模型配置
giclaw 使用 OpenAI 兼容的视觉模型 API 分析游戏截图并决定操作。运行 giclaw init 可以交互式选择供应商,也可以手动在 config.json 中配置。模型配置保存在项目或用户配置文件中,不要求增加环境变量。
当前已验收配置
当前真实账号全流程使用本机 NewAPI 网关、gpt-5.6-sol 和流式 Chat Completions:
{
"model": {
"name": "gpt-5.6-sol",
"baseUrl": "http://127.0.0.1:3002/v1",
"apiKey": "你的 NewAPI 用户令牌",
"family": "gpt-5",
"stream": true
}
}
/v1/models 必须携带用户令牌。先确认接口返回的精确模型 ID,再写入 model.name;当前网关只使用其实际列出的 5.6 系列模型,不使用旧模型名占位。
curl http://127.0.0.1:3002/v1/models \
-H "Authorization: Bearer <NewAPI 用户令牌>"
其他兼容供应商示例
Google Gemini
性价比最优。Gemini 2.5 Flash 具有出色的视觉理解能力,响应速度快,免费额度充足。
{
"model": {
"name": "gemini-2.5-flash",
"baseUrl": "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai",
"apiKey": "你的 API Key"
}
}
获取 API Key:Google AI Studio
豆包 / 火山引擎
国内访问稳定,无需代理。
{
"model": {
"name": "doubao-seed-1.6-thinking-vision-250428",
"baseUrl": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3",
"apiKey": "你的 API Key"
}
}
获取 API Key:火山引擎控制台
通义千问 Qwen-VL
阿里云提供,国内访问稳定。
{
"model": {
"name": "qwen-vl-max",
"baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
"apiKey": "sk-xxx"
}
}
获取 API Key:阿里云百炼
自定义供应商
任何兼容 OpenAI /v1/chat/completions 接口且支持 image_url 类型输入的视觉模型均可使用。只需在 config.json 中填入对应的 baseUrl、name 和 apiKey。
{
"model": {
"name": "your-model-name",
"baseUrl": "https://your-api-endpoint.com/v1",
"apiKey": "your-api-key"
}
}
giclaw 通过 POST {baseUrl}/chat/completions 发送请求,消息体包含 image_url(base64 编码的截图)和文本提示。确保你的供应商支持此格式即可。
仅支持流式返回的兼容服务
如果兼容服务拒绝 stream: false,可以只在当前配置中启用流式聚合:
{
"model": {
"name": "gpt-5.6-sol",
"baseUrl": "http://127.0.0.1:3002/v1",
"apiKey": "你的 NewAPI 用户令牌",
"family": "gpt-5",
"stream": true
}
}
开启后,giclaw 仍调用 /chat/completions,但会向上游发送 stream: true,再在进程内把 SSE 分片聚合为 Midscene 结构化规划所需的完整 Chat Completion。该选项不启用 Responses API,也不会修改代理服务或系统环境变量。
配置检查
baseUrl应包含兼容服务要求的/v1前缀,项目会在其后请求/chat/completions。model.name必须与带鉴权访问/v1/models时返回的 ID 完全一致。- 5.x 兼容模型将
family设为gpt-5,使 Midscene 使用正确的模型家族适配。 - 上游拒绝非流式请求时设置
stream: true;这不会切换到 Responses API。 model_unavailable通常表示网关没有该模型的可用映射或上游通道。先核对模型列表和通道状态,再检查项目配置。giclaw run --dry-run不请求模型 API,只能验证本地配置结构和任务编排。