--- read_when: - Добавление или изменение команд `openclaw infer` - Проектирование стабильной автоматизации возможностей в безголовом режиме summary: CLI с приоритетом автоматического определения для рабочих процессов с моделями, изображениями, аудио, TTS, видео, вебом и эмбеддингами на базе провайдеров title: CLI для инференса x-i18n: generated_at: "2026-07-13T17:58:57Z" model: gpt-5.6 postprocess_version: locale-links-v1 prompt_version: 24 provider: openai source_hash: ec90377d3fb6049e63f5eb1dddfb085562982152b1b2ba7bd4e4d2535ab3c06f source_path: cli/infer.md workflow: 16 --- `openclaw infer` — канонический безголовый интерфейс для инференса через провайдеров. Он предоставляет семейства возможностей (`model`, `image`, `audio`, `tts`, `video`, `web`, `embedding`), а не необработанные имена RPC Gateway или идентификаторы инструментов агента. `openclaw capability ...` — псевдоним того же дерева команд. Причины предпочесть его одноразовой обёртке провайдера: - Повторно использует провайдеров и модели, уже настроенные в OpenClaw. - Стабильная оболочка `--json` для скриптов и автоматизации под управлением агентов (см. [Вывод JSON](#json-output)). - Для большинства подкоманд выполняет обычный локальный путь без Gateway. - При сквозных проверках провайдеров задействует поставляемый CLI, загрузку конфигурации, разрешение агента по умолчанию, активацию встроенных плагинов и общую среду выполнения возможностей до отправки запроса провайдеру. ## Превращение infer в навык Скопируйте и вставьте это агенту: ```text Прочитай https://docs.openclaw.ai/cli/infer, затем создай навык, который направляет мои типичные рабочие процессы в `openclaw infer`. Сосредоточься на запусках моделей, генерации изображений, генерации видео, транскрибировании аудио, TTS, веб-поиске и эмбеддингах. ``` Хороший навык на основе infer сопоставляет типичные намерения пользователя с подходящей подкомандой, содержит несколько канонических примеров для каждого рабочего процесса, предпочитает `openclaw infer ...` низкоуровневым альтернативам и не дублирует в теле навыка документацию всей поверхности infer. ## Дерево команд ```text openclaw infer list inspect model run list inspect providers auth login auth logout auth status image generate edit describe describe-many providers audio transcribe providers tts convert voices providers personas status enable disable set-provider set-persona video generate describe providers web search fetch providers embedding create providers ``` `infer list` / `infer inspect --name ` отображают это дерево в виде данных (идентификатор возможности, транспорты, описание). ## Типичные задачи | Задача | Команда | Примечания | | ----------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------- | | Выполнить текстовый запрос к модели | `openclaw infer model run --prompt "..." --json` | По умолчанию локально | | Выполнить запрос к модели с изображениями | `openclaw infer model run --prompt "Describe this" --file ./image.png --model provider/model` | Повторите `--file` для нескольких изображений | | Создать изображение | `openclaw infer image generate --prompt "..." --json` | При использовании существующего файла укажите `image edit` | | Описать файл изображения или URL | `openclaw infer image describe --file ./image.png --prompt "..." --json` | `--model` должен быть поддерживающим изображения `` | | Транскрибировать аудио | `openclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --json` | `--model` должен быть `` | | Синтезировать речь | `openclaw infer tts convert --text "..." --output ./speech.mp3 --json` | `tts status` выполняется только через Gateway | | Создать видео | `openclaw infer video generate --prompt "..." --json` | Поддерживает подсказки провайдера, такие как `--resolution` | | Описать видеофайл | `openclaw infer video describe --file ./clip.mp4 --json` | `--model` должен быть `` | | Выполнить веб-поиск | `openclaw infer web search --query "..." --json` | | | Получить веб-страницу | `openclaw infer web fetch --url https://example.com --json` | | | Создать эмбеддинги | `openclaw infer embedding create --text "..." --json` | | ## Поведение - Используйте `--json`, когда вывод передаётся другой команде или скрипту; в остальных случаях используйте текстовый вывод. - Используйте `--provider` или `--model provider/model`, чтобы зафиксировать конкретный бэкенд. - Используйте `model run --thinking ` для разового переопределения режима размышления/рассуждения: `off`, `minimal`, `low`, `medium`, `high`, `adaptive`, `xhigh` или `max`. - Для `image describe`, `audio transcribe` и `video describe` значение `--model` должно иметь вид ``. - Для `image describe` параметр `--file` принимает локальные пути и URL HTTP(S); удалённые URL обрабатываются согласно обычной политике защиты от SSRF при получении медиафайлов. - Команды выполнения без сохранения состояния (`model run`, `image *`, `audio *`, `video *`, `web *`, `embedding *`) по умолчанию выполняются локально. Команды состояния под управлением Gateway (`tts status`) по умолчанию выполняются через Gateway. - Для локального пути работающий Gateway не требуется. - Локальный `model run` выполняет облегчённое одноразовое дополнение через провайдера: он разрешает настроенную модель и аутентификацию агента, но не начинает ход агента чата, не загружает инструменты и не открывает встроенные серверы MCP. - `model run --file` прикрепляет файлы изображений (с автоматически определяемым MIME-типом) к запросу; повторите `--file` для нескольких изображений. Файлы, не являющиеся изображениями, отклоняются — вместо этого используйте `infer audio transcribe` или `infer video describe`. - `model run --gateway` проверяет маршрутизацию Gateway, сохранённую аутентификацию, выбор провайдера и встроенную среду выполнения, но остаётся необработанной проверкой модели: без предыдущей расшифровки сеанса, контекста начальной загрузки/AGENTS, инструментов и встроенных серверов MCP. - `model run --gateway --model ` требует учётных данных Gateway доверенного оператора, поскольку запрашивает у Gateway одноразовое переопределение провайдера/модели. ## Модель Текстовый инференс и проверка моделей/провайдеров. ```bash openclaw infer model run --prompt "Ответь в точности: smoke-ok" --json openclaw infer model run --prompt "Кратко изложи эту запись журнала изменений" --model openai/gpt-5.4 --json openclaw infer model run --prompt "Опиши это изображение одним предложением" --file ./photo.jpg --model google/gemini-2.5-flash --json openclaw infer model run --prompt "Используй здесь более глубокие рассуждения" --thinking high --json openclaw infer model providers --json openclaw infer model inspect --model gpt-5.6-sol --json ``` Используйте полные ссылки `` с `--local`, чтобы выполнить быструю проверку одного провайдера без запуска Gateway или загрузки поверхности инструментов агента: ```bash openclaw infer model run --local --model anthropic/claude-sonnet-4-6 --prompt "Ответь в точности: pong" --json openclaw infer model run --local --model cerebras/zai-glm-4.7 --prompt "Ответь в точности: pong" --json openclaw infer model run --local --model google/gemini-2.5-flash --prompt "Ответь в точности: pong" --json openclaw infer model run --local --model groq/llama-3.1-8b-instant --prompt "Ответь в точности: pong" --json openclaw infer model run --local --model mistral/mistral-medium-3-5 --prompt "Ответь в точности: pong" --json openclaw infer model run --local --model mistral/mistral-small-latest --prompt "Ответь в точности: pong" --json openclaw infer model run --local --model openai/gpt-5.6-luna --prompt "Ответь в точности: pong" --json openclaw infer model run --local --model ollama/qwen2.5vl:7b --prompt "Опиши это изображение." --file ./photo.jpg --json ``` Примечания: - Локальный `model run` — наиболее узкая быстрая проверка CLI для работоспособности провайдера, модели и аутентификации: для провайдеров, отличных от ChatGPT-Codex, он отправляет только указанный запрос. - Локальный `model run --model ` может разрешать точные строки встроенного статического каталога (те же строки, которые показывает `openclaw models list --all`) до записи этого провайдера в конфигурацию. Аутентификация провайдера всё равно обязательна; отсутствие учётных данных приводит к ошибкам аутентификации, а не к `Unknown model`. - При проверках рассуждения Mistral Medium 3.5 не задавайте температуру и оставьте значение по умолчанию. Mistral отклоняет `reasoning_effort="high"` с `temperature: 0`; используйте температуру по умолчанию или ненулевое значение, например `0.7`. - Локальные проверки OpenAI ChatGPT/Codex OAuth (API `openai-chatgpt-responses`) добавляют минимальную системную инструкцию, чтобы транспорт мог заполнить обязательное поле `instructions`, — без полного контекста агента, инструментов, памяти или расшифровки сеанса. - `model run --file` прикрепляет содержимое изображения непосредственно к единственному сообщению пользователя. Распространённые форматы (PNG, JPEG, WebP) работают, если MIME-тип определён как `image/*`; неподдерживаемые или нераспознанные файлы отклоняются до вызова провайдера. Используйте вместо этого `infer image describe`, если вам нужны маршрутизация моделей изображений и резервные варианты OpenClaw, а не прямая проверка мультимодальной модели. - Выбранная модель должна поддерживать ввод изображений; модели только для текста могут отклонить запрос на уровне провайдера. - `model run --prompt` должен содержать текст, состоящий не только из пробельных символов; пустые запросы отклоняются до любого вызова провайдера или Gateway. - Локальный `model run` завершается с ненулевым кодом, если провайдер не возвращает текстовый вывод, поэтому недоступные провайдеры и пустые дополнения не выглядят как успешные проверки. - Используйте `model run --gateway` для проверки маршрутизации Gateway или настройки среды выполнения агента, сохраняя ввод модели необработанным. Используйте `openclaw agent` или интерфейс чата для полного контекста агента, инструментов, памяти и расшифровки сеанса. - `--thinking adaptive` соответствует уровню среды выполнения дополнения `medium`; `--thinking max` соответствует `max` для моделей OpenAI, поддерживающих встроенное максимальное усилие, а иначе — `xhigh`. - `model auth login`, `model auth logout` и `model auth status` управляют сохранённым состоянием аутентификации провайдера. ## Изображение Генерация, редактирование и описание. ```bash openclaw infer image generate --prompt "дружелюбная иллюстрация лобстера" --json openclaw infer image generate --prompt "кинематографичная предметная фотография наушников" --json openclaw infer image generate --model openai/gpt-image-1.5 --output-format png --background transparent --prompt "простая наклейка в виде красного круга на прозрачном фоне" --json openclaw infer image generate --model openai/gpt-image-2 --quality low --openai-moderation low --prompt "недорогой черновик плаката" --json openclaw infer image generate --prompt "медленный бэкенд изображений" --timeout-ms 180000 --json openclaw infer image edit --file ./logo.png --model openai/gpt-image-1.5 --output-format png --background transparent --prompt "сохрани логотип, удали фон" --json openclaw infer image edit --file ./poster.png --prompt "преврати это в вертикальную рекламу для историй" --size 2160x3840 --aspect-ratio 9:16 --resolution 4K --json openclaw infer image describe --file ./photo.jpg --json openclaw infer image describe --file https://example.com/photo.png --json openclaw infer image describe --file ./receipt.jpg --prompt "Извлеки продавца, дату и итоговую сумму" --json openclaw infer image describe-many --file ./before.png --file ./after.png --prompt "Сравни снимки экрана и перечисли видимые изменения интерфейса" --json openclaw infer image describe --file ./ui-screenshot.png --model openai/gpt-5.4-mini --json openclaw infer image describe --file ./photo.jpg --model ollama/qwen2.5vl:7b --prompt "Опиши изображение одним предложением" --timeout-ms 300000 --json ``` Примечания: - Используйте `image edit` при работе с существующими входными файлами; `--size`, `--aspect-ratio` или `--resolution` добавляют подсказки по геометрии для поддерживающих их провайдеров и моделей. - `--output-format png --background transparent` вместе с `--model openai/gpt-image-1.5` создаёт PNG-изображение OpenAI с прозрачным фоном; `--openai-background` — специфичный для OpenAI псевдоним той же подсказки. Провайдеры, которые не заявляют поддержку фона, указывают её как проигнорированное переопределение (см. `ignoredOverrides` в [оболочке JSON](#json-output)). - `--quality low|medium|high|auto` работает с провайдерами, поддерживающими подсказки по качеству изображения, включая OpenAI. OpenAI также принимает `--openai-moderation low|auto`. - `image providers --json` показывает, какие встроенные провайдеры изображений обнаружены, настроены и выбраны, а также какие возможности генерации и редактирования предоставляет каждый из них. - `image generate --model --json` — наиболее узкая живая дымовая проверка изменений генерации изображений: ```bash openclaw infer image providers --json openclaw infer image generate \ --model google/gemini-3.1-flash-image-preview \ --prompt "Минималистичное плоское тестовое изображение: один синий квадрат на белом фоне, без текста." \ --output ./openclaw-infer-image-smoke.png \ --json ``` Ответ содержит `ok`, `provider`, `model`, `attempts` и пути записанных выходных файлов. Если задан `--output`, итоговое расширение может соответствовать типу MIME, возвращённому провайдером. - Для `image describe` и `image describe-many` используйте `--prompt`, чтобы задать инструкцию для конкретной задачи (OCR, сравнение, проверка интерфейса, краткое описание). - Используйте `--timeout-ms` для медленных локальных моделей компьютерного зрения или холодного запуска Ollama. - Для `image describe` сначала запускается явно указанная `--model` (это должна быть поддерживающая изображения ``), а при сбое этого вызова выполняется попытка использовать настроенные `agents.defaults.imageModel.fallbacks`. Ошибки подготовки входных данных (отсутствующий файл, неподдерживаемый URL) приводят к сбою до любой попытки резервного перехода, а модель должна поддерживать изображения согласно каталогу моделей или конфигурации провайдера. - Для локальных моделей компьютерного зрения Ollama сначала загрузите модель и задайте для `OLLAMA_API_KEY` любое значение-заполнитель, например `ollama-local`. См. [Ollama](/ru/providers/ollama#vision-and-image-description). ## Аудио Транскрибирование файлов (не управление сеансами в реальном времени). ```bash openclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --json openclaw infer audio transcribe --file ./team-sync.m4a --language en --prompt "Сосредоточьтесь на именах и пунктах действий" --json openclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --model openai/whisper-1 --json ``` `--model` должен быть ``. ## TTS Синтез речи и состояние провайдера/персоны TTS. ```bash openclaw infer tts convert --text "привет от openclaw" --output ./hello.mp3 --json openclaw infer tts convert --text "Сборка завершена" --output ./build-complete.mp3 --json openclaw infer tts providers --json openclaw infer tts personas --json openclaw infer tts status --json ``` Примечания: - `tts status` поддерживает только `--gateway` (он отражает состояние TTS, управляемое Gateway). - Используйте `tts providers`, `tts voices`, `tts personas`, `tts set-provider` и `tts set-persona` для проверки и настройки поведения TTS. ## Видео Генерация и описание. ```bash openclaw infer video generate --prompt "кинематографичный закат над океаном" --json openclaw infer video generate --prompt "медленный пролёт дрона над лесным озером" --resolution 768P --duration 6 --json openclaw infer video describe --file ./clip.mp4 --json openclaw infer video describe --file ./clip.mp4 --model openai/gpt-5.4-mini --json ``` Примечания: - `video generate` принимает `--size`, `--aspect-ratio`, `--resolution`, `--duration`, `--audio`, `--watermark` и `--timeout-ms`, которые передаются среде выполнения генерации видео. - `--model` должен быть `` для `video describe`. ## Веб Поиск и получение данных. ```bash openclaw infer web search --query "Документация OpenClaw" --json openclaw infer web search --query "Провайдеры OpenClaw infer web" --json openclaw infer web fetch --url https://docs.openclaw.ai/cli/infer --json openclaw infer web providers --json ``` `web providers` показывает доступных, настроенных и выбранных провайдеров для поиска и получения данных. ## Векторные представления Создание векторов и проверка провайдеров векторных представлений. ```bash openclaw infer embedding create --text "дружелюбный лобстер" --json openclaw infer embedding create --text "обращение в службу поддержки: задержка доставки" --model openai/text-embedding-3-large --json openclaw infer embedding providers --json ``` ## Вывод JSON Команды Infer нормализуют вывод JSON с помощью общей оболочки: ```json { "ok": true, "capability": "image.generate", "transport": "local", "provider": "openai", "model": "gpt-image-2", "attempts": [], "outputs": [] } ``` Стабильные поля верхнего уровня: - `ok` - `capability` - `transport` - `provider` - `model` - `attempts` - `inputs` (вложения изображений, отправленные с запросом, если применимо) - `outputs` - `ignoredOverrides` (ключи подсказок, которые провайдер не поддерживает, если применимо) - `error` Для команд генерации медиа `outputs` содержит файлы, записанные OpenClaw. Для автоматизации используйте `path`, `mimeType`, `size` и все специфичные для медиа размеры из этого массива вместо разбора удобочитаемого вывода stdout. ## Распространённые ошибки ```bash # Неправильно openclaw infer media image generate --prompt "дружелюбный лобстер" # Правильно openclaw infer image generate --prompt "дружелюбный лобстер" ``` ```bash # Неправильно openclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --model whisper-1 --json # Правильно openclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --model openai/whisper-1 --json ``` ## Связанные материалы - [Справочник CLI](/ru/cli) - [Модели](/ru/concepts/models)