整个配置过程只需要修改环境变量和JSON配置文件两个步骤，五分钟内即可完成部署。这证明了对于路由消息、总结上下文、快速推理和工具调用这类任务，速度优先的模型比昂贵的旗舰模型更适合实际工作流。
一个让钱包哭泣的周五夜晚
想象一下这个场景。周五晚上七点，你饿得前胸贴后背，四个朋友等着你订餐厅。其中一个是纯素食主义者，另一个对麸质过敏，还有两个正常人只想吃好吃的。你需要找一个能同时满足这些条件的餐厅，还得有四人桌。你打开Clawdbot，输入这个复杂的多条件查询，然后开始了漫长的等待。一分钟过去了，两分钟过去了，你开始刷短视频打发时间。五分钟过去了，你的朋友们在群里问你订好了没。八分钟过去了，Clawdbot终于吐出了答案。
你一看账单，单次查询烧了2美元多。2美元！这够买一杯奶茶了！
旗舰模型的昂贵浪漫
Claude Opus和GPT-5.2这些旗舰模型确实很强大。它们能写诗、能编程、能解复杂的数学题。但问题在于，你并不是每次都需要这种级别的智能。就像你只是想下楼买个酱油，却开着法拉利去。油耗高不说，找停车位还得半小时。
日常工作中大部分任务根本不需要这么重的火力。路由消息就是把信息送到该去的地方，总结上下文就是提炼关键信息，快速推理就是做一些简单的逻辑判断，工具调用就是执行预设的功能。这些任务用旗舰模型，就像用核武器打蚊子。效果肯定好，但成本和等待时间让人崩溃。
Cerebras和GLM-4.7的组合拳
Cerebras是一家做AI芯片的公司，他们的硬件专为大规模AI计算设计。GLM-4.7是一个速度快、成本低的中国开源语言模型。把这两者结合起来接入OpenClaw，就像给自行车装上了火箭发动机。
这种体验为"相当魔幻"。等待时间从分钟级降到了秒级，成本从每次2美元降到了几乎可以忽略不计。这种提升不是10%，不是50%，是数量级的飞跃。10倍提速意味着原来等8分钟的查询现在48秒就搞定了。这种体验上的质变，让使用AI助手从一种需要耐心的活动变成了真正即时的交互。
第一步是给系统喂钥匙
配置过程的第一步是设置API密钥。
不要硬编码，这是基本的安全意识。硬编码就是把密码直接写在代码里，这就像把家门钥匙贴在门牌号旁边。任何人拿到代码就能看到你的密钥，然后就可以冒充你使用API，产生的费用都算在你头上。
正确的做法是把密钥放在环境变量里，代码只引用变量名。具体操作是先通过SSH登录服务器，这就像是远程打开你家电脑。命令是ssh root@你的服务器IP地址。登录后打开环境文件nano /opt/clawdbot.env，添加一行CEREBRAS_API_KEY="你的密钥"。保存退出用Ctrl+O确认，Enter执行，Ctrl+X退出编辑器。整个过程就像给保险箱设置密码，严谨但简单。
第二步是告诉系统用哪个大脑
第二步是修改配置文件clawdbot.json。
这个文件就像是Clawdbot的大脑地图，告诉它遇到不同任务时该调用哪个模型。
配置包含几个关键部分：
agents.defaults.model.primary必须设置为cerebras/zai-glm-4.7，这是告诉系统默认使用Cerebras上的GLM-4.7模型。
maxConcurrent设置为4，意思是同时处理4个任务。
subagents.maxConcurrent设置为8，子代理可以同时处理8个任务。
compaction.mode设置为safeguard，这是一种安全模式的数据压缩。
models部分定义了提供商信息，baseUrl指向Cerebras的API地址，apiKey引用刚才设置的环境变量，api指定使用OpenAI兼容的接口格式。
这个配置结构清晰，每个参数都有明确的作用域。
配置里的魔鬼细节
特别强调了几个容易踩坑的地方。agents.defaults.model.primary必须显式设置，Clawdbot不会自动推断。这就像你必须明确告诉导航软件目的地，它不会猜你要去哪。提供商名称cerebras必须和模型前缀cerebras/匹配，这是命名空间的对应关系。
apiKey必须使用${CEREBRAS_API_KEY}这种格式引用环境变量，再次强调不要直接写密钥。不要添加auth、authHeader或自定义头部，Clawdbot内部已经处理好了认证逻辑。
重启服务的仪式感
配置完成后需要重启服务让更改生效。命令是systemctl restart clawdbot，这是Linux系统管理服务的标准操作。就像你修改了手机设置需要重启应用一样。
然后检查日志确认一切正常，命令是journalctl -u clawdbot -n 50 --no-pager。会显示最近50条日志。
如果看到[gateway] agent model: cerebras/zai-glm-4.7这条记录，恭喜你，配置成功了。
系统已经在使用新的高速模型。整个过程从登录服务器到验证成功，熟练的话五分钟就能搞定。这种快速部署的能力，正是现代开发工具链的优势所在。
总结
这周全网都在玩OpenClaw和Clawdbot，这位老哥也跟风上车了。结果发现这玩意儿查个餐厅订位这种多步骤查询要等好几分钟，还要烧掉好几美金的API额度，心疼到滴血。于是这位机智的开发者把 cerebras 家的超快模型GLM-4.7接进了Clawdbot，瞬间实现10倍速，省钱又省时。
整个过程就两步：先在环境文件里塞入Cerebras的API密钥，然后在配置文件里把默认模型改成 cerebras/zai-glm-4.7，重启服务就能起飞。
关键是这个模型便宜到离谱，推理速度快到飞起，再也不用看着Claude Opus/GPT5.2在那儿慢慢吞吞地烧钱了。