公開版本與端點
| 模型 ID | 端點 | 起始價格 | 模型目錄 |
|---|---|---|---|
codex-auto-review
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/v1/chat/completions
/v1/responses
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$0.20 / 百萬 tokens | 模型詳情 |
gpt-4o-mini
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/v1/chat/completions
/v1/responses
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$0.15 / 百萬 tokens | 模型詳情 |
gpt-5-pro
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/v1/responses
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$7.50 / 百萬 tokens | 模型詳情 |
gpt-5.2
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/v1/responses
/v1/chat/completions
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$1.75 / 百萬 tokens | 模型詳情 |
gpt-5.4
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/v1/responses
/v1/chat/completions
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$2.50 / 百萬 tokens | 模型詳情 |
gpt-5.4-mini
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/v1/chat/completions
/v1/responses
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$0.75 / 百萬 tokens | 模型詳情 |
gpt-5.4-nano
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/v1/responses
/v1/chat/completions
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$0.20 / 百萬 tokens | 模型詳情 |
gpt-5.5
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/v1/chat/completions
/v1/responses
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$5.00 / 百萬 tokens | 模型詳情 |
gpt-5.6-luna
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/v1/responses
/v1/chat/completions
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$0.20 / 百萬 tokens | 模型詳情 |
gpt-5.6-sol
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/v1/chat/completions
/v1/responses
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$5.00 / 百萬 tokens | 模型詳情 |
gpt-5.6-terra
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/v1/responses
/v1/chat/completions
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$2.00 / 百萬 tokens | 模型詳情 |
gpt-6-astra
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/v1/chat/completions
/v1/responses
|
$5.00 / 百萬 tokens | 模型詳情 |
gpt-6-luna
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/v1/chat/completions
/v1/responses
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$0.06 / 百萬 tokens | 模型詳情 |
gpt-6-sol
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/v1/chat/completions
/v1/responses
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$1.20 / 百萬 tokens | 模型詳情 |
gpt-6.1-sol
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/v1/chat/completions
/v1/responses
|
$1.00 / 百萬 tokens | 模型詳情 |
驗證
輪詢,直到 Task 進入終態
選擇 <model-id> 後產生驗證命令。
設定
指南端點: <endpoint>
選擇 <model-id> 後,依端點的公開輸入契約產生請求。
三步開始使用
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選擇模型 ID
選擇公開模型 ID,並查看其端點與目前起始價格。
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設定 RunAPI
為此 Agent 新增 Provider 設定。
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驗證結果
執行下方 Agent 狀態與模型選擇命令。
使用 OpenClaw + GPT 可以打造什麼
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聊天機器人與對話式 AI
透過 RunAPI 呼叫 GPT 對話補全,沿用應用程式現有的 OpenAI SDK 和請求格式,只需修改 base URL。
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Agent 推理與多步驟任務
在 OpenClaw 中用 GPT 處理多步驟推理、任務規劃和使用工具的 Agent 迴圈。
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結構化輸出的資料擷取
要求模型依 JSON Schema 輸出,從文件中擷取結構化資料、解析發票或為 RAG 流程提供資料。
為什麼透過 RunAPI + OpenClaw 使用 GPT
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15 個變體,一個 API 金鑰
透過一個 RunAPI 連線選擇可用的模型變體,無需變更現有整合。
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清楚的用量價格
送出請求前查看目錄中的目前價格,無需訂閱或最低消費。
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直接回傳結果
同步呼叫會在同一個回應中回傳結果,Agent 不需輪詢工作即可直接使用。
OpenClaw + GPT 常見問題
可以透過 RunAPI 在 OpenClaw 中使用 GPT 嗎?
可以。OpenClaw 支援相容 OpenAI 的提供者。依本頁顯示的設定新增 RunAPI,再從版本清單中選擇 GPT 版本即可。
Chat Completions API 和 Responses API 有什麼差別?
Chat Completions 是回傳一則訊息的標準請求/回應端點;Responses API 是 OpenAI 較新的介面,內建工具功能。RunAPI 為 GPT 同時提供這兩種介面。
在 RunAPI 上使用 GPT 支援函式呼叫和結構化輸出嗎?
支援。傳入 tools 以進行函式呼叫,或傳入 JSON Schema 以取得結構化輸出。RunAPI 會原樣轉送這些參數,並以標準 OpenAI 回應格式回傳工具呼叫或結構化 JSON。
應該使用哪個模型 ID?
從版本表選擇公開模型 ID。每個 ID 可用的端點都列在對應資料列。
本指南會設定聊天模型嗎?
會。此 Model Line 支援面向用戶端的 LLM 協定。