#Tg

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weary pike
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Restarted systemd service: openclaw-gateway.
Error: Config validation failed: channels.te legram-programming: unknown channel id: tele gram-programming
[root@VM-0-11-opencloudos ~]#

celest haloBOT
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To help others find answers, you can mark your question as solved via Right click solution message -> Apps -> ✅ Mark Solution

main bisonBOT
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That error means your config has a channel entry under channels with the id telegram-programming (your paste wrapped it as te legram-programming). OpenClaw only recognizes real channel IDs there (e.g. telegram, discord, whatsapp, …), so telegram-programming is rejected and the gateway won’t start.

Fix

Change something like:

{
  channels: {
    "telegram-programming": { ... }
  }
}

to:

# 
{
  channels: {
    telegram: {
      enabled: true,
      botToken: "...",
      // ...
    }
  }
}

If your goal was “the programming Telegram group should behave differently”, keep the channel as channels.telegram and configure the group under:

  • channels.telegram.groups["<chatId>"] (group-specific settings), and/or
  • bindings (route that Telegram group to a different agentId)
weary pike
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如何設定 多個ai Deepseek, Glm 4.7 flash x, Glm 5, 讓Openclaw 發揮得更好又可以節省token

main bisonBOT
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可以，把「多個模型」用得又省 token，核心做法是：

  1. 日常用便宜/快的當主模型
  2. 遇到難題才自動切到更強的 fallback
  3. 把不同用途拆成不同 agent（可選，但很有效）
  4. 把「長對話成本」用 compaction / pruning / reset 壓下來

下面給你一套最常見、最穩的配置方式（不需要我猜 Deepseek / GLM 的實際 model id，你用 CLI 查到的 provider/model 填進去就行）。

A) 一個 agent，多模型：primary + fallbacks（最簡單）

  1. 先在機器上看你目前可用的模型字串（重點是精確的 provider/model）：
openclaw models status
openclaw models list --all
#
  1. 在 ~/.openclaw/openclaw.json 設定（JSON5）：
{
  agents: {
    defaults: {
      models: {
        // 把你要用的幾個模型都放進 allowlist + 取 alias（自己命名）
        "PROVIDER/FLASH_MODEL": { alias: "fast" },
        "PROVIDER/STRONG_MODEL": { alias: "strong" },
        "PROVIDER/ALT_STRONG_MODEL": { alias: "strong2" },
      },

      model: {
        primary: "PROVIDER/FLASH_MODEL",          // 日常：便宜快（你說的 flash 類）
        fallbacks: ["PROVIDER/STRONG_MODEL"],     // 困難：才用大模型（例如 GLM 5 類）
# 
      },

      // 省 token 的關鍵之一：預設思考/verbose 別開太高
      thinkingDefault: "low",
      verboseDefault: "off",
    },
  },
}

這樣平常用「flash」，遇到 provider 掛了/限流/不支援某些能力才會掉到 fallback（省錢又保底）。

B) 拆成多個 agent：聊天用省、寫程式/工具用強（更進階但更划算）

你可以做兩個 agent，例如：

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  • chat：默認用 flash（省 token）
  • work：默認用強模型（需要工具/寫程式時再用）
{
  agents: {
    list: [
      { id: "chat", default: true,  workspace: "~/.openclaw/ws-chat", model: "PROVIDER/FLASH_MODEL" },
      { id: "work",               workspace: "~/.openclaw/ws-work", model: "PROVIDER/STRONG_MODEL" },
    ],
  },

  bindings: [
    // 例：把某個 Telegram 群/頻道綁到 work agent（填你的 peer id）
    // { agentId: "work", match: { channel: "telegram", peer: { kind: "group", id: "-100123..." } } },
  ],
# 
}

好處：不同工作流分開記憶/上下文，不會「聊天聊很長」把寫程式的 context 也拖肥 → 直接省 token。

C) 省 token 的 3 個超有感開關（不改模型也有效）

在 config reference 這幾個都很實用：

  1. Heartbeat 用便宜模型（最常見燒錢點）
{
  agents: {
    defaults: {
# 
      heartbeat: {
        model: "PROVIDER/CHEAP_MODEL"
      }
    }
  }
}
  1. Context pruning：把很久以前的工具輸出裁掉（不影響硬碟上的歷史，只影響送進 LLM 的上下文）
{
  agents: {
    defaults: {
      contextPruning: { mode: "cache-ttl", ttl: "1h" }
    }
# 
  }
}
  1. Session reset：閒置多久就自動新開一段，避免永遠累積
{
  session: {
    reset: { mode: "idle", idleMinutes: 120 }
  }
}

你下一步給我兩個輸出，我就能幫你對症下藥（不需要貼 token）

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請貼：

openclaw --version
openclaw models status

另外你現在是想要：

  • (1) Telegram 群聊日常省錢但偶爾要變強
    還是
  • (2) 主要用來寫程式/工具，自動在「快 vs 強」之間切換？

（如果你要「Deepseek / GLM 哪個更適合什麼任務」這種最新體感比較，建議也去 Discord 的 #models 問，大家的實測比較新。）