Ollama
OpenClaw で Ollama（ローカル LLM ランタイム）を利用します。
Ollama は、自分のマシンでオープンソースモデルをより便利に実行できるローカル LLM ランタイムです。OpenClaw は Ollama の OpenAI 互換 API と統合されています。'<code className="bg-white/10 px-1.5 py-0.5 rounded text-emerald-300 text-sm">'OLLAMA_API_KEY'</code>'（または auth プロファイル）経由で有効にし、'<code className="bg-white/10 px-1.5 py-0.5 rounded text-emerald-300 text-sm">'models.providers.ollama'</code>' を明示的に設定'<strong>'しない'</strong>'場合、OpenClaw は '<strong>'tools をサポートするモデルを自動的に検出'</strong>'できます。
クイックスタート
1. Ollama をインストール：https://ollama.ai
2. モデルをプル：
ollama pull llama3.3 ollama pull qwen2.5-coder:32b ollama pull deepseek-r1:32b
3. OpenClaw で Ollama を有効にする（任意の値でOK；Ollama は実際のキーを必要としません）：
export OLLAMA_API_KEY="ollama-local" openclaw config set models.providers.ollama.apiKey "ollama-local"
4. Ollama モデルを使用：
{
agents: {
defaults: {
model: { primary: "ollama/llama3.3" },
},
},
}モデル検出（暗黙的プロバイダー）
'<code className="bg-white/10 px-1.5 py-0.5 rounded text-emerald-300 text-sm">'OLLAMA_API_KEY'</code>'（または auth プロファイル）を設定し、'<code className="bg-white/10 px-1.5 py-0.5 rounded text-emerald-300 text-sm">'models.providers.ollama'</code>' を'<strong>'定義しない'</strong>'場合、OpenClaw はローカルの Ollama インスタンス '<code className="bg-white/10 px-1.5 py-0.5 rounded text-emerald-300 text-sm">'http://127.0.0.1:11434'</code>' からモデルを自動的に検出します：
- - '<code className="bg-white/10 px-1.5 py-0.5 rounded text-emerald-300 text-sm">'/api/tags'</code>' と '<code className="bg-white/10 px-1.5 py-0.5 rounded text-emerald-300 text-sm">'/api/show'</code>' をクエリ
- - '<code className="bg-white/10 px-1.5 py-0.5 rounded text-emerald-300 text-sm">'tools'</code>' 機能を報告するモデルのみを保持
- - モデルが '<code className="bg-white/10 px-1.5 py-0.5 rounded text-emerald-300 text-sm">'thinking'</code>' を報告する場合、'<code className="bg-white/10 px-1.5 py-0.5 rounded text-emerald-300 text-sm">'thinking'</code>' としてマーク
- - Read '<code className="bg-white/10 px-1.5 py-0.5 rounded text-emerald-300 text-sm">'contextWindow'</code>' from '<code className="bg-white/10 px-1.5 py-0.5 rounded text-emerald-300 text-sm">'model_info["<arch>.context_length"]'</code>' when possible
- - '<code className="bg-white/10 px-1.5 py-0.5 rounded text-emerald-300 text-sm">'maxTokens'</code>' をコンテキストウィンドウの 10 倍に設定
- - すべてのコストを '<code className="bg-white/10 px-1.5 py-0.5 rounded text-emerald-300 text-sm">'0'</code>' に設定
これにより、手動でのモデルエントリのメンテナンスを回避しながら、カタログを Ollama の機能と整合させることができます。
利用可能なモデルを表示：
ollama list openclaw models list
新しいモデルを追加する場合、Ollama でプルするだけです：
ollama pull mistral
新しいモデルは自動的に検出され、すぐに使用できます。
'<code className="bg-white/10 px-1.5 py-0.5 rounded text-emerald-300 text-sm">'models.providers.ollama'</code>' を明示的に設定した場合、自動検出はスキップされ、モデルを手動で定義する必要があります（以下を参照）。
Configuration
#
Basic Configuration (Implicit Discovery)
有効にする最も簡単な方法は、環境変数を設定することです：
export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"
#
明示的設定（手動モデル）
以下の場合に便利です：
- - Ollama が別のホスト/ポートで実行されている
- - コンテキストウィンドウやモデルリストを強制的に指定したい
- - ツールサポートを宣言しないモデルを含めたい
{
models: {
providers: {
ollama: {
// OpenAI-compatible API baseUrl needs to include /v1
baseUrl: "http://ollama-host:11434/v1",
apiKey: "ollama-local",
api: "openai-completions",
models: [
{
id: "llama3.3",
name: "Llama 3.3",
reasoning: false,
input: ["text"],
cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
contextWindow: 8192,
maxTokens: 8192 * 10
}
]
}
}
}
}'<code className="bg-white/10 px-1.5 py-0.5 rounded text-emerald-300 text-sm">'OLLAMA_API_KEY'</code>' が設定されている場合、プロバイダーエントリで '<code className="bg-white/10 px-1.5 py-0.5 rounded text-emerald-300 text-sm">'apiKey'</code>' を省略でき、OpenClaw は可用性チェック中に自動的に補完します。
#
カスタムベース URL（明示的設定）
Ollama が別のホストまたはポートで実行されている場合（明示的設定は自動検出を無効にするため、モデルも手動で定義する必要があります）：
{
models: {
providers: {
ollama: {
apiKey: "ollama-local",
baseUrl: "http://ollama-host:11434/v1",
},
},
},
}#
モデル選択
設定後、すべての Ollama モデルが使用可能です：
{
agents: {
defaults: {
model: {
primary: "ollama/llama3.3",
fallback: ["ollama/qwen2.5-coder:32b"],
},
},
},
}Advanced
#
推論モデル（Reasoning）
Ollama が '<code className="bg-white/10 px-1.5 py-0.5 rounded text-emerald-300 text-sm">'/api/show'</code>' で '<code className="bg-white/10 px-1.5 py-0.5 rounded text-emerald-300 text-sm">'/api/show'</code>' を報告する場合、OpenClaw はモデルを推論機能を持つとしてマークします：
ollama pull deepseek-r1:32b
#
モデルコスト
Ollama はローカルで実行され無料であるため、すべてのモデルコストは $0 に設定されます。
#
コンテキストウィンドウ
自動検出されたモデルの場合、OpenClaw は可能な限り Ollama が報告するコンテキストウィンドウを使用します。それ以外の場合は '<code className="bg-white/10 px-1.5 py-0.5 rounded text-emerald-300 text-sm">'8192'</code>' がデフォルトです。明示的なプロバイダー設定で '<code className="bg-white/10 px-1.5 py-0.5 rounded text-emerald-300 text-sm">'contextWindow'</code>' と '<code className="bg-white/10 px-1.5 py-0.5 rounded text-emerald-300 text-sm">'maxTokens'</code>' を上書きできます。
トラブルシューティング
#
Ollama が検出されない
Ollama が実行中で、'<code className="bg-white/10 px-1.5 py-0.5 rounded text-emerald-300 text-sm">'OLLAMA_API_KEY'</code>'（または auth プロファイル）を設定し、'<code className="bg-white/10 px-1.5 py-0.5 rounded text-emerald-300 text-sm">'models.providers.ollama'</code>' を明示的に'<strong>'定義していない'</strong>'ことを確認してください：
ollama serve
また、API にアクセスできることを確認してください：
curl http://localhost:11434/api/tags
#
利用可能なモデルがない
OpenClaw はツールサポートを報告するモデルのみを自動検出します。モデルがリストに表示されない場合：
- - ツールをサポートするモデルをプルする、または
- - '<code className="bg-white/10 px-1.5 py-0.5 rounded text-emerald-300 text-sm">'models.providers.ollama'</code>' でモデルを手動で定義する
新しいモデルを追加：
ollama list # View installed models ollama pull llama3.3 # Pull a model
#
接続が拒否されました
Ollama が正しいポートで実行されているか確認してください：
ps aux | grep ollama ollama serve
See Also
- '<a href="/concepts/model-providers" className="text-emerald-400 hover:text-emerald-300 transition-colors">'Model Providers'</a>' - プロバイダーの概要
- '<a href="/concepts/models" className="text-emerald-400 hover:text-emerald-300 transition-colors">'Model Selection'</a>' - モデルの選択方法
- '<a href="/gateway/configuration" className="text-emerald-400 hover:text-emerald-300 transition-colors">'Configuration'</a>' - 完全な設定リファレンス