你可能透過 Docker、VPS 或本地環境自己部署了 OpenClaw，現在想接入 Zeabur AI Hub 使用多種 AI 模型（Gemini、GPT、Claude 等），卻發現網路上的教學多半是針對 Zeabur 一鍵部署的範本，直接照著做會找不到 /opt/openclaw/providers/zeabur-ai-hub.json5 這個檔案。
這不是你的問題——自部署環境的設定方式確實不同。
💡 如果你只是想快速了解常見疑問，可以直接跳到常見問題區塊。
自部署 vs Zeabur 一鍵部署的差異
| 部署方式 | 設定檔位置 | 編輯方式 |
|---|---|---|
| Zeabur 一鍵部署 | /opt/openclaw/providers/zeabur-ai-hub.json5 | Zeabur 控制台 → 設定 → 設定檔 |
| 自己部署（Docker/VPS/本地） | ~/.openclaw/openclaw.json | 直接編輯檔案或透過 Web UI Settings |
Zeabur 範本在部署時會預先建立 providers/zeabur-ai-hub.json5 作為獨立的 provider 設定檔，但自己部署時不會有這個檔案。你需要直接在 openclaw.json 的 models.providers 區塊中新增 zeabur-ai provider。
解決方案
步驟 1：取得 Zeabur AI Hub API Key
- 前往 Zeabur AI Hub
- 註冊並購買 AI Hub 額度
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- 取得 API Key（格式：
sk-xxx...） - 記下 Base URL：
https://hnd1.aihub.zeabur.ai/v1
步驟 2：編輯 openclaw.json 設定檔
找到設定檔位置（通常在 ~/.openclaw/openclaw.json），需要完成兩個配置：
2-1. 在 models.providers 區塊定義 provider
{ "models": { "providers": { "zeabur-ai": { "baseUrl": "https://hnd1.aihub.zeabur.ai/v1", "apiKey": "sk-你的API-Key", "api": "openai-completions", "models": [ { "id": "gpt-5-mini", "name": "GPT-5 Mini (Zeabur AI Hub)", "reasoning": false, "input": ["text", "image"], "cost": { "input": 0.25, "output": 2, "cacheRead": 0.03, "cacheWrite": 0 }, "contextWindow": 400000, "maxTokens": 8192 }, { "id": "claude-sonnet-4-5", "name": "Claude Sonnet 4.5 (Zeabur AI Hub)", "reasoning": false, "input": ["text", "image"], "cost": { "input": 3.3, "output": 16.5, "cacheRead": 0.33, "cacheWrite": 0 }, "contextWindow": 1000000, "maxTokens": 8192, "compat": { "supportsStore": false } }, { "id": "deepseek-v3.2", "name": "DeepSeek V3.2 (Zeabur AI Hub)", "reasoning": false, "input": ["text"], "cost": { "input": 0.27, "output": 0.4, "cacheRead": 0.216, "cacheWrite": 0 }, "contextWindow": 164000, "maxTokens": 8192 }, { "id": "kimi-k2.5", "name": "Kimi K2.5 (Zeabur AI Hub)", "reasoning": false, "input": ["text"], "cost": { "input": 0.45, "output": 2, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "contextWindow": 131072, "maxTokens": 8192 } ] } } }}2-2. 在 agents.defaults.models 區塊啟用模型
重要：只定義 provider 還不夠！必須在
agents.defaults.models中明確列出模型，才能在/models清單中看到並使用。
在同一個 openclaw.json 檔案中，找到或新增 agents.defaults.models 區塊：
{ "agents": { "defaults": { "models": { "zeabur-ai/gpt-5-mini": {}, "zeabur-ai/claude-sonnet-4-5": { "alias": "sonnet" }, "zeabur-ai/deepseek-v3.2": {}, "zeabur-ai/kimi-k2.5": { "alias": "kimi" } } } }}說明：
- 格式為
"provider/model-id": {} - 可選的
alias讓你用簡短別名切換模型（如/model sonnet代替/model zeabur-ai/claude-sonnet-4-5） - 未列出的模型即使在
models.providers定義了，也無法使用
注意：
- 上面只列出常用模型，完整模型清單可參考文末附錄
cost的單位是「每百萬 tokens 的美元成本」compat.supportsStore: false表示該模型不支援 OpenClaw 的記憶體儲存功能
步驟 3：設定預設模型
重啟 OpenClaw 後，透過 Web UI 設定預設模型：
- 開啟
http://127.0.0.1:18789（或你的部署網址） - 前往 Settings → Agents → Default model
- 選擇低費用的模型作為預設，根據需求選擇：
- 最低成本：
deepseek-v3.2（0.4，純文字） - 平衡選擇：
kimi-k2.5（2，中文任務表現佳） - 支援圖片：
gpt-5-mini（2，可處理圖片）
- 最低成本：
為什麼要設低費用模型？ 當主力模型額度耗盡或無法使用時，可以用
/new開啟新對話，自動切回預設模型繼續使用。
步驟 4：模型切換與管理
在 OpenClaw Chat 介面中，可以使用以下指令：
# 查看所有可用模型/models
# 切換本次對話的模型（不影響其他對話）/model zeabur-ai/claude-sonnet-4-5
# 切換到便宜的模型（根據需求選擇）/model zeabur-ai/deepseek-v3.2 # 最便宜/model zeabur-ai/kimi-k2.5 # 中文任務推薦驗證
設定完成後，執行以下步驟確認：
- 重啟 OpenClaw（Docker 環境：
docker restart openclaw） - 開啟 Chat 頁面，輸入
/models查看模型清單 - 確認 Zeabur AI Hub 的模型有出現在清單中
- 用
/model zeabur-ai/deepseek-v3.2切換模型 - 發送測試訊息，確認模型正常回應
注意事項
API Key 安全： 不要將
openclaw.json上傳到公開的 Git repository。建議使用環境變數~/.openclaw/.env儲存敏感資料。
模型命名空間： 使用
/model切換時，必須加上 provider 前綴：zeabur-ai/model-id，例如zeabur-ai/claude-sonnet-4-5。
成本控制： 建議將低成本模型設為預設，降低日常使用成本：
deepseek-v3.2（0.4）— 最便宜，適合純文字任務kimi-k2.5（2）— 中文任務表現好，網路討論度高gpt-5-mini（2）— 支援圖片輸入需要高品質回應時再手動切換到 Claude 或 GPT-5。
Gemini 3 系列相容性問題： 根據 Zeabur 官方確認，OpenClaw 使用 Zeabur AI Hub 的 Gemini 3 系列模型（如 gemini-3-pro、gemini-3-flash 等）目前有相容性問題，建議暫時改用其他模型。
常見問題
Q: 為什麼我的 OpenClaw 沒有 /opt/openclaw/providers/zeabur-ai-hub.json5 檔案？
A: 這個檔案只存在於 Zeabur 一鍵部署的範本中。如果你是自己部署（透過 Docker、npm、或直接執行），設定檔位置在 ~/.openclaw/openclaw.json，你需要在這個檔案的 models.providers 區塊中手動新增 zeabur-ai provider 設定。兩種方式的功能完全相同，只是檔案位置和格式不同。
Q: 設定完成後，為什麼 /models 清單中看不到 Zeabur AI Hub 的模型？
A: 最常見的原因：忘記在 agents.defaults.models 中啟用模型。OpenClaw 需要兩步驟配置：1）在 models.providers.zeabur-ai.models 定義模型規格；2）在 agents.defaults.models 中明確列出允許使用的模型（格式："zeabur-ai/model-id": {}）。/models 指令只會顯示 agents.defaults.models 中列出的模型。其他可能原因：設定檔格式錯誤、API Key 設定錯誤、沒有重啟服務。詳見本文步驟 2-2。
Q: Zeabur AI Hub 和直接使用官方 API（如 OpenAI、Anthropic）有什麼差異？
A: Zeabur AI Hub 是一個統一的 API 端點，讓你透過單一金鑰存取多種模型（Gemini、GPT、Claude、DeepSeek 等），不需要分別申請各家 API Key。優點是設定簡單、計費統一；缺點是費用通常比官方 API 稍高，且部分進階功能（如 Claude 的 prompt caching）可能不支援。如果你只用單一供應商，建議直接設定官方 provider（參考 OpenClaw 模型配置教學）。
Q: 使用 Gemini 3 系列模型時出現 “missing a thought_signature” 錯誤怎麼辦？
A: 如果你看到類似這樣的錯誤訊息：HTTP 503: litellm.BadRequestError: Vertex_ai_betaException BadRequestError - Unable to submit request because function call gateway in the content block is missing a thought_signature，這是因為 Gemini 3 系列模型（gemini-3-pro、gemini-3-flash-preview 等）在 OpenClaw 上有相容性問題。根據 Zeabur 官方確認，目前這些模型無法正常運作。解決方案：切換到其他模型，如 deepseek-v3.2、gpt-5-mini、claude-sonnet-4-5 或 Gemini 2.5 系列（gemini-2.5-pro、gemini-2.5-flash）。
Q: 如何新增 Zeabur AI Hub 上新推出的模型（如 GPT-5.2、GLM-4.7）？
A: 直接在 openclaw.json 的 models.providers.zeabur-ai.models 陣列中新增模型物件即可。模型配置包含 id（API 呼叫時的識別碼）、name（顯示名稱）、cost（費用）、contextWindow（上下文長度）等欄位。完整的模型配置格式可以參考本文的範例，或查看 OpenClaw 官方文件。新增後重啟 OpenClaw，用 /models 確認新模型有出現在清單中。
總結
- 自部署 OpenClaw 的設定檔位置：
~/.openclaw/openclaw.json，不是/opt/openclaw/providers/zeabur-ai-hub.json5 - 兩步驟配置：1)
models.providers定義 provider；2)agents.defaults.models啟用模型 - 接入步驟：取得 Zeabur AI Hub API Key → 編輯
openclaw.json→ 重啟服務 - 建議預設模型：
deepseek-v3.2（最便宜）、kimi-k2.5（中文推薦）或gpt-5-mini（支援圖片） - 模型切換：
/models查看清單、/model zeabur-ai/model-id切換 - 延伸閱讀：OpenCode Go $10 月費在 OpenClaw 使用完整設定教學
測試環境：OpenClaw 2026.2.19 / Docker 部署 / macOS 14.2 / 2026-02-26
參考來源：
附錄：完整 Zeabur AI Hub 模型清單
⚠️ 注意：根據 Zeabur 官方確認，Gemini 3 系列模型（如 gemini-3-pro、gemini-3-flash 等）在 OpenClaw 上有相容性問題，已從範例中移除。建議使用 GPT、Claude、DeepSeek 或其他模型。
如果你想使用更多 Zeabur AI Hub 提供的模型，可以參考以下完整配置（節錄部分常用模型，完整清單請見原始配置）：
{ "models": [ { "id": "gpt-5", "name": "GPT-5 (Zeabur AI Hub)", "cost": { "input": 1.25, "output": 10 }, "contextWindow": 400000 }, { "id": "gpt-5.2", "name": "GPT-5.2 (Zeabur AI Hub)", "cost": { "input": 1.5, "output": 12 }, "contextWindow": 400000 }, { "id": "claude-haiku-4-5", "name": "Claude Haiku 4.5 (Zeabur AI Hub)", "cost": { "input": 1.1, "output": 5.5 }, "contextWindow": 1000000 }, { "id": "glm-4.7", "name": "GLM-4.7 (Zeabur AI Hub)", "cost": { "input": 0.5, "output": 2 }, "contextWindow": 204800 }, { "id": "kimi-k2-thinking", "name": "Kimi K2 Thinking (Zeabur AI Hub)", "cost": { "input": 0.55, "output": 2.5 }, "contextWindow": 131072 } ]}提示：完整模型配置較長，建議根據實際需求選擇要新增的模型，避免 /models 清單過於龐大。
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