second-state · ethanwestfall · Jul 20, 2026
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+    <loc>https://bytefuture.ai/blog/run-any-model-in-openclaw-through-token-station.html</loc>
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diff --git a/src/content/writings/en/run-any-model-in-openclaw-through-token-station.md b/src/content/writings/en/run-any-model-in-openclaw-through-token-station.md
@@ -0,0 +1,148 @@
+---
+slug: "run-any-model-in-openclaw-through-token-station"
+lang: "en"
+title: "Run any model in OpenClaw through Token Station"
+summary: "OpenClaw supports custom providers through its onboarding wizard and CLI. Point it at Token Station's OpenAI-compatible endpoint, covering 250+ models across 21 providers, and run GPT-5.5, Claude Opus, Kimi K2, or Grok without changing anything else in your setup."
+category: "tutorial"
+date: "2026-07-20"
+cta: "https://models.bytefuture.ai/intro.html"
+draft: false
+---
+
+OpenClaw supports custom providers (any OpenAI-compatible or Anthropic-compatible endpoint) through its onboarding wizard and CLI. Token Station's unified API lives at `https://models.bytefuture.ai/v1` and exposes over 250 models across 21 providers through an OpenAI-compatible interface. Point OpenClaw at Token Station and you can run GPT-5.5, Claude Opus, Kimi K2, Grok, or any other model on Token Station without changing anything else in your setup. One key, one endpoint, any model.
+
+## What you need before starting
+
+- Node 22.22.3+, 24.15+, or 25.9+ (Node 24 is the recommended default). Check with `node --version`.
+- A Token Station account and API key. Sign up free at [models.bytefuture.ai](https://models.bytefuture.ai): $1 in credit on registration, no card required.
+- OpenClaw installed (see Step 1 below).
+
+## Step 1: Install OpenClaw
+
+**macOS / Linux / WSL2**: the `--no-onboard` flag skips the auto-launched wizard so you can configure Token Station specifically in Step 2:
+
+```bash
+curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash -s -- --no-onboard
+```
+
+**Windows (PowerShell) or any platform via npm**: npm install does not auto-launch onboarding:
+
+```bash
+npm install -g openclaw@latest
+```
+
+Verify the binary is working:
+
+```bash
+openclaw --version
+```
+
+## Step 2: Configure Token Station as your provider
+
+Export your Token Station key, then run onboarding with the custom provider flags:
+
+```bash
+# macOS / Linux / WSL2
+export TOKEN_STATION_API_KEY="YOUR_TOKEN_STATION_KEY"
+
+# Windows PowerShell
+$env:TOKEN_STATION_API_KEY = "YOUR_TOKEN_STATION_KEY"
+```
+
+```bash
+openclaw onboard --install-daemon --non-interactive --accept-risk \
+  --auth-choice custom-api-key \
+  --custom-base-url "https://models.bytefuture.ai/v1" \
+  --custom-model-id "openai/gpt-5.4-mini" \
+  --custom-api-key "$TOKEN_STATION_API_KEY" \
+  --secret-input-mode plaintext \
+  --custom-compatibility openai
+```
+
+This configures OpenClaw with Token Station as the provider, installs the background daemon, and sets `openai/gpt-5.4-mini` as the default model.
+
+**What each flag does**
+
+| Flag | Meaning |
+|---|---|
+| `--auth-choice custom-api-key` | Selects the custom API key provider path instead of a named provider (OpenAI, Anthropic, etc.). |
+| `--custom-base-url` | The endpoint OpenClaw sends requests to. Token Station's OpenAI-compatible base is `https://models.bytefuture.ai/v1`. |
+| `--custom-model-id` | The default model ID OpenClaw will use, in `provider/model` form. |
+| `--custom-api-key` | Your Token Station API key. The `$TOKEN_STATION_API_KEY` reference keeps the secret out of your shell history. |
+| `--secret-input-mode` | How OpenClaw stores the API key. `plaintext` stores it directly in the agent's auth profile on disk. |
+| `--custom-compatibility` | Controls the wire protocol. `openai` uses standard chat completions, correct for Token Station. Only use `openai-responses` for endpoints that support `/v1/responses` but not `/v1/chat/completions`. Use `anthropic` for Anthropic-native endpoints. |
+| `--install-daemon` | Installs OpenClaw as a background service (LaunchAgent on macOS, systemd on Linux/WSL2, Scheduled Task on Windows, with a Startup-folder fallback if task creation is denied). |
+
+**Prefer the interactive wizard?** Run `openclaw onboard --install-daemon` without the other flags. When the wizard reaches the Model/Auth step, choose the custom provider option and select OpenAI-compatible, then enter `https://models.bytefuture.ai/v1` as the base URL and your Token Station key as the API key.
+
+## Step 3: Verify the gateway is running
+
+```bash
+openclaw gateway status
+```
+
+The daemon installed in Step 2 should have the gateway running already. If not, the status command will tell you what's wrong.
+
+## Step 4: Open the Control UI and confirm
+
+```bash
+openclaw dashboard
+```
+
+The dashboard opens at `http://127.0.0.1:18789/` in your browser. Start a chat. If the agent responds, OpenClaw is talking to Token Station and the model is answering.
+
+## Swap the model with one command
+
+Every model on Token Station sits behind the same endpoint and the same key. To change the default model:
+
+```bash
+openclaw configure --section model
+```
+
+Or re-run onboarding with a different `--custom-model-id`. Some IDs to choose from:
+
+| Model ID | Good for |
+|---|---|
+| `openai/gpt-5.5` | Premium flagship; hard planning, debugging, and architecture. |
+| `openai/gpt-5.4` | Strong reasoning at a lower price than the flagship. |
+| `openai/gpt-5.4-mini` | Balanced daily driver for most tasks at lower cost. |
+| `anthropic/claude-opus-4-8` | Long-horizon agentic reasoning and deep analysis. |
+| `kimi/kimi-k2.7-code` | Routine coding tasks when cost matters more than depth. |
+| `xai/grok-build-0.1` | Fast and affordable for quick responses. |
+| `glm/glm-5.2` | 1M context window; strong on code at a low price. |
+
+The gateway, channels, and daemon don't change when you swap the model. Only the model ID sent to Token Station changes.
+
+## Smart routing: let a policy pick the model
+
+Hardcoding a model is fine for most setups. Token Station also lets you define routing policies server-side: cheapest model above a quality floor, latency-capped with a provider allowlist, or a primary model with an automatic fallback if the primary is unavailable.
+
+For OpenClaw this means you point `--custom-model-id` at a routed workload on Token Station and the routing logic stays on Token Station's side. If your primary model goes down, the fallback answers and OpenClaw never has to know. You update the policy in Token Station; nothing in your OpenClaw config changes.
+
+## Useful environment variables
+
+Set these before starting the daemon if you need non-default locations:
+
+| Variable | Purpose |
+|---|---|
+| `OPENCLAW_HOME` | Overrides the home directory used for internal path resolution. |
+| `OPENCLAW_STATE_DIR` | Overrides the state directory. |
+| `OPENCLAW_CONFIG_PATH` | Overrides the config file path. |
+
+## If something does not connect
+
+**401 / auth error.** Confirm your Token Station key is correct. Re-run the onboard command with the corrected `--custom-api-key`, or run `openclaw configure --section model` to update credentials interactively.
+
+**Wrong model or model not found.** Confirm the model ID exactly as it appears in the Token Station catalog at [models.bytefuture.ai/models](https://models.bytefuture.ai/models). Run `openclaw configure --section model` to update the model ID.
+
+**The gateway is not running.** Run `openclaw gateway status`. To restart the gateway, use `openclaw gateway restart`. To reinstall the daemon from scratch, re-run `openclaw onboard --install-daemon`.
+
+**The dashboard does not load.** The gateway must be running first. Confirm with `openclaw gateway status`, then retry `openclaw dashboard`.
+
+**Config issues or unexpected behavior.** Run `openclaw doctor` to diagnose invalid or legacy config, then re-run `openclaw configure` to fix what it finds.
+
+## Get started
+
+Setting up Token Station in OpenClaw is one command and one environment variable. Once the daemon is running, switching models is a single `openclaw configure --section model` call and nothing else in your setup changes.
+
+Sign up at [models.bytefuture.ai](https://models.bytefuture.ai) ($1 in free credit, no card; up to $50 bonus on your first top-up), export your key, run the onboard command, and open the dashboard. One key, one endpoint, every model your OpenClaw setup needs.
diff --git a/src/content/writings/ja/run-any-model-in-openclaw-through-token-station.md b/src/content/writings/ja/run-any-model-in-openclaw-through-token-station.md
@@ -0,0 +1,148 @@
+---
+slug: "run-any-model-in-openclaw-through-token-station"
+lang: "ja"
+title: "Token Station 経由で OpenClaw に任意のモデルを使う"
+summary: "OpenClaw はオンボーディングウィザードと CLI からカスタムプロバイダーに対応する。Token Station の OpenAI 互換エンドポイント（21 プロバイダーにまたがる 250 以上のモデル）を指定すれば、GPT-5.5、Claude Opus、Kimi K2、Grok を、既存の設定を一切変えずに実行できる。"
+category: "tutorial"
+date: "2026-07-20"
+cta: "https://models.bytefuture.ai/intro.html"
+draft: false
+---
+
+OpenClaw はオンボーディングウィザードと CLI から、カスタムプロバイダー（任意の OpenAI 互換または Anthropic 互換のエンドポイント）に対応している。Token Station の統一 API は `https://models.bytefuture.ai/v1` にあり、OpenAI 互換インターフェースを通じて 21 プロバイダーにまたがる 250 以上のモデルを提供する。OpenClaw を Token Station に向ければ、GPT-5.5、Claude Opus、Kimi K2、Grok、その他 Token Station 上のどのモデルでも、設定の他の部分を一切変えずに実行できる。1 つのキー、1 つのエンドポイント、あらゆるモデル。
+
+## 始める前に必要なもの
+
+- Node 22.22.3+、24.15+、または 25.9+（推奨デフォルトは Node 24）。`node --version` で確認する。
+- Token Station のアカウントと API キー。[models.bytefuture.ai](https://models.bytefuture.ai) から無料登録できる。登録時に 1 ドル分のクレジットが付与され、クレジットカードは不要。
+- OpenClaw のインストール（以下のステップ 1 を参照）。
+
+## ステップ 1：OpenClaw をインストールする
+
+**macOS / Linux / WSL2**：`--no-onboard` フラグは自動起動するウィザードをスキップするので、ステップ 2 で Token Station を個別に設定できる。
+
+```bash
+curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash -s -- --no-onboard
+```
+
+**Windows（PowerShell）、または npm を使う任意のプラットフォーム**：npm install はオンボーディングを自動起動しない。
+
+```bash
+npm install -g openclaw@latest
+```
+
+バイナリが動作しているか確認する。
+
+```bash
+openclaw --version
+```
+
+## ステップ 2：Token Station をプロバイダーとして設定する
+
+Token Station のキーをエクスポートし、カスタムプロバイダーのフラグを付けてオンボーディングを実行する。
+
+```bash
+# macOS / Linux / WSL2
+export TOKEN_STATION_API_KEY="YOUR_TOKEN_STATION_KEY"
+
+# Windows PowerShell
+$env:TOKEN_STATION_API_KEY = "YOUR_TOKEN_STATION_KEY"
+```
+
+```bash
+openclaw onboard --install-daemon --non-interactive --accept-risk \
+  --auth-choice custom-api-key \
+  --custom-base-url "https://models.bytefuture.ai/v1" \
+  --custom-model-id "openai/gpt-5.4-mini" \
+  --custom-api-key "$TOKEN_STATION_API_KEY" \
+  --secret-input-mode plaintext \
+  --custom-compatibility openai
+```
+
+これで OpenClaw に Token Station がプロバイダーとして設定され、バックグラウンドデーモンがインストールされ、デフォルトモデルとして `openai/gpt-5.4-mini` が設定される。
+
+**各フラグの意味**
+
+| フラグ | 意味 |
+|---|---|
+| `--auth-choice custom-api-key` | 名前付きプロバイダー（OpenAI、Anthropic など）ではなく、カスタム API キーのプロバイダー経路を選択する。 |
+| `--custom-base-url` | OpenClaw がリクエストを送るエンドポイント。Token Station の OpenAI 互換ベースは `https://models.bytefuture.ai/v1`。 |
+| `--custom-model-id` | OpenClaw が使用するデフォルトモデル ID。`provider/model` の形式。 |
+| `--custom-api-key` | あなたの Token Station API キー。`$TOKEN_STATION_API_KEY` という参照にしておけば、シークレットがシェル履歴に残らない。 |
+| `--secret-input-mode` | OpenClaw が API キーを保存する方式。`plaintext` はキーをエージェントの認証プロファイルにそのまま保存する。 |
+| `--custom-compatibility` | ワイヤープロトコルを制御する。`openai` は標準の chat completions を使い、Token Station には正しい選択。`/v1/responses` はサポートするが `/v1/chat/completions` はサポートしないエンドポイントに限り `openai-responses` を使う。Anthropic ネイティブのエンドポイントには `anthropic` を使う。 |
+| `--install-daemon` | OpenClaw をバックグラウンドサービスとしてインストールする（macOS では LaunchAgent、Linux/WSL2 では systemd、Windows ではタスクスケジューラ。タスク作成が拒否された場合はスタートアップフォルダにフォールバックする）。 |
+
+**対話型ウィザードの方がよければ**、他のフラグなしで `openclaw onboard --install-daemon` を実行する。ウィザードが Model/Auth のステップに達したら、カスタムプロバイダーのオプションを選び、OpenAI 互換を選択し、ベース URL に `https://models.bytefuture.ai/v1` を、API キーに Token Station のキーを入力する。
+
+## ステップ 3：ゲートウェイが動いているか確認する
+
+```bash
+openclaw gateway status
+```
+
+ステップ 2 でインストールしたデーモンが、すでにゲートウェイを起動しているはずだ。動いていなければ、ステータスコマンドが何が問題かを教えてくれる。
+
+## ステップ 4：コントロール UI を開いて確認する
+
+```bash
+openclaw dashboard
+```
+
+ダッシュボードはブラウザで `http://127.0.0.1:18789/` に開く。チャットを始めてみよう。エージェントが応答すれば、OpenClaw が Token Station と通信しており、モデルが答えているということだ。
+
+## モデルを 1 コマンドで切り替える
+
+Token Station 上のすべてのモデルは同じエンドポイント、同じキーの背後にある。デフォルトモデルを変更するには次のようにする。
+
+```bash
+openclaw configure --section model
+```
+
+または `--custom-model-id` を変えてオンボーディングを再実行する。選べるモデル ID の例：
+
+| モデル ID | 向いている用途 |
+|---|---|
+| `openai/gpt-5.5` | プレミアムなフラッグシップ。難しいプランニング、デバッグ、アーキテクチャ設計に。 |
+| `openai/gpt-5.4` | フラッグシップより低価格で高い推論力。 |
+| `openai/gpt-5.4-mini` | 多くのタスクに向くバランス型の日常使いモデルで、コストも低い。 |
+| `anthropic/claude-opus-4-8` | 長時間にわたるエージェント的推論と深い分析に。 |
+| `kimi/kimi-k2.7-code` | 深さよりコストを優先したい日常的なコーディングタスクに。 |
+| `xai/grok-build-0.1` | 高速で手頃、素早い応答に向く。 |
+| `glm/glm-5.2` | 100 万トークンのコンテキストウィンドウ。コードに強く低価格。 |
+
+モデルを切り替えても、ゲートウェイ、チャネル、デーモンは変わらない。変わるのは Token Station に送られるモデル ID だけだ。
+
+## スマートルーティング：ポリシーにモデルを選ばせる
+
+ほとんどの環境ではモデルをハードコードするだけで十分だ。Token Station ではサーバー側でルーティングポリシーを定義することもできる。品質の下限を満たす中で最も安いモデル、プロバイダーの許可リスト付きでレイテンシに上限を設けたもの、あるいはプライマリモデルに自動フォールバックを組み合わせたものなどだ。
+
+OpenClaw の場合、`--custom-model-id` を Token Station 上のルーティング対象ワークロードに向ければ、ルーティングのロジックは Token Station 側に留まる。プライマリモデルがダウンしても、フォールバックが応答し、OpenClaw 側は何も気づく必要がない。ポリシーは Token Station 側で更新するだけで、OpenClaw の設定は何も変わらない。
+
+## 便利な環境変数
+
+デフォルト以外の場所を使いたい場合は、デーモンを起動する前に次を設定する。
+
+| 変数 | 用途 |
+|---|---|
+| `OPENCLAW_HOME` | 内部のパス解決に使われるホームディレクトリを上書きする。 |
+| `OPENCLAW_STATE_DIR` | 状態ディレクトリを上書きする。 |
+| `OPENCLAW_CONFIG_PATH` | 設定ファイルのパスを上書きする。 |
+
+## 接続できないとき
+
+**401 / 認証エラー。** Token Station のキーが正しいか確認する。修正した `--custom-api-key` でオンボーディングコマンドを再実行するか、`openclaw configure --section model` で対話的に認証情報を更新する。
+
+**モデルが違う、または見つからない。** [models.bytefuture.ai/models](https://models.bytefuture.ai/models) の Token Station カタログに記載されたモデル ID と完全に一致しているか確認する。`openclaw configure --section model` でモデル ID を更新する。
+
+**ゲートウェイが起動していない。** `openclaw gateway status` を実行する。ゲートウェイを再起動するには `openclaw gateway restart` を使う。デーモンをゼロから再インストールするには `openclaw onboard --install-daemon` を再実行する。
+
+**ダッシュボードが読み込まれない。** まずゲートウェイが起動している必要がある。`openclaw gateway status` で確認してから、`openclaw dashboard` を再試行する。
+
+**設定の問題や予期しない動作。** `openclaw doctor` を実行して、無効な設定や古い設定を診断し、見つかった問題を直すために `openclaw configure` を再実行する。
+
+## はじめよう
+
+OpenClaw に Token Station を設定するのは、コマンド 1 つと環境変数 1 つだけで済む。デーモンが起動すれば、モデルの切り替えも `openclaw configure --section model` を 1 回呼ぶだけで、設定の他の部分は何も変わらない。
+
+[models.bytefuture.ai](https://models.bytefuture.ai) で登録し（1 ドル分の無料クレジット、クレジットカード不要。初回チャージで最大 50 ドルのボーナスも）、キーをエクスポートし、オンボーディングコマンドを実行し、ダッシュボードを開こう。1 つのキー、1 つのエンドポイントで、あなたの OpenClaw 環境に必要なすべてのモデルが揃う。