直接用openclaw chat --model 模型名可临时测试已注册模型，不改配置、不触发热重载、不影响运行服务；需先通过openclaw model list确认模型状态为registered，模型名须严格匹配大小写和符号；输入“你是谁？”“生成3个随机中文成语”“token count: hello world”三步验证响应来源、速度与token接口。
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想快速验证刚配置的免费模型是否能正常响应，又不想改动全局配置影响其他任务，直接用openclaw chat命令临时指定模型是最轻量的方式。这一步不修改~/.openclaw/config.json，不触发热重载，也不影响当前运行中的Agent服务，纯属一次性会话级测试。
确认目标模型已注册但未设为默认
先检查你已添加的模型列表：执行openclaw model list。输出中应能看到类似glm-4.7-flash、qwen2.5-7b或z-ai/glm4.7这样的条目，且状态为registered而非active。如果显示not found，说明模型尚未完成注册，需先走openclaw config llm流程。
注意：模型名必须与config.json中models数组内name字段完全一致，大小写和符号都不能错——【glm-4.7-flash ≠ GLM-4.7-flash】。
使用--model参数启动临时会话
在终端中输入以下命令：
openclaw chat --model glm-4.7-flash
回车后会立即进入交互式聊天界面，左下角提示栏显示当前使用的模型别名。此时所有输入都只流向该模型，退出会话后自动释放上下文，不会残留任何配置变更。
若提示Model not found，请返回上一步核对openclaw model list输出；若提示API key invalid，说明该模型配置中api_key字段为空或已过期，需重新执行openclaw config llm补全。
验证响应是否来自目标模型
第一步：输入“你是谁？”，观察回复中是否包含明确的模型标识，例如“我是智谱AI研发的GLM-4.7-Flash”或“我由Qwen团队训练”。
第二步：输入“生成3个随机中文成语”，记录响应耗时（终端右上角有毫秒计数）。GLM-4.7-Flash通常在800ms内完成，而Qwen2.5-7b可能达1.8s以上——响应速度差异可辅助交叉验证。
第三步：输入“token count: hello world”，看是否返回数字。免费模型如GLM-4.7-Flash支持count_tokens接口，返回2即表示底层通信链路畅通；若返回空或报错，则可能是Endpoint地址填错或网络策略拦截。
