Greifen Sie auf GPT-5.4 über das Codex-Abonnement in OpenClaw zu.

So konfigurieren Sie OpenClaw für GPT-5.4
Ein Nutzer auf r/openclaw hat eine Methode geteilt, um über ein OpenAI Codex-Abonnement innerhalb des OpenClaw-Frameworks auf das GPT-5.4-Modell zuzugreifen. Der Prozess erfordert das Patchen der Konfiguration, da das Modell derzeit nicht im Standardkatalog aufgeführt ist.
Die Kernanweisung besteht darin, Ihren primären KI-Coding-Agenten anzuweisen, die Aufgabe mit einem spezifischen Prompt auszuführen: Research on how to patch openclaw with the new openai GPT 5.4 model.
Konfigurationsschritte
Die entscheidende Änderung erfolgt in der Konfigurationsdatei openclaw.json. Die erforderlichen Modifikationen sind in einem GitHub Gist gehostet: https://gist.github.com/Jacksunwei/3886b95ceacb3ba6af985350a3bdb6ec.
Nach dem Anwenden des JSON-Patches müssen Sie das OpenClaw-Gateway mit dem Befehl neu starten: openclaw gateway restart.
Testen des Setups
Um zu überprüfen, ob die Konfiguration funktioniert, starten Sie einen Chat mit Ihrem Agenten unter Verwendung der Modellkennung: /model openai-codex/gpt-5.4. Senden Sie anschließend eine einfache Nachricht wie "Hallo" und prüfen Sie die Systemprotokolle, um zu bestätigen, dass GPT-5.4 verwendet wird.
Der Beitrag wird als Übergangslösung dargestellt, erwähnt, dass das Update "2026.3.7 gerade erschienen ist", und schlägt diese Methode "vor, während wir auf die nächste Version warten" vor.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Siehe auch

Qwen 3.5 122B MoE mit 35 t/s auf einer einzelnen 3090 mit ik_llama.cpp MTP
Ein lokaler Stack mit Qwen 3.5 122B MoE auf einer einzelnen 3090 bei 35 t/s unter Verwendung von ik_llama.cpps fusionierten MoE-Operationen für MTP. Das Standard-llama.cpp zeigte nur eine +4%-Verbesserung; iks Fork ergibt +20%.

30 Tage Claude für das Freelancer-Business: 5 Prompts, die funktionieren
Ein Freiberufler hat Claude 30 Tage lang täglich getestet und teilt 5 Prompts, die die Angebotserstellung von 45 auf 5 Minuten verkürzt, die Preise um 30 % ohne Widerstand erhöht und die Antwortrate bei Kaltakquise verdreifacht haben.

Methodik für konsistentes Benchmarking von lokalen vs. Cloud-LLMs
Ein Entwickler stellt ein Messaufbau vor, der sequenzielle Anfragen und regelbasierte Bewertung nutzt, um lokale Modelle (über llama.cpp, vLLM, Ollama) mit Cloud-APIs (GPT-5.4, Claude Sonnet 4.6, Gemini 3.1 Pro) über einen einheitlichen Endpunkt wie ZenMux zu vergleichen.

Ein Einzelentwickler-Zweiphasen-Prompting-Verfahren für große Projekte mit Claude AI
Ein Einzelentwickler teilt einen Workflow, bei dem Claude Chat als Architekt und Claude Code als Builder fungiert, mit einer zweiphasigen Prompt-Methode, die Fehlermodusanalyse und Verifizierungsschleusen beinhaltet.