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OpenClaw

Alibaba Cloud Model Studio のモデルを OpenClaw で使用します。

クイックスタート

  1. 1

    Qwen プラグインをインストールする

    openclaw plugins install @openclaw/qwen-provider
    プラグインをインストールできない場合は、設定ファイルで構成するを参照してください。
  2. 2

    API キーを取得する

    • Token Plan
    • 従量課金
    • Coding Plan
    Token Plan のエディションに応じて API キーを取得します：
  3. 3

    モデルを設定する

    お使いの課金プランに対応するコマンドを実行し、プロンプトが表示されたら API キーを入力します。
    • Token Plan
    • 従量課金
    • Coding Plan
    openclaw onboard --auth-choice qwen-token-plan-cn
  4. 4

    確認

    次のコマンドを実行して、モデル一覧とテスト呼び出しを確認します:
    openclaw models list --provider qwen-token-plan
openclaw agent --model qwen-token-plan/qwen3.8-max --message "Reply with: ok"

設定ファイルで構成する

Qwen プラグインをインストールできない場合、または設定を手動で管理する場合は、この方法を使用します。
  1. 1

    設定ファイルを開くか作成する

    ~/.openclaw/openclaw.jsonmodels、agents、gateway の関連するフィールドのみを更新します。ファイル全体を置き換えないでください。
  2. 2

    設定を記述する

    • Token Plan パーソナル版
    • Token Plan チーム版
    • 従量課金
    • Coding Plan
    YOUR_API_KEY を Token Plan パーソナル版の API キーに置き換えます。
    {
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "bailian-token-plan": {
        "baseUrl": "https://token-plan.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/apps/anthropic",
        "apiKey": "YOUR_API_KEY",
        "api": "anthropic-messages",
        "models": [
          {
            "id": "auto",
            "name": "auto",
            "reasoning": false,
            "input": [
              "text"
            ],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 393216,
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            }
          },
          {
            "id": "qwen4-max-preview",
            "name": "qwen4-max-preview",
            "reasoning": true,
            "input": [
              "text",
              "image"
            ],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 131072,
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            }
          },
          {
            "id": "qwen3.8-max",
            "name": "qwen3.8-max",
            "reasoning": true,
            "input": [
              "text",
              "image"
            ],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 131072,
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            }
          },
          {
            "id": "qwen3.8-flash",
            "name": "qwen3.8-flash",
            "reasoning": true,
            "input": [
              "text",
              "image"
            ],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 131072,
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            }
          },
          {
            "id": "qwen3.7-max",
            "name": "qwen3.7-max",
            "reasoning": true,
            "input": [
              "text"
            ],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 65536,
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            }
          },
          {
            "id": "qwen3.7-plus",
            "name": "qwen3.7-plus",
            "reasoning": true,
            "input": [
              "text",
              "image"
            ],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 65536,
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            }
          },
          {
            "id": "qwen3.6-flash",
            "name": "qwen3.6-flash",
            "reasoning": true,
            "input": [
              "text",
              "image"
            ],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 65536,
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            }
          },
          {
            "id": "deepseek-v4.1-flash",
            "name": "deepseek-v4.1-flash",
            "reasoning": true,
            "input": [
              "text",
              "image"
            ],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 65536,
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            }
          },
          {
            "id": "deepseek-v4.1-flash-1017",
            "name": "deepseek-v4.1-flash-1017",
            "reasoning": true,
            "input": [
              "text",
              "image"
            ],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 65536,
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            }
          },
          {
            "id": "deepseek-v4-pro",
            "name": "deepseek-v4-pro",
            "reasoning": true,
            "input": [
              "text"
            ],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 65536,
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            }
          },
          {
            "id": "deepseek-v4-pro-0813",
            "name": "deepseek-v4-pro-0813",
            "reasoning": true,
            "input": [
              "text"
            ],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 65536,
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            }
          },
          {
            "id": "deepseek-v4-flash-0731",
            "name": "deepseek-v4-flash-0731",
            "reasoning": true,
            "input": [
              "text"
            ],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 65536,
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            }
          },
          {
            "id": "glm-5.3",
            "name": "glm-5.3",
            "reasoning": true,
            "input": [
              "text"
            ],
            "contextWindow": 202752,
            "maxTokens": 16384,
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            }
          },
          {
            "id": "glm-5.2",
            "name": "glm-5.2",
            "reasoning": true,
            "input": [
              "text"
            ],
            "contextWindow": 202752,
            "maxTokens": 16384,
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            }
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "bailian-token-plan/auto"
      }
    }
  },
  "gateway": {
    "mode": "local",
    "auth": {
      "mode": "none"
    }
  }
}
    qwen4-max-preview を使用する場合、params.cacheRetention で short、long、none を設定できます。long は 1 時間の TTL に対応します。
gateway.auth.mode: none はローカルの単一マシンでの使用にのみ適しています。共有またはリモートアクセスを行う場合は、openclaw doctor --generate-gateway-token を実行してトークンを生成し、その後 Gateway を再起動します。

メッセージングチャネルを接続する

  • DingTalk
  • WeChat
  • QQ
Simple Application Server または Elastic Desktop Service を使用して OpenClaw をデプロイする場合、通常 DingTalk プラグインはプリインストールされており、グラフィカルユーザーインターフェースで設定できます。
  1. 1

    DingTalk アプリケーションを作成して認証情報を取得する

    1. DingTalk オープンプラットフォームにログインし、開発者権限を持つ組織を選択するか、組織を作成してから開発者権限を取得します。
    2. 上部のメニューバーで [アプリケーション開発] を選択し、[アプリケーションの作成] をクリックして、アプリケーション名と説明を入力し、[保存] をクリックします。
    3. [アプリケーション機能の追加] ページで [ボット] を追加します。[ボット設定] を有効にし、必須フィールドを入力し、[メッセージ受信モード] はデフォルトの [Stream モード] のままにして、[公開] をクリックします。
    4. [認証情報と基本情報] ページで、Client ID と Client Secret を取得します。
    5. [バージョン管理とリリース] ページでバージョンを作成し、可視範囲を設定して、保存して公開します。
  2. 2

    DingTalk チャネルプラグインをインストールする

    openclaw plugins install @soimy/dingtalk
openclaw plugins list
    出力に、ステータスが loaded の dingtalk プラグインが含まれている必要があります。
  3. 3

    DingTalk チャネルを設定する

    次の設定を ~/.openclaw/openclaw.json に追加します。YOUR_DINGTALK_APPKEY と YOUR_DINGTALK_APPSECRET を手順 1 で取得した認証情報に置き換えます。models や agents などの既存の設定を上書きしないでください。
    {
  "channels": {
    "dingtalk": {
      "enabled": true,
      "clientId": "YOUR_DINGTALK_APPKEY",
      "clientSecret": "YOUR_DINGTALK_APPSECRET",
      "robotCode": "YOUR_DINGTALK_APPKEY",
      "dmPolicy": "open",
      "groupPolicy": "open",
      "messageType": "markdown"
    }
  },
  "plugins": {
    "allow": ["dingtalk"],
    "entries": {
      "dingtalk": {
        "enabled": true
      }
    }
  }
}
    dmPolicy と groupPolicy の両方を open に設定することは、テストや個人利用に適しています。本番環境では allowlist に設定し、allowFrom フィールドを追加します:
    "dmPolicy": "allowlist",
"groupPolicy": "allowlist",
"allowFrom": ["your-employee-id", "group-id"]
  4. 4

    確認

    openclaw gateway restart
openclaw status
    Channels セクションで、DingTalk が ON で、ステータスが OK - configured になっている必要があります。DingTalk のグループチャットでボットにメッセージを送信して、接続をテストします。

Lark

  1. 1

    Lark アプリケーションを作成する

    1. Lark オープンプラットフォームにアクセスし、[カスタム企業アプリの作成] をクリックして、アプリケーション名と説明を入力し、アイコンを選択して、[作成] をクリックします。
    2. [認証情報と基本情報] ページで、[App ID]（cli_xxx の形式）と [App Secret] をコピーします。
    3. [権限管理] ページで、[権限の一括インポート/エクスポート] をクリックし、次の JSON を貼り付けて、[次へ、新しい権限を確認] をクリックし、その後 [有効化を申請] をクリックします。
    {
  "scopes": {
    "tenant": [
      "aily:file:read",
      "aily:file:write",
      "application:application.app_message_stats.overview:readonly",
      "application:application:self_manage",
      "application:bot.menu:write",
      "cardkit:card:write",
      "contact:user.employee_id:readonly",
      "corehr:file:download",
      "docs:document.content:read",
      "event:ip_list",
      "im:chat",
      "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read",
      "im:chat.members:bot_access",
      "im:message",
      "im:message.group_at_msg:readonly",
      "im:message.group_msg",
      "im:message.p2p_msg:readonly",
      "im:message:readonly",
      "im:message:send_as_bot",
      "im:resource",
      "sheets:spreadsheet",
      "wiki:wiki:readonly"
    ],
    "user": ["aily:file:read", "aily:file:write", "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read"]
  }
}
    1. [アプリケーション機能の追加] ページで、[機能別に追加] タブを選択し、[ロボット] カードを見つけて、[設定] をクリックします。
    2. [イベントとコールバック] の [イベント設定] タブで、[サブスクリプション方法] を [長期間有効な接続を使用してイベントを受信] に設定して保存します。次に、イベント im.message.receive_v1 を追加します。
    3. [バージョン管理とリリース] ページでバージョンを作成し、バージョン番号と更新説明を入力して、保存し、レビューと公開のために送信します。
  2. 2

    Lark ボットを設定する

    openclaw channels add を実行し、[Feishu] を選択して、App ID と App Secret を入力します。その後、ゲートウェイを再起動します:
    openclaw gateway restart
    ボットを Lark のグループチャットに追加するか、ボットにメッセージを送信します。ボットは [ペアリングコード] を含むメッセージで返信します。最後の行をコピーして OpenClaw のチャットで送信し、ペアリングを完了します。
  3. 3

    確認

    openclaw status
    Channels セクションで、Lark が ON で、ステータスが OK になっている必要があります。Lark でメッセージを送信して、接続をテストします。

エラーコード

設定中にエラーが発生した場合は、お使いの課金プランの FAQ ドキュメントを参照してください:

FAQ

従量課金の接続方法は変わりません。Model Studio の汎用 API Key と Base URL を使用します。節約プランを購入すると自動的に有効になり、対象の利用料金が自動的に控除されます。詳細は節約プランをご参照ください。
ターミナルで openclaw tui を入力して OpenClaw のターミナルコマンドラインを起動し、/model を入力してモデル一覧を表示します。Enter キーを押してモデルを選択し、Esc キーで一覧を終了します。
考えられる原因:
  1. API キーが無効、期限切れ、空、形式が正しくない、または誤ったエンドポイント用です。API キーが支払い方法と一致していること、余分なスペースなしで完全にコピーされていること、サブスクリプションが有効であることを確認してください。
  2. OpenClaw が設定キャッシュから誤った古い設定を使用しています。~/.openclaw/agents/main/agent/models.json から providers 設定項目を削除し、OpenClaw を再起動します。
  3. invalid_iam_token は、API キーが IAM 認証に失敗したことを示します。一般的なシナリオには、API キーが取り消されたか無効化されている、API キーのリージョンが Base URL のリージョンと一致しない（たとえば、API キーはシンガポールで作成されたが、Base URL は別のリージョンを指している）、または STS 一時認証情報の有効期限が切れている、などがあります。API キーと Base URL が同じリージョンに属していること、および API キーのステータスが有効であることを確認してください。
  • すべて置換機能は使用しないでください。カスタム設定が上書きされます。関連するセクションのみを変更してください。
  • OpenClaw が正常に応答している場合は、OpenClaw のチャットで直接コマンドを入力して設定をマージします。
  • OpenClaw にモデルが設定されていないか応答しない場合は、~/.openclaw/openclaw.json を手動で編集します。関連するフィールドのみを変更し、既存の設定は変更しないでください。
ゲートウェイを再起動した後、既存のセッションが正しく機能しない場合があります。新しいセッションを開始してください。
エラーメッセージ:
http://127.0.0.1:18791/15:05:56 [ws] closed before connect conn=xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx remote=127.0.0.1 fwd=n/a origin=n/a host=127.0.0.1:18789 ua=n/a code=1008 reason=device identity required
原因:クライアントがデバイス ID を提供せずにゲートウェイに接続しました。一般的な原因には次のものがあります:
  • ブラウザで初めて URL にアクセスし、デバイスのペアリングが完了していない。
  • ブラウザのキャッシュがクリアされ、デバイスキーが失われた。
  • OpenClaw を再インストールまたはアップグレードした後、~/.openclaw/identity/ ディレクトリのキーファイルが存在しない。
解決策:次のコマンドを実行して、現在のデバイスを承認し、新しいブラウザアクセス URL を生成します:
openclaw devices approve --latest
openclaw dashboard --no-open
問題が解決しない場合は、異常なデバイスレコードをクリアして再試行します:
openclaw devices clear --pending --yes
openclaw dashboard --no-open
openclaw devices list を実行して、デバイスが Paired リストに表示されることを確認します。
原因: OpenClaw にはハートビートメカニズムが組み込まれています。ゲートウェイの実行中は、保留中のタスクを確認するために、設定されたモデルを一定の間隔（デフォルトでは 30 分ごと）で自動的に呼び出します。各ハートビートで少量のトークンが消費されます。確認方法: ~/.openclaw/agents/main/sessions/ 内のセッションログファイル（.jsonl）を確認します。ハートビート呼び出しには [OpenClaw heartbeat poll] というマークが付きます。解決策:
  • ゲートウェイを停止する: 使用しない場合は openclaw gateway stop を実行します。これによりハートビートが直ちに停止します。
  • ハートビートの間隔を延ばす: ~/.openclaw/openclaw.json で agents.defaults.heartbeat.every を設定します。たとえば、"2h" に設定すると間隔が 2 時間ごとになります。