模型辅助

const { withConfiguredModelEgress } = await import("openclaw/plugin-sdk/secret-egress-runtime");
await withConfiguredModelEgress({ config, provider, model, signal }, async (egress) => {
  // Keep hostEnv on the credential-owning host for the authenticated bridge.
  // Send only sentinel, baseUrl, model, and public caBundle to the remote app.
  await runRemoteAppThroughBridge(egress, signal);
});

const result = await prepareSimpleCompletionModelForAgent({ cfg, agentId });
if ("error" in result) {
  throw new Error(result.error);
}
const prepared = result;
const response = await completeWithPreparedSimpleCompletionModel({
  model: prepared.model,
  auth: prepared.auth,
  cfg,
  context: { messages },
});

    完成失败会在抛出的错误上暴露稳定的 `code`。隔离
    调用方无需匹配消息文本，即可区分授权、无效隔离输入、不支持
    或不可用的运行时、中止、超时、被拒绝的输出以及其他
    完成失败。

    Provider 编排也可以在发出 HTTP 请求之前获取已配置的本地服务
    生命周期：

    ```typescript
    const lease = await api.runtime.llm.acquireLocalService(
      {
        providerId,
        baseUrl,
        headers,
      },
      signal,
    );
    try {
      // Send and fully consume the provider request.
    } finally {
      await lease?.release();
    }
    ```

    `acquireLocalService(...)` 是一个稳定的、通用的 provider-service SDK
    契约。宿主从
    `models.providers.<providerId>.localService` 解析进程配置；调用方不能提供
    命令、参数、环境或生命周期策略。进程生成、
    就绪状态、诊断和空闲停止策略仍属于宿主内部。

    传入精确的已配置 provider id 和已解析的请求 base URL。不要
    用 adapter id 替换别名：不同的别名可以指向不同的
    本地 GPU 宿主。除 Ollama 和 LM
    Studio 适配器使用的 `/v1` 规范化外，宿主会拒绝与已配置的
    provider base URL 不匹配的端点。宿主拥有启动序列化、就绪探测、
    请求租约、中止处理和空闲关闭。

    该辅助工具使用与 OpenClaw 的
    内置运行时和宿主拥有的运行时配置快照相同的简单完成准备路径。上下文引擎
    接收会话绑定的 `llm.complete` 能力，因此模型调用使用
    活动会话的 agent，并且不会静默回退到默认 agent。结果
    包括 provider/model/agent 归属，以及可用时的规范化 token、
    缓存和估算成本使用情况。

    当没有已记录成本或已配置/符合条件的目录定价
    可用时，会省略 `usage.costUsd`。默认填充的零费率不会确立免费使用。
    显式操作员零定价和 provider 计费的零总额保持为 `0`；
    已记录请求成本保留其原始定价层级。

    直接完成可以设置 `responseFormat` 以用于 provider 原生的受限
    输出。当 provider 暴露它们时，结果还包括具体的
    `responseModel` 和最终 `stopReason`。安全敏感调用方可以设置
    `requiredAuthMode: "oauth"`；宿主随后会在分发前拒绝所选的非 OAuth
    凭据。隔离 agent-runtime 完成会在分发前拒绝这些
    直接 provider 控制。

    OpenAI 和 Azure Responses 接受原始 JSON Schema 作为 `responseFormat`，并
    将其包装在 `text.format` 中，带有 `type: "json_schema"` 和名称
    `openclaw_response`。原生 `json_schema`、`json_object` 和 `text` 格式
    会被保留；Chat Completions 风格的嵌套 `json_schema` 描述符会
    被展平用于 Responses，包括任何提供的 `strict` 值。

    设置 `reasoning` 以请求所选模型的推理强度。
    宿主接受规范思考级别（`off`、`minimal`、`low`、
    `medium`、`high`、`xhigh`、`adaptive`、`max` 和 `ultra`）。直接完成
    将 `adaptive` 映射到 `medium`，将 `ultra` 映射到 `max`；所选 provider 传输
    将每个强度映射到其支持的 wire 值。显式 `off` 会到达
    provider 的禁用思考策略；思考是否可以禁用取决于
    所选模型和 auth 路由。

    Codex 隔离完成通过原生模型的支持强度映射传递显式推理级别。当
    省略 reasoning 时，这些有界
    调用保持其低强度默认值。

!!! warning

    模型覆盖需要通过配置中的 `plugins.entries.<id>.llm.allowModelOverride: true` 由操作员选择加入。`plugins.entries.<id>.llm.allowedModels` 限制这些覆盖；`plugins.entries.<id>.llm.allowedCompletionModels` 单独限制每次完成，包括宿主解析的默认值。对于直接完成，`model@profile` 覆盖仍然是已授权模型覆盖的一部分。隔离 `model@profile` 覆盖和 `execution.authProfileId` 需要 `plugins.entries.<id>.llm.allowAuthProfileOverride: true`。跨 agent 完成需要 `plugins.entries.<id>.llm.allowAgentIdOverride: true`。