Meta

Meta API 使用兼容 OpenAI 的 Responses API（POST /v1/responses）来支持 Muse Spark 推理模型。OpenClaw 将 Meta 作为官方外部插件提供。

属性	值
提供方 ID	`meta`
插件	`@openclaw/meta-provider`
认证环境变量	`MODEL_API_KEY`
引导标志	`--auth-choice meta-api-key`
直接 CLI 标志	`--meta-api-key <key>`
API	Responses API（`openai-responses`）
基础 URL	`https://api.meta.ai/v1`
默认模型	`meta/muse-spark-1.3`
OpenClaw 推理默认值	`high`（`reasoning.effort`）

快速开始¶

1. 安装插件

openclaw plugins install @openclaw/meta-provider

安装会自动应用于正在运行的 Gateway；否则将在下次启动时生效。请参阅应用更改并检查。

2. 设置 API 密钥

引导直接标志仅环境变量

openclaw onboard --auth-choice meta-api-key

openclaw onboard --non-interactive --accept-risk --skip-health \
  --auth-choice meta-api-key \
  --meta-api-key "$MODEL_API_KEY"

export MODEL_API_KEY=<key>

3. 验证模型可用

openclaw models list --provider meta

列出静态的 Muse Spark 目录条目。如果 MODEL_API_KEY 未解析，openclaw models status --json 会在 auth.unusableProfiles 下报告缺失的凭据。

非交互式设置¶

openclaw onboard --non-interactive --accept-risk --skip-health \
  --mode local \
  --auth-choice meta-api-key \
  --meta-api-key "$MODEL_API_KEY"

--mode 默认为 local，因此这与上面的 直接标志 命令运行方式相同。请在 Gateway 主机上运行：远程客户端引导（--mode remote）仅配置本地客户端连接，不会在服务器上设置提供方凭据。

内置目录¶

价格和数据使用条款来自 Meta 的定价与速率限制文档。Meta 的模型目录将 Muse Spark 1.3 视为最新版本，并推荐在新工作中使用。

模型引用	名称	OpenClaw 输入	推理	上下文窗口	输入 / 缓存输入 / 输出（每 1M token）
`meta/muse-spark-1.3`	Muse Spark 1.3	文本、图像	是	1,048,576	$1.25 / $0.15 / $4.25
`meta/muse-spark-1.3-contributor`	Muse Spark 1.3 Contributor	文本、图像	是	1,048,576	$0.10 / $0.002 / $0.20
`meta/muse-spark-1.2`	Muse Spark 1.2	文本、图像	是	1,048,576	$1.25 / $0.15 / $4.25
`meta/muse-spark-1.2-contributor`	Muse Spark 1.2 Contributor	文本、图像	是	1,048,576	$0.10 / $0.002 / $0.20
`meta/muse-spark-1.1`	Muse Spark 1.1	文本、图像	是	1,048,576	$1.25 / $0.15 / $4.25

Warning

Meta 的定价文档和服务条款区分了标准服务与贡献者/折扣服务：

标准服务是默认选项。Meta 表示，提交给标准服务的提示和补全不会用于训练 Meta 模型。
使用贡献者/折扣服务即表示您允许 Meta 按照条款所述使用提交给这些服务以及由这些服务生成的内容。根据条款，使用折扣服务即表示承认这一许可。您不得向折扣服务提交敏感、机密或个人信息。

Meta 的地理使用政策规定了可用性。该政策在某些司法管辖区限制 API 访问，并对使用贡献者/折扣模型构建的产品增加了最终用户部署限制；这些额外限制不适用于您自己的使用或使用标准服务构建的产品。

功能：

通过 OpenClaw 支持文本和图像输入
工具调用和流式传输
推理强度：minimal、low、medium、high、xhigh（OpenClaw 默认值：high）
无状态加密推理回放（store: false、include: ["reasoning.encrypted_content"]）

Meta 的模型目录列出了这些模型的文本、图像、视频、音频和 PDF 输入。OpenClaw 的模型目录仅直接表示文本和图像输入；其他上游模态不是模型清单中的输入值。

当未配置思考级别时，OpenClaw 会明确选择 high。这是 OpenClaw 的默认行为，而非 Meta 的省略参数行为：Meta 的推理文档指出，当省略 reasoning.effort 时，模型会以模型自行确定的级别进行推理。

Warning

Muse Spark 不接受 reasoning.effort: "none"。对于此提供方，OpenClaw 会将 --thinking off 映射为 minimal。

手动配置¶

{
  env: { vars: { MODEL_API_KEY: "<key>" } },
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "meta/muse-spark-1.3" },
      models: {
        "meta/muse-spark-1.3": { alias: "Muse Spark 1.3" },
      },
    },
  },
}

Note

如果 Gateway 作为守护进程运行（launchd、systemd、Docker），请确保 MODEL_API_KEY 对该进程可用——例如位于 ~/.openclaw/.env 中，或通过 env.shellEnv 提供。仅在交互式 shell 中导出的密钥对托管服务没有帮助，除非单独导入该环境变量。

冒烟测试¶

export MODEL_API_KEY=<key>
pnpm test:live -- extensions/meta/meta.live.test.ts

实时测试套件会针对 POST /v1/responses 运行已启用的 Meta 用例。

模型提供商

选择提供商、模型引用和故障转移行为。

思考模式

Muse Spark 的推理努力级别。

配置参考

代理默认值和模型配置。

本页原文 Markdown：在 AtomGit 查看·内容源自开源项目 cl/openclaw