 生效,避免自动重启导致意外断线 |