OpenClaw 配置 Azure OpenAI 密钥与 Endpoint 指南

配置 litellm_config.yaml 或环境变量：

model_list:
  - model_name: gpt-4o
    litellm_params:
      model: azure/gpt-4o-deployment
      api_base: https://xxx.openai.azure.com/
      api_key: your-azure-openai-key
      api_version: 2024-02-15-preview
      deployment_name: gpt-4o-deployment

以下是使用 LiteLLM 作为代理来桥接你的 Azure OpenAI endpoint（https://xxx.openai.azure.com/）的完整配置示例。LiteLLM 的配置文件是 YAML 格式，不是 Python 代码，但你可以用 Python 方式启动代理（通过命令行或脚本）。

步骤 1: 安装 LiteLLM

pip install litellm
# 如果想支持代理服务器完整功能，建议再装这些（可选但推荐）
pip install 'litellm[proxy]'

步骤 2: 创建配置文件 litellm_config.yaml

在当前目录下新建文件 litellm_config.yaml，内容如下（已针对你的 endpoint 调整）：

model_list:
  - model_name: gpt-4o
    litellm_params:
      model: azure/gpt-4o-deployment
      api_base: https://xxx.openai.azure.com/
      api_key: "your-azure-openai-api-key-here"
      api_version: "2024-10-21"
      # 推荐使用较新的版本，根据你的部署支持情况可改成 "2024-02-15-preview" 或 "2025-04-01-preview" 等
      # 可选：如果需要额外参数
      # temperature: 0.7
      # max_tokens: 4096
  - model_name: gpt-4o-mini
    litellm_params:
      model: azure/gpt-4o-mini-deployment
      api_base: https://xxx.openai.azure.com/
      api_key: "your-azure-openai-api-key-here"
      api_version: "2024-10-21"
general_settings:
  master_key: sk-1234567890abcdef
  # 强烈推荐设置一个 master key，OpenClaw 连接时用这个作为 apiKey
  # 可选：如果想用环境变量（更安全，不把 key 写死在 yaml 里）
  # litellm_params:
  #   api_key: os.environ/AZURE_OPENAI_KEY

关键替换点：

• 把 gpt-4o-deployment 改成你在 Azure AI Studio / Azure OpenAI 里实际创建的 Deployment Name（不是模型名，是你自己命名的 deployment，例如 'my-gpt4o-2025'）。
• 把 your-azure-openai-api-key-here 替换成真实的 API Key。
• api_version：去 Azure 门户看你的部署支持的版本，或者用最新稳定版（2026 年常用 2024-10-21 或更高）。

步骤 3: 启动 LiteLLM 代理（两种方式）

方式 A：直接命令行启动（最简单）

litellm --config litellm_config.yaml --port 4000
# 或加 --detailed_debug 看详细日志
litellm --config litellm_config.yaml --detailed_debug

启动后，它会在 http://0.0.0.0:4000（或 http://localhost:4000）运行。

方式 B：用 Python 脚本启动（更灵活，可放进代码里自动化）

新建一个文件 start_litellm_proxy.py：

import litellm
from litellm.proxy import proxy_server

# 加载配置文件（相对路径或绝对路径）
config_path = "litellm_config.yaml"

# 启动 proxy 服务器
proxy_server.run_server(
    config=config_path,
    port=4000,  # 可改端口
    # host="0.0.0.0",  # 默认就是 0.0.0.0
    # detailed_debug=True,  # 调试日志
)
# 如果想在代码里直接运行（不推荐生产环境）
# litellm.proxy.proxy_cli.run()

然后执行：

python start_litellm_proxy.py

步骤 4: 在 OpenClaw 中配置使用这个代理

在 OpenClaw 的配置文件（~/.openclaw/openclaw.json 或 UI 设置）中，把模型 provider 指向 LiteLLM：

{
  "models": {
    "providers": {
      "openai": {
        "baseUrl": "http://localhost:4000/v1",
        "apiKey": "sk-1234567890abcdef"
      }
    }
  }
}

• 模型名用你在 yaml 里定义的 model_name，如 'gpt-4o' 或 'gpt-4o-mini'。
• 测试：让 OpenClaw 跑一个简单任务，看是否能正常调用你的 Azure 模型。