OpenClaw 本身不提供复杂的负载均衡算法但您可以通过配置多模型 多 Fallback​ 的方式实现简单高效的“伪负载均衡”效果。 核心思路利用 Fallback 链实现轮询OpenClaw 的模型调用遵循以下规则优先使用primary模型。若primary模型调用失败如网络错误、限流、余额不足则自动按顺序尝试fallbacks列表中的模型直到成功或全部失败。基于此您可以将多个硅基流动模型放入同一个fallbacks数组中。由于 OpenClaw 在失败时通常会重试下一个模型这便形成了一个自然的轮询负载均衡效果。⚙️ 配置步骤1. 配置硅基流动服务商首先确保您的siliconflow服务商已配置好多个模型。您可以使用以下命令一键配置或在~/.openclaw/openclaw.json文件中手动修改。bashopenclaw config set models.providers.siliconflow --json {baseUrl: https://api.siliconflow.cn/v1,apiKey: sk-你的硅基流动API Key,api: openai-completions,models: [{id: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct,name: 硅基流动 Qwen 2.5 7B},{id: Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct,name: 硅基流动 Qwen 2.5 14B},{id: Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct,name: 硅基流动 Qwen 2.5 72B},{id: deepseek-ai/DeepSeek-V3,name: 硅基流动 DeepSeek V3}]}2. 设置 Fallback 负载均衡链将您希望参与负载均衡的模型按顺序放入fallbacks数组中。命令行配置bash将主模型设为一个基础模型openclaw config set agents.defaults.model.primary siliconflow/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct将其他模型全部放入 Fallback 列表形成轮询链openclaw config set agents.defaults.model.fallbacks [siliconflow/Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct,siliconflow/Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct,siliconflow/deepseek-ai/DeepSeek-V3]手动编辑openclaw.jsonjson{agents: {defaults: {model: {primary: siliconflow/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct,fallbacks: [siliconflow/Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct,siliconflow/Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct,siliconflow/deepseek-ai/DeepSeek-V3]}}}}3. 重启并验证保存配置后重启 OpenClaw 网关并测试连接。bashopenclaw gateway restartopenclaw model test 进阶技巧与注意事项设置模型别名为模型设置简短别名方便在对话中快速切换和测试。bashopenclaw models aliases add qwen7b siliconflow/Qwen/Qwen2.5-7B-Instructopenclaw models aliases add qwen14b siliconflow/Qwen/Qwen2.5-14B-Instructopenclaw models aliases add qwen72b siliconflow/Qwen/Qwen2.5-72B-Instructopenclaw models aliases add deepseek3 siliconflow/deepseek-ai/DeepSeek-V3之后可在聊天中使用/model 别名来临时切换模型。按成本/性能排布 Fallback 顺序建议将成本较低或速度较快的模型如7B、14B放在fallbacks数组的前面将高性能模型如72B、V3放在后面作为备用以实现性能和成本的平衡。⚠️ 重要提醒非加权轮询此方法是基于故障转移的轮询并非按权重或QPS的精确负载均衡。非实时负载感知OpenClaw 无法感知各模型的实时负载或队列长度它仅在请求失败时切换。区分模型与账户真正的负载均衡应在硅基流动侧通过配置多个账户和API Key来实现以分散平台限流的风险。OpenClaw 的 Fallback 机制无法解决单一账户达到速率上限的问题。