1. OpenClaw 2026.3.24 稳定版到底改了什么，为什么 CLI 和 Docker 用户要重点看
OpenClaw 2026.3.24 是当前官方标记的 Latest 稳定版，对应标签 v2026.3.24。如果你平时用 CLI 启动 OpenClaw、或者用 Docker/Podman 跑服务，这版有两个变化会直接影响你的接入方式：一是 OpenAI 兼容网关补齐了/v1/models和/v1/embeddings，显式 model override 也会正确透传到/v1/chat/completions和/v1/responses；二是 CLI 新增--container参数和OPENCLAW_CONTAINER环境变量，可以直接在运行中的容器里执行 openclaw 命令。
这两个变化叠加起来，意味着你不再需要把 API Key 散落在宿主机、容器、多个客户端里。用 TaoToken 的统一 Key 和 API 通道，把模型调用收敛到一个入口，CLI 和 Docker 共用同一套配置，升级后只需要改一处。这篇就按「先讲清更新重点 → 再给可复制的 settings.json 和 config.toml 骨架 → 然后 Docker 环境变量示例 → 最后 CLI 启动验证和报错排查」的顺序走一遍，你跟着操作就能确认接入是否正常。
适合谁看：自己部署 OpenClaw 的运维、用 CLI 做日常调用的开发者、以及把 OpenClaw 当兼容网关接外部工具链的人。如果你只是偶尔在网页里聊两句，这篇的配置部分可以跳过，但排查思路仍然通用。
2. 接入前先把 TaoToken 的统一 Key 和 API 通道准备好
TaoToken 在这里扮演的角色是「统一 Key + 统一 API 通道」。你不需要为每个模型、每个客户端单独申请一套凭证，而是拿一个 Key，通过同一个 API 地址去调用不同模型。对 OpenClaw 这种既要跑 CLI、又要跑容器、还可能被外部 RAG 流程调用的场景来说，统一入口能省掉大量「这个客户端配这个 Key、那个容器配那个 Key」的重复劳动。
具体操作路径：
第一，打开官网 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= 注册并登录。
第二，进入控制台 https://taotoken.net/console?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=console&utm_campaign=rewrite ，在 API Keys 页面创建一个新 Key。建议按用途命名，比如openclaw-cli和openclaw-docker分开建，方便后面排查是哪个入口出的问题。
第三，记下 API 基础地址：https://taotoken.net/api 。注意这个地址后面不加 UTM 参数，直接作为 base_url 使用。
第四，如果你要确认模型名和可用性，可以去模型对话页面 https://taotoken.net/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=model_chat&utm_campaign=rewrite 先手动发一条消息，确认 Key 有效、模型能返回。这一步别省，很多人后面 CLI 报 401 就是因为 Key 复制时带了空格。
注意：Key 只在创建时完整显示一次，关掉页面就看不到了。建议创建后立刻粘贴到你的密码管理器或临时文件里，不要直接写在会提交到 Git 的配置里。
如果你后面要长期跑编码类任务或 Agent 工作流，可以顺带看一下 Coding Plan 页面 https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding_plan&utm_campaign=rewrite ，了解配额和模型覆盖情况，再决定 CLI 里默认用哪个模型。
3. 可复制的 settings.json 与 config.toml 骨架
OpenClaw 的配置分两层：一层是 CLI 侧的 settings.json，一层是服务侧的 config.toml。2026.3.24 之后，两边的模型覆盖逻辑要对齐，否则会出现「CLI 里指定了模型但服务端没生效」的情况。
先看 settings.json 骨架。这个文件一般放在你的用户配置目录下，具体路径取决于你的安装方式，可以用openclaw config path确认。
{ "api": { "baseUrl": "https://taotoken.net/api", "apiKey": "sk-你的TaoTokenKey", "defaultModel": "gpt-4o-mini", "timeoutMs": 60000 }, "gateway": { "enableModelsEndpoint": true, "enableEmbeddingsEndpoint": true, "passthroughModelOverride": true }, "cli": { "container": "", "preferContainer": false } }几个关键字段说明：
baseUrl固定填 https://taotoken.net/api ，不要在后面加斜杠或路径。
apiKey填你在控制台创建的 Key。生产环境建议用环境变量注入，不要硬编码，后面 Docker 部分会讲。
defaultModel是兜底模型，当请求里没有显式指定 model 时用它。
passthroughModelOverride对应 2026.3.24 的更新点，设为 true 后，显式 model override 才会正确透传到/v1/chat/completions和/v1/responses。如果你升级后遇到「指定模型不生效」，先检查这个字段。
enableModelsEndpoint和enableEmbeddingsEndpoint分别对应新增的/v1/models和/v1/embeddings，做 RAG 或外部客户端接入时打开。
再看 config.toml 骨架，这是服务侧配置：
[server] host = "0.0.0.0" port = 8080 [provider] base_url = "https://taotoken.net/api" api_key_env = "TAOTOKEN_API_KEY" default_model = "gpt-4o-mini" [provider.override] passthrough = true [gateway] models_endpoint = true embeddings_endpoint = true [container] enabled = true runtime = "docker" name = "openclaw"api_key_env指向环境变量名，而不是直接写 Key。这样容器启动时通过-e TAOTOKEN_API_KEY=...注入，配置文件本身可以安全地放进版本控制。
[container]段对应 CLI 的--container能力，runtime可以填docker或podman，name是你容器实例的名字，后面 CLI 执行时会用到。
提示：两个文件里的 base_url 和模型名要保持一致。我见过有人 settings.json 里写了一个模型、config.toml 里写了另一个，结果 CLI 和服务端各调各的，排查半天才发现是配置分叉。
4. Docker 环境变量示例与容器内 CLI 执行
2026.3.24 之后，Docker 部署的推荐做法是把敏感信息全部走环境变量，配置文件只保留结构。下面是一个可用的 docker run 示例：
docker run -d \ --name openclaw \ -p 8080:8080 \ -e TAOTOKEN_API_KEY="sk-你的TaoTokenKey" \ -e OPENCLAW_BASE_URL="https://taotoken.net/api" \ -e OPENCLAW_DEFAULT_MODEL="gpt-4o-mini" \ -e OPENCLAW_CONTAINER="openclaw" \ -v /your/path/config.toml:/app/config.toml:ro \ openclaw/openclaw:v2026.3.24如果你用 docker compose，对应片段：
services: openclaw: image: openclaw/openclaw:v2026.3.24 container_name: openclaw ports: - "8080:8080" environment: - TAOTOKEN_API_KEY=sk-你的TaoTokenKey - OPENCLAW_BASE_URL=https://taotoken.net/api - OPENCLAW_DEFAULT_MODEL=gpt-4o-mini - OPENCLAW_CONTAINER=openclaw volumes: - ./config.toml:/app/config.toml:ro restart: unless-stoppedOPENCLAW_CONTAINER这个环境变量是 2026.3.24 新增的，作用是让宿主机上的 openclaw 命令知道该往哪个容器里执行。设置之后，你在宿主机直接跑：
openclaw --container openclaw status就等价于进容器执行openclaw status，不需要先docker exec -it再敲一遍。对于「本机只拿 CLI 做入口、实际服务在容器里」的部署方式，这个改动省事很多。
如果你不想用环境变量，也可以显式传参：
openclaw --container openclaw models list--container和OPENCLAW_CONTAINER二选一即可，同时存在时命令行参数优先。
注意：容器名要和
docker run --name或 compose 里的container_name一致。名字对不上时 CLI 会报找不到容器，而不是自动帮你猜。
5. CLI 启动验证与成功结果确认
配置写完，先别急着接业务，按下面顺序验证一遍。
第一步，确认 CLI 能读到配置：
openclaw config show输出里应该能看到baseUrl为 https://taotoken.net/api ，defaultModel为你设置的值。如果这里显示的还是旧地址，说明配置文件路径不对，用openclaw config path确认实际读取的是哪个文件。
第二步，验证模型列表接口，对应新增的/v1/models：
openclaw models list正常返回会列出可用模型。如果返回 401，检查 Key；返回 404，检查 baseUrl 是否多了路径。
第三步，发一条最小请求：
openclaw chat --model gpt-4o-mini --message "ping"预期结果是模型返回一段简短回复。这一步同时验证了 Key、baseUrl、模型名三件事。
第四步，如果你要用 embeddings，单独测一下：
openclaw embeddings --model text-embedding-3-small --input "hello"返回里应该包含向量数组。这一步对应 2026.3.24 新增的/v1/embeddings，做 RAG 的话必须确认它能通。
第五步，容器场景验证：
openclaw --container openclaw status预期输出里会显示容器内服务的运行状态、当前模型、以及网关端点是否开启。如果这一步报「container not found」，回到上一步检查容器名。
成功的结果长这样：models list有模型、chat有回复、embeddings有向量、--container status能读到容器内状态。四项都过，说明 2026.3.24 的接入重点你已经覆盖了。
6. 本篇常见报错排查
报错一：401 Unauthorized
最常见原因是 Key 复制时带了首尾空格，或者用了旧 Key。去控制台 https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=api_keys&utm_campaign=rewrite 重新生成一个，粘贴时注意不要多选空格。另外检查环境变量是否真的注入到容器里，可以用docker exec openclaw env | grep TAOTOKEN确认。
报错二：404 Not Found on /v1/models
说明 baseUrl 写错了。正确值是 https://taotoken.net/api ，不要写成https://taotoken.net/api/v1或带尾部斜杠。OpenClaw 会自己在 baseUrl 后面拼/v1/models，你多写一层就变成/api/v1/v1/models。
报错三：指定模型不生效，总是走默认模型
这是 2026.3.24 升级后最容易踩的坑。检查 settings.json 里passthroughModelOverride是否为 true，config.toml 里[provider.override] passthrough是否为 true。两个都要开，只开一个会出现 CLI 和服务端行为不一致。
报错四：CLI 报 container not found
--container后面的名字必须和实际容器名完全一致。用docker ps --format '{{.Names}}'列出所有容器名，复制粘贴，不要手敲。如果你用的是 Podman，确认 config.toml 里runtime填的是podman。
报错五：embeddings 接口 404
确认enableEmbeddingsEndpoint和embeddings_endpoint都已打开。这个端点是 2026.3.24 才补上的，如果你还在跑旧版本镜像，先升级到 v2026.3.24。
报错六：Node 版本导致的启动失败
2026.3.24 把支持的 Node 下限调整到 22.14+，同时推荐 Node 24。如果你在宿主机跑 CLI 报引擎不匹配，先node -v看版本。低于 22.14 的话，升级 Node 再试。容器镜像里已经内置了合适版本，所以容器场景一般不会遇到这个问题。
排查顺序建议：先看 Key 和环境变量，再看 baseUrl，然后看模型覆盖开关，最后看容器名和 Node 版本。按这个顺序走，大部分问题能在前三步定位。
7. 接入方式怎么选：CLI、Docker 还是 Coding Plan
三种场景对应三种入口，别混着配。
如果你只是本机跑 CLI 做日常调用和调试，用 API Keys 加接入文档就够了。Key 在 https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=api_keys&utm_campaign=rewrite 创建，接入细节看文档 https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite 。settings.json 按第 3 节的骨架填，验证按第 5 节走。
如果你是 Docker/Podman 部署，服务在容器里、CLI 在宿主机，重点用OPENCLAW_CONTAINER和--container把两边打通。环境变量注入 Key，配置文件只留结构，这样镜像和配置可以分开管理。
如果你要长期跑编码任务或 Agent 工作流，模型调用量大、需要稳定配额，去看 Coding Plan https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding_plan&utm_campaign=rewrite 。它和按量 Key 的区别在于配额和模型覆盖，适合把 OpenClaw 当日常生产力工具而不是偶尔试用的场景。
如果你要接 Claude Code 这类 Anthropic 风格的客户端，走 https://taotoken.net/claude-code-anthropic?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=claudecode&utm_campaign=rewrite ，配置方式和 OpenAI 风格略有不同，别直接套用本篇的 settings.json。
最后提醒一句：升级到 2026.3.24 后，先把passthroughModelOverride打开再测模型指定，这个开关不开，后面所有模型相关的排查都是白费功夫。我实测下来，大部分「升级后模型不对」的反馈都出在这个字段上。