OpenClaw 是一个开源的多模态（图像+文本）大语言模型项目。要使用它，您通常需要

openclaw openclaw解答 2026-04-09 1

部署一个 OpenClaw 服务端（模型推理服务）。
使用一个客户端 来向这个服务端发送请求并获取结果。

OpenClaw 项目本身更侧重于模型的研究与发布，并没有提供一个官方的、具有图形界面的独立“客户端”软件，所谓的“客户端”通常是指以下几种形式：

OpenClaw 是一个开源的多模态（图像+文本）大语言模型项目。要使用它，您通常需要-第1张图片-OpenClaw下载官网 - OpenClaw电脑版 | ai小龙虾

最常用/主流的“客户端”：API 调用

这是最核心的交互方式,部署好的 OpenClaw 服务端会提供一个类似于 OpenAI API 的 HTTP 接口，您可以使用任何能够发送 HTTP 请求的工具或代码来作为客户端。

常用方法包括：

使用 curl 命令（命令行）：

curl -X POST http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "OpenClaw模型名称",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": [
        {"type": "text", "text": "请描述这张图片"},
        {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/jpeg;base64, YOUR_IMAGE_BASE64_STRING"}}
      ]}
    ],
    "max_tokens": 300
  }'

使用 Python 代码（最灵活）： 您可以利用 openai 库（因为接口兼容）或 requests 库来编写客户端。

# 使用 openai 库（推荐，如果服务端兼容）
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:8000/v1", # 您的 OpenClaw 服务地址
    api_key="YOUR_API_KEY"
)
response = client.chat.completions.create(
    model="OpenClaw模型名称",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "请描述这张图片"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {"url": "data:image/jpeg;base64, YOUR_IMAGE_BASE64_STRING"}
                }
            ]
        }
    ],
    max_tokens=300
)
print(response.choices[0].message.content)

封装好的 WebUI（可视为客户端）

一些第三方项目或部署方案提供了基于浏览器的图形界面,这可以被认为是最直观的“客户端”。

使用像 OpenWebUI、NextChat 这样的开源项目： 这些项目是通用的聊天前端，可以配置后端连接到您自己部署的 OpenClaw API 服务，配置好后，您就可以通过浏览器进行图文对话。
- 优点：无需编写代码，交互友好，功能丰富（历史记录、多会话等）。
- 缺点：需要额外部署一个前端服务。

集成到现有应用中作为“客户端模块”

您可以将上述的 API 调用代码封装成您自己应用程序中的一个模块或函数，集成到机器人程序、自动化脚本或桌面应用中。

如何开始？一个简单的步骤指南

假设您已经在本地或服务器上部署好了 OpenClaw 服务（例如使用 ollama 或 vLLM 等工具），服务地址是 http://localhost:8000。

获取 API 密钥（如果服务端设置了鉴权）。
准备一张图片，并将其转换为 Base64 编码字符串。
选择您的客户端方式：
- 快速测试：使用上面的 curl 命令。
- 开发集成：使用 Python 脚本。
- 日常使用：部署一个 OpenWebUI 并将其后端指向您的 OpenClaw 服务。