Ollama

ループバック、プライベートネットワーク、.local、およびホスト名のみの Ollama URL には、実際のベアラートークンは必要ありません。OpenClaw はこれらに ollama-local マーカーを使用します。

公開リモートホストと https://ollama.com には、実際の認証情報（OLLAMA_API_KEY、認証プロファイル、またはプロバイダーの apiKey）が必要です。ホストされたサービスを直接使用する場合は、ollama-cloud プロバイダーを推奨します。

api: "ollama" を持つカスタムプロバイダーにも同じルールが適用されます。たとえば、プライベート LAN ホストを指す ollama-remote プロバイダーでは、apiKey: "ollama-local" を使用できます。サブエージェントは、これを認証情報の欠落として扱うのではなく、Ollama プロバイダーフックを通じてこのマーカーを解決します。agents.defaults.memorySearch.provider にカスタムプロバイダー ID を指定し、埋め込みにその Ollama エンドポイントを使用することもできます。

auth-profiles.json にはプロバイダー ID の認証情報を保存し、エンドポイント設定（baseUrl、api、モデル、ヘッダー、タイムアウト）は models.providers.<id> に配置します。{ "ollama-windows": { "apiKey": "ollama-local" } } のような古いフラットファイルはランタイム形式ではありません。openclaw doctor --fix はバックアップを作成し、それらを正規の ollama-windows:default API キープロファイルに書き換えます。そのレガシーファイル内の baseUrl 値は不要な情報であり、プロバイダー設定に移動してください。

Ollama のメモリ埋め込みに使用するベアラー認証は、宣言されたホストにのみ適用されます。

• プロバイダーレベルのキーは、そのプロバイダーのホストにのみ送信されます。
• agents.*.memorySearch.remote.apiKey は、そのリモート埋め込みホストにのみ送信されます。
• OLLAMA_API_KEY 環境変数の値だけが設定されている場合は Ollama Cloud の慣例として扱われ、デフォルトではローカルまたはセルフホストのホストには送信されません。

Gateway と同じマシン上の Ollama を自動的に検出します。

ollama serveollama pull gemma4export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"openclaw models list --provider ollamaopenclaw models set ollama/gemma4

手動モデルが必要な場合を除き、models.providers.ollama ブロックを追加しないでください。

{  models: {    providers: {      ollama: {        baseUrl: "http://gpu-box.local:11434",        apiKey: "ollama-local",        api: "ollama",        timeoutSeconds: 300,        contextWindow: 32768,        maxTokens: 8192,        models: [          {            id: "qwen3.5:9b",            name: "qwen3.5:9b",            reasoning: true,            input: ["text"],            params: {              num_ctx: 32768,              thinking: false,              keep_alive: "15m",            },          },        ],      },    },  },  agents: {    defaults: {      model: { primary: "ollama/qwen3.5:9b" },    },  },}

contextWindow は OpenClaw のコンテキスト割り当て量です。params.num_ctx は Ollama に送信されます。ハードウェアでモデルが公開するコンテキスト全体を実行できない場合は、両者を一致させてください。

ローカルデーモンを使用せず、ホストされたモデルを直接使用します。

export OLLAMA_API_KEY="your-ollama-api-key"

{  models: {    providers: {      ollama: {        baseUrl: "https://ollama.com",        apiKey: "OLLAMA_API_KEY",        api: "ollama",        models: [          {            id: "kimi-k2.5:cloud",            name: "kimi-k2.5:cloud",            reasoning: false,            input: ["text", "image"],            contextWindow: 128000,            maxTokens: 8192,          },        ],      },    },  },  agents: {    defaults: {      model: { primary: "ollama/kimi-k2.5:cloud" },    },  },}

この形式の代わりに専用の ollama-cloud プロバイダー ID を使用する場合は、Ollama Cloud を参照してください。

複数の Ollama サーバーを実行する場合は、カスタムプロバイダー ID を使用します。それぞれに 独自のホスト、モデル、認証、タイムアウトを設定できます。

{  models: {    providers: {      "ollama-fast": {        baseUrl: "http://mini.local:11434",        apiKey: "ollama-local",        api: "ollama",        contextWindow: 32768,        models: [{ id: "gemma4", name: "gemma4", input: ["text"] }],      },      "ollama-large": {        baseUrl: "http://gpu-box.local:11434",        apiKey: "ollama-local",        api: "ollama",        timeoutSeconds: 420,        contextWindow: 131072,        maxTokens: 16384,        models: [{ id: "qwen3.5:27b", name: "qwen3.5:27b", input: ["text"] }],      },    },  },  agents: {    defaults: {      model: {        primary: "ollama-fast/gemma4",        fallbacks: ["ollama-large/qwen3.5:27b"],      },    },  },}

OpenClaw は Ollama を呼び出す前に、アクティブなプロバイダーのプレフィックスを除去します （見つからない場合は単純な ollama/ プレフィックスにフォールバックします）。そのため、 ollama-large/qwen3.5:27b は qwen3.5:27b として Ollama に渡されます。

一部のローカルモデルは単純なプロンプトには対応できますが、エージェントの完全な ツールサーフェスではうまく動作しません。グローバルなランタイム設定を変更する前に、 ツールとコンテキストを制限してください。

{  agents: {    list: [      {        id: "local",        experimental: {          localModelLean: true,        },        model: { primary: "ollama/gemma4" },      },    ],  },  models: {    providers: {      ollama: {        baseUrl: "http://127.0.0.1:11434",        apiKey: "ollama-local",        api: "ollama",        contextWindow: 32768,        models: [          {            id: "gemma4",            name: "gemma4",            input: ["text"],            params: { num_ctx: 32768 },            compat: { supportsTools: false },          },        ],      },    },  },}

モデルまたはサーバーがツールスキーマで確実に失敗する場合に限り、 compat.supportsTools: false を使用してください。これは安定性と引き換えに エージェントの機能を制限します。 localModelLean は、明示的に必要とされない限り、負荷の大きいブラウザー、Cron、 メッセージ、メディア生成、音声、PDF の各ツールをエージェントの直接的なサーフェスから 除外し、より大きなカタログをツール検索の背後に配置します。Ollama のランタイム コンテキストや思考モードは変更しません。ループしたり、隠れた推論に予算を費やしたりする 小規模な Qwen 系思考モデルでは、params.num_ctx および params.thinking: false と組み合わせてください。

/v1/chat/completions の背後にあるプロキシでは、 api: "openai-completions" を明示的に設定します。

{  models: {    providers: {      ollama: {        baseUrl: "http://ollama-host:11434/v1",        api: "openai-completions",        injectNumCtxForOpenAICompat: true, // default: true        apiKey: "ollama-local",        models: [...]      }    }  }}

このモードでは、ストリーミングとツール呼び出しを同時にサポートできない場合があります。 モデルに params: { streaming: false } を設定する必要があることがあります。

このモードでは、Ollama が暗黙に 4096 トークンのコンテキストへフォールバックしないよう、 OpenClaw はデフォルトで options.num_ctx を注入します。プロキシが未知の options フィールドを拒否する場合は、無効にしてください。

{  models: {    providers: {      ollama: {        baseUrl: "http://ollama-host:11434/v1",        api: "openai-completions",        injectNumCtxForOpenAICompat: false,        apiKey: "ollama-local",        models: [...]      }    }  }}

自動検出されたモデルでは、OpenClaw は /api/show が報告するコンテキストウィンドウを 使用します。これには、カスタム Modelfile のより大きな PARAMETER num_ctx 値も 含まれます。それ以外の場合は、OpenClaw のデフォルトの Ollama コンテキストウィンドウに フォールバックします。

プロバイダーレベルの contextWindow、contextTokens、maxTokens は、 そのプロバイダー配下のすべてのモデルにデフォルト値を設定し、モデルごとに オーバーライドできます。contextWindow は、OpenClaw 独自のプロンプトおよび Compaction の予算です。ネイティブの /api/chat リクエストでは、 params.num_ctx を明示的に設定しない限り、options.num_ctx は未設定のままとなります。 そのため、Ollama はモデル独自の値、OLLAMA_CONTEXT_LENGTH、または VRAM に基づく デフォルト値を適用します。無効、ゼロ、負数、または有限でない params.num_ctx の値は 無視されます。古い設定で contextWindow/maxTokens のみを使用してネイティブ リクエストのコンテキストを強制していた場合は、openclaw doctor --fix を実行して、 それらを params.num_ctx にコピーしてください。OpenAI 互換アダプターは引き続き、 設定された params.num_ctx または contextWindow から、デフォルトで options.num_ctx を注入します。アップストリームが options を拒否する場合は、 injectNumCtxForOpenAICompat: false で無効にしてください。

ネイティブモデルのエントリでは、params 配下に一般的な Ollama ランタイムオプションも 指定できます。これらはネイティブの /api/chat の options として転送されます。 num_keep、seed、num_predict、top_k、top_p、min_p、typical_p、 repeat_last_n、temperature、repeat_penalty、presence_penalty、 frequency_penalty、stop、num_batch、num_gpu、main_gpu、use_mmap、 num_thread が対象です。一部のキー（format、keep_alive、truncate、shift）は、 ネストされた options ではなく、トップレベルのリクエストフィールドとして転送されます。 OpenClaw が転送するのはこれらの Ollama リクエストキーのみであるため、streaming のような ランタイム専用パラメーターが Ollama に送信されることはありません。トップレベルの think を設定するには、params.think（または params.thinking）を使用します。 false を指定すると、Qwen 系思考モデルの API レベルの思考が無効になります。

{  models: {    providers: {      ollama: {        contextWindow: 32768,        models: [          {            id: "llama3.3",            contextWindow: 131072,            maxTokens: 65536,            params: {              num_ctx: 32768,              temperature: 0.7,              top_p: 0.9,              thinking: false,            },          }        ]      }    }  }}

モデル単位の agents.defaults.models["ollama/<model>"].params.num_ctx も 機能します。両方が設定されている場合は、明示的なプロバイダーモデルのエントリが 優先されます。

OpenClaw は、Ollama が期待する形式で思考設定を転送します。つまり、 options.think ではなく、トップレベルの think を使用します。/api/show が thinking 機能を報告する自動検出モデルでは、/think low、/think medium、 /think high、/think max を使用できます。思考機能のないモデルでは、 /think off のみを使用できます。

openclaw agent --model ollama/gemma4 --thinking offopenclaw agent --model ollama/gemma4 --thinking low

または、モデルのデフォルトを設定します。

{  agents: {    defaults: {      models: {        "ollama/gemma4": {          thinking: "low",        },      },    },  },}

モデルごとの params.think/params.thinking では、特定のモデルについて API の思考を無効化または強制できます。OpenClaw は、アクティブな実行で暗黙のデフォルト値 off のみが指定されている場合、その明示的な設定を維持します。ただし、/think medium のような off 以外のランタイムコマンドは、引き続きその設定を上書きします。明示的に reasoning: false と指定されたモデルには、真と評価される思考リクエストが送信されることはありません。一方、think: false リクエストは常に送信されます。

deepseek-r1、reasoning、reason、または think という名前のモデルは、デフォルトで推論対応として扱われます。追加設定は不要です。

ollama pull deepseek-r1:32b

Ollama はローカルで実行され、無料であるため、自動検出されたモデルと手動定義されたモデルのどちらでも、すべてのモデルコストは 0 です。

バンドルされている Ollama plugin は、メモリ検索用のメモリ埋め込みプロバイダーを登録します。設定された Ollama のベース URL と API キーを使用して /api/embed を呼び出し、可能な場合は複数のメモリチャンクを 1 つの input リクエストにまとめます。

proxy.enabled=true の場合、設定された baseUrl から導出された正確なホストローカルの local loopback オリジンへの埋め込みリクエストでは、管理対象のフォワードプロキシではなく、OpenClaw の保護された直接パスが使用されます。設定するホスト名自体が localhost またはループバック IP リテラルである必要があります。単にループバックへ解決される DNS 名では、引き続き管理対象プロキシのパスが使用されます。LAN、tailnet、プライベートネットワーク、および公開 Ollama ホストでは常に管理対象プロキシのパスが使用され、別のホストまたはポートへのリダイレクトに信頼は引き継がれません。proxy.loopbackMode: "proxy" ではループバックトラフィックもプロキシ経由でルーティングされ、proxy.loopbackMode: "block" では接続前に拒否されます。管理対象プロキシを参照してください。

クエリ時の埋め込みでは、取得プレフィックスを必要または推奨するモデル（nomic-embed-text、qwen3-embedding、mxbai-embed-large）に対して、そのプレフィックスを使用します。ドキュメントのバッチは加工されないため、既存のインデックスに形式の移行は必要ありません。

{  agents: {    defaults: {      memorySearch: {        provider: "ollama",        remote: {          // Default for Ollama. Raise on larger hosts if reindexing is too slow.          nonBatchConcurrency: 1,        },      },    },  },}

リモートの埋め込みホストでは、認証のスコープをそのホストに限定してください。

{  agents: {    defaults: {      memorySearch: {        provider: "ollama",        model: "nomic-embed-text",        remote: {          baseUrl: "http://gpu-box.local:11434",          apiKey: "ollama-local",          nonBatchConcurrency: 2,        },      },    },  },}

Ollama はデフォルトでネイティブ API（/api/chat）を使用します。これはストリーミングとツール呼び出しの併用に対応しており、特別な設定は不要です。

ネイティブリクエストでは、思考制御が直接転送されます。明示的な params.think/params.thinking が設定されていない限り、/think off と openclaw agent --thinking off はトップレベルの think: false を送信します。/think low|medium|high は対応する労力レベルの文字列を送信します。/think max は Ollama の最高労力レベルである think: "high" に対応付けられます。

NVIDIA/CUDA を搭載した WSL2 では、公式の Ollama Linux インストーラーが Restart=always を指定した ollama.service systemd ユニットを作成します。そのサービスが自動起動し、WSL2 の起動中に GPU を使用するモデルを読み込むと、Ollama が読み込み中にホストメモリを固定する場合があります。Hyper-V のメモリ回収では、それらのページを常に回収できるとは限りません。その結果、Windows が WSL2 VM を終了し、systemd が Ollama を再起動して、このループが繰り返される可能性があります。

判断材料としては、WSL2 の再起動や終了が繰り返されること、WSL2 の起動直後に app.slice または ollama.service の CPU 使用率が高くなること、Linux の OOM Killer ではなく systemd から SIGTERM が送られることが挙げられます。

OpenClaw は、WSL2、Restart=always が指定された有効な ollama.service、および可視の CUDA マーカーを検出すると、起動時に警告を記録します。

軽減策：

sudo systemctl disable ollama

Windows 側で、次の内容を %USERPROFILE%\.wslconfig に追加してから、wsl --shutdown を実行します。

[experimental]autoMemoryReclaim=disabled

または、キープアライブ時間を短縮するか、必要な場合にのみ Ollama を手動で起動します。

export OLLAMA_KEEP_ALIVE=5mollama serve

ollama/ollama#11317を参照してください。

Ollama が実行中であること、OLLAMA_API_KEY（または認証プロファイル）が設定されていること、および models.providers.ollama が明示的に定義されていないことを確認します。

ollama servecurl http://localhost:11434/api/tags

モデルをローカルに取得するか、models.providers.ollama で明示的に定義します。

ollama list  # See what's installedollama pull gemma4ollama pull gpt-oss:20bollama pull llama3.3     # Or another model

Gateway を実行しているものと同じマシンおよびランタイムから確認します。

openclaw gateway status --deepcurl http://ollama-host:11434/api/tags

一般的な原因：

• baseUrl が localhost を指しているが、Gateway は Docker 内または別のホストで実行されている。
• URL に /v1 が含まれており、ネイティブ Ollama ではなく OpenAI 互換動作が選択されている。
• リモートホストでファイアウォールまたは LAN バインドの変更が必要である。
• モデルがノートパソコン上のデーモンには存在するが、リモート側には存在しない。

通常は、プロバイダーが OpenAI 互換モードになっているか、モデルがツールスキーマを処理できないことが原因です。ネイティブモードを優先してください。

{  models: {    providers: {      ollama: {        baseUrl: "http://ollama-host:11434",        api: "ollama",      },    },  },}

小規模なローカルモデルが引き続きツールスキーマで失敗する場合は、そのモデルエントリに compat.supportsTools: false を設定し、再テストしてください。

ホストされている Kimi/GLM の応答が、言語として意味をなさない長い記号列である場合、正常な応答ではなくプロバイダー呼び出しの失敗として扱われます。そのため、破損したテキストをセッションに保存する代わりに、通常の再試行、フォールバック、またはエラー処理が実行されます。

再発した場合は、モデル名、現在のセッションファイル、および実行で「クラウド + ローカル」と「クラウドのみ」のどちらを使用したかを記録し、新しいセッションとフォールバックモデルを試してください。

openclaw infer model run --model ollama/kimi-k2.5:cloud --prompt "Reply with exactly: ok" --jsonopenclaw models set ollama/gemma4

大規模なローカルモデルでは、初回読み込みに時間がかかる場合があります。タイムアウトの適用範囲を Ollama プロバイダーに限定し、必要に応じてターン間もモデルを読み込み済みの状態に保ちます。

{  models: {    providers: {      ollama: {        timeoutSeconds: 300,        models: [          {            id: "gemma4:26b",            name: "gemma4:26b",            params: { keep_alive: "15m" },          },        ],      },    },  },}

ホスト自体が接続を受け付けるまでに時間がかかる場合、timeoutSeconds によって、このプロバイダーの保護された接続タイムアウトも延長されます。

多くのモデルは、使用しているハードウェアで快適に実行できるサイズを超えるコンテキストを公称値として示しています。ネイティブ Ollama では、params.num_ctx が設定されていない限り、独自のランタイムデフォルトが使用されます。最初のトークンが返るまでのレイテンシーを予測可能にするには、OpenClaw の予算と Ollama のリクエストコンテキストの両方に上限を設定します。

{  models: {    providers: {      ollama: {        contextWindow: 32768,        maxTokens: 8192,        models: [          {            id: "qwen3.5:9b",            name: "qwen3.5:9b",            params: { num_ctx: 32768, thinking: false },          },        ],      },    },  },}

OpenClaw が送信するプロンプトが多すぎる場合は、contextWindow を小さくします。Ollama のランタイムコンテキストがマシンに対して大きすぎる場合は、params.num_ctx を小さくします。生成に時間がかかりすぎる場合は、maxTokens を小さくします。