可通过四种方式配置MiniMax模型参数：一、修改OpenClaw配置文件热加载；二、设置环境变量全局覆盖；三、在API请求体中动态传入；四、使用CLI工具临时注入。
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如果您在使用 MiniMax 模型时希望调整推理行为、输出格式或资源占用策略，则需通过配置自定义模型参数实现。以下是多种可行的配置方式：
一、通过 OpenClaw 配置文件修改模型参数
OpenClaw 支持在 ~/.openclaw/openclaw.json 中为 MiniMax 模型指定细粒度参数，适用于 M2.5、M2.1 等兼容 OpenAI 接口的模型实例。该方式直接作用于本地运行时，无需重启服务即可热加载（部分参数需重启 gateway）。
1、打开终端，执行命令编辑配置文件：nano ~/.openclaw/openclaw.json
2、定位到 models.providers 区域，在对应 MiniMax provider（如 m2-5）的 models 数组中，为具体模型 ID 添加 parameters 字段。
3、添加如下参数对象（示例为 M2.5）："parameters": { "temperature": 0.3, "top_p": 0.9, "max_tokens": 8192, "stop": [""], "repetition_penalty": 1.05 }
4、保存文件后执行 openclaw gateway restart 使参数生效。
二、通过环境变量全局覆盖参数
当多个模型共享同一套基础参数策略时，可使用环境变量统一控制。该方式优先级高于配置文件中的默认值，但低于 API 请求体中显式传入的参数。
1、在启动 OpenClaw 前，设置环境变量：export MINIMAX_DEFAULT_TEMPERATURE=0.2
2、继续设置其他关键变量：export MINIMAX_DEFAULT_TOP_P=0.85、export MINIMAX_DEFAULT_MAX_TOKENS=4096
3、确保变量已载入当前 shell：echo $MINIMAX_DEFAULT_TEMPERATURE 应返回 0.2
4、运行 openclaw gateway 启动服务。
三、在 API 请求体中动态传入参数
适用于需要按请求定制行为的场景，例如前端交互中用户滑动调节“创意强度”，后端将该值映射为 temperature 并透传至 MiniMax 接口。此方式每次调用均可独立控制，灵活性最高。
1、构造 POST 请求至 MiniMax 兼容 endpoint（如 https://opencode.ai/zen/v1/chat/completions）
2、在 JSON body 的 messages 同级添加参数字段："temperature": 0.7, "top_k": 40, "presence_penalty": 0.3
3、确保 header 中包含：Authorization: Bearer <your_api_key> 和 Content-Type: application/json
4、发送请求并验证响应中 usage 与 choices[0].message.content 是否符合预期参数效果。
四、通过 CLI 工具注入运行时参数
OpenClaw 提供命令行交互模式，支持临时覆盖模型参数进行快速测试，不修改任何持久化配置，适合调试与验证。
1、启动交互式会话：openclaw chat --model m2-5/minimax-m2.5-free
2、输入指令后追加参数标记：--temperature 0.1 --max-tokens 2048
3、系统将自动合并 CLI 参数与配置文件默认值，生成最终请求 payload。
4、观察输出响应速度、重复率及语义连贯性变化，确认参数生效。
