OpenClaw (旧称：Clawdbot、Moltbot) - Alibaba Cloud Model Studio - Alibaba Cloud ドキュメントセンター

OpenClaw のインストール

OpenClaw を使用するには Node.js 22 以降が必要です。バージョンを確認するには、次のコマンドを実行します：

node --version

Node.js がインストールされていない場合、またはバージョンが 22 より古い場合は、Node.js 公式 Web サイトからダウンロードしてインストールしてください。

macOS / Linux

公式のインストールスクリプトの使用を推奨します：

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

または、npm を使用してグローバルにインストールします：

npm install -g openclaw@latest

Windows

PowerShell では、次のコマンドを実行します：

iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

または、npm を使用してグローバルにインストールします：

npm install -g openclaw@latest

インストール後、OpenClaw は自動的に設定ウィザードを起動します。手動で設定する場合は、openclaw onboard を実行することもできます。

パラメーター	推奨
I understand this is powerful and inherently risky. Continue?	[Yes] を選択します
オンボーディングモード	[クイックスタート] を選択します
モデル/認証プロバイダー	[Skip for now] を選択します (後で Model Studio のモデルを設定できます)
プロバイダーによるモデルのフィルタリング	[All providers] を選択します
デフォルトモデル	[Keep current] を選択します
チャネルの選択 (クイックスタート)	[Skip for now] を選択します (後でチャネルを設定できます)
スキルを今すぐ設定しますか？	[No] を選択します
フックを有効にしますか？	スペースバーでオプションを選択し、Enter キーを押します。
ボットをどのようにハッチしますか？	[Do this later] を選択します

アクセス認証情報の設定

Token Plan Team Edition

YOUR_API_KEY を Token Plan Team Edition の API キーに置き換えます。利用可能なモデルの一覧については、「サポートされているモデル」をご参照ください。

API キー	Token Plan Team Edition 専用の API キー
ベース URL	`https://token-plan.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/apps/anthropic`
利用可能なモデル	Token Plan Team Edition に含まれるすべてのモデル

設定ファイルは ~/.openclaw/openclaw.json にあります。OpenClaw は起動時にこのファイルを自動的に読み取ります。

説明

この例ではゲートウェイ認証 (auth.mode: none) を無効にしています。これは、単一マシンでのローカル利用にのみ適しています。共有利用またはリモートアクセスの場合は、openclaw doctor --fix を実行してトークン認証を有効にしてください。

方法1：ターミナル

設定ファイルを開く
```
nano ~/.openclaw/openclaw.json
```

設定を追加

新規設定の場合：次の内容を設定ファイルにコピーします。YOUR_API_KEY を Token Plan Team Edition の API キーに置き換えます。

既存の設定がある場合：現在の設定を保持するには、ファイル全体の内容を置き換えないでください。「既存の設定を安全に変更する方法」をご参照ください。

{
  "meta": {
    "lastTouchedVersion": "2026.2.1",
    "lastTouchedAt": "2026-02-03T08:20:00.000Z"
  },
  "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": "qwen3.7-max",
            "name": "qwen3.7-max",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 65536,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "qwen3.7-plus",
            "name": "qwen3.7-plus",
            "reasoning": false,
            "input": ["text", "image"],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 65536,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "qwen3.6-plus",
            "name": "qwen3.6-plus",
            "reasoning": false,
            "input": ["text", "image"],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 65536,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "qwen3.6-flash",
            "name": "qwen3.6-flash",
            "reasoning": false,
            "input": ["text", "image"],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 32768,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "deepseek-v4-pro",
            "name": "deepseek-v4-pro",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 163840,
            "maxTokens": 32768,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }
          },
          {
            "id": "deepseek-v4-flash",
            "name": "deepseek-v4-flash",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 163840,
            "maxTokens": 16384,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }
          },
          {
            "id": "deepseek-v3.2",
            "name": "deepseek-v3.2",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 163840,
            "maxTokens": 16384,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "kimi-k2.7-code",
            "name": "kimi-k2.7-code",
            "reasoning": false,
            "input": ["text", "image"],
            "contextWindow": 262144,
            "maxTokens": 32768,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "kimi-k2.6",
            "name": "kimi-k2.6",
            "reasoning": false,
            "input": ["text", "image"],
            "contextWindow": 262144,
            "maxTokens": 16384,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "kimi-k2.5",
            "name": "kimi-k2.5",
            "reasoning": false,
            "input": ["text", "image"],
            "contextWindow": 262144,
            "maxTokens": 16384,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "glm-5.2",
            "name": "glm-5.2",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 16384,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "glm-5.1",
            "name": "glm-5.1",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 202752,
            "maxTokens": 16384,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "glm-5",
            "name": "glm-5",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 202752,
            "maxTokens": 16384,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "MiniMax-M2.5",
            "name": "MiniMax-M2.5",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 204800,
            "maxTokens": 131072,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "bailian-token-plan/qwen3.7-plus"
      },
      "models": {
        "bailian-token-plan/qwen3.7-max": {},
        "bailian-token-plan/qwen3.7-plus": {},
        "bailian-token-plan/qwen3.6-plus": {},
        "bailian-token-plan/qwen3.6-flash": {},
        "bailian-token-plan/deepseek-v4-pro": {},
        "bailian-token-plan/deepseek-v4-flash": {},
        "bailian-token-plan/deepseek-v3.2": {},
        "bailian-token-plan/kimi-k2.7-code": {},
        "bailian-token-plan/kimi-k2.6": {},
        "bailian-token-plan/kimi-k2.5": {},
        "bailian-token-plan/glm-5.2": {},
        "bailian-token-plan/glm-5.1": {},
        "bailian-token-plan/glm-5": {},
        "bailian-token-plan/MiniMax-M2.5": {}
      }
    }
  },
  "gateway": {
    "mode": "local",
    "auth": { "mode": "none" }
  }
}

保存して終了

Ctrl+X を押し、Y を押して保存を確定し、最後に Enter を押してファイル名を確定します。
設定を適用

変更を反映するには、次のコマンドでゲートウェイを再起動します：
```
openclaw gateway restart
```

方法2：Web UI

説明

Web UI を使用できるのは OpenClaw ≤ 2026.3.28 のみです。それ以降のバージョンでは、方法1：ターミナルを使用してください。

Web UI を起動

ターミナルで次のコマンドを実行し、Web UI を起動します：
```
openclaw dashboard
```
左側メニューで [Configuration] > [Settings] > [Advanced] を選択し、[Open] をクリックして設定エディターを開きます。

設定を追加

新規設定の場合：次の内容を設定ファイルにコピーします。YOUR_API_KEY を Token Plan Team Edition の API キーに置き換えます。

既存の設定がある場合：現在の設定を保持するには、ファイル全体の内容を置き換えないでください。「既存の設定を安全に変更する方法」をご参照ください。

{
  "meta": {
    "lastTouchedVersion": "2026.2.1",
    "lastTouchedAt": "2026-02-03T08:20:00.000Z"
  },
  "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": "qwen3.7-max",
            "name": "qwen3.7-max",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 65536,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "qwen3.7-plus",
            "name": "qwen3.7-plus",
            "reasoning": false,
            "input": ["text", "image"],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 65536,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "qwen3.6-plus",
            "name": "qwen3.6-plus",
            "reasoning": false,
            "input": ["text", "image"],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 65536,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "qwen3.6-flash",
            "name": "qwen3.6-flash",
            "reasoning": false,
            "input": ["text", "image"],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 32768,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "deepseek-v4-pro",
            "name": "deepseek-v4-pro",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 163840,
            "maxTokens": 32768,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }
          },
          {
            "id": "deepseek-v4-flash",
            "name": "deepseek-v4-flash",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 163840,
            "maxTokens": 16384,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }
          },
          {
            "id": "deepseek-v3.2",
            "name": "deepseek-v3.2",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 163840,
            "maxTokens": 16384,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "kimi-k2.7-code",
            "name": "kimi-k2.7-code",
            "reasoning": false,
            "input": ["text", "image"],
            "contextWindow": 262144,
            "maxTokens": 32768,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "kimi-k2.6",
            "name": "kimi-k2.6",
            "reasoning": false,
            "input": ["text", "image"],
            "contextWindow": 262144,
            "maxTokens": 16384,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "kimi-k2.5",
            "name": "kimi-k2.5",
            "reasoning": false,
            "input": ["text", "image"],
            "contextWindow": 262144,
            "maxTokens": 16384,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "glm-5.2",
            "name": "glm-5.2",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 16384,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "glm-5.1",
            "name": "glm-5.1",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 202752,
            "maxTokens": 16384,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "glm-5",
            "name": "glm-5",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 202752,
            "maxTokens": 16384,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "MiniMax-M2.5",
            "name": "MiniMax-M2.5",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 204800,
            "maxTokens": 131072,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "bailian-token-plan/qwen3.7-plus"
      },
      "models": {
        "bailian-token-plan/qwen3.7-max": {},
        "bailian-token-plan/qwen3.7-plus": {},
        "bailian-token-plan/qwen3.6-plus": {},
        "bailian-token-plan/qwen3.6-flash": {},
        "bailian-token-plan/deepseek-v4-pro": {},
        "bailian-token-plan/deepseek-v4-flash": {},
        "bailian-token-plan/deepseek-v3.2": {},
        "bailian-token-plan/kimi-k2.7-code": {},
        "bailian-token-plan/kimi-k2.6": {},
        "bailian-token-plan/kimi-k2.5": {},
        "bailian-token-plan/glm-5.2": {},
        "bailian-token-plan/glm-5.1": {},
        "bailian-token-plan/glm-5": {},
        "bailian-token-plan/MiniMax-M2.5": {}
      }
    }
  },
  "gateway": {
    "mode": "local",
    "auth": { "mode": "none" }
  }
}

設定を保存

Web UI の設定ページで保存ボタンをクリックし、設定を保存します。
設定を適用

変更を反映するには、次のコマンドでゲートウェイを再起動します：
```
openclaw gateway restart
```

Coding Plan

YOUR_API_KEY を、お客様のコーディングプランの API キー (形式: sk-sp-xxxxx) に置き換えます。利用可能なモデルのリストについては、「サポートされているモデル」をご参照ください。

API キー	「コーディングプラン」専用のAPI キー (`sk-sp-xxxxx` 形式)
ベース URL	`https://coding-intl.dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic`
利用可能なモデル	Coding Plan に含まれるすべてのモデル

設定ファイルは ~/.openclaw/openclaw.json にあります。OpenClaw は起動時にこのファイルを自動的に読み込みます。

説明

この例では、ゲートウェイ認証 (auth.mode: none) を無効にしているため、単一マシンでのローカル使用にのみ適しています。共有アクセスまたはリモートアクセスの場合、トークン認証を有効にするには openclaw doctor --fix を実行してください。

方法 1：ターミナル

設定ファイルを開く
```
nano ~/.openclaw/openclaw.json
```

設定の追加

新規設定の場合: 以下の内容を設定ファイルにコピーし、YOUR_API_KEY をご自身の Coding Plan API キーに置き換えます。

既存の設定がある場合：現在の設定を保持するため、ファイルの内容全体を置換しないでください。詳細については、「既存の設定を安全に変更する方法」をご参照ください。

{
  "meta": {
    "lastTouchedVersion": "2026.2.1",
    "lastTouchedAt": "2026-02-03T08:20:00.000Z"
  },
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "bailian-coding-plan": {
        "baseUrl": "https://coding-intl.dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic",
        "apiKey": "YOUR_API_KEY",
        "api": "anthropic-messages",
        "models": [
          {
            "id": "qwen3.7-plus",
            "name": "qwen3.7-plus",
            "reasoning": false,
            "input": ["text", "image"],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 65536,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "qwen3.6-plus",
            "name": "qwen3.6-plus",
            "reasoning": false,
            "input": ["text", "image"],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 65536,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "qwen3.5-plus",
            "name": "qwen3.5-plus",
            "reasoning": false,
            "input": ["text", "image"],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 65536,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "qwen3-max-2026-01-23",
            "name": "qwen3-max-2026-01-23",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 262144,
            "maxTokens": 65536,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "qwen3-coder-next",
            "name": "qwen3-coder-next",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 262144,
            "maxTokens": 65536,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }
          },
          {
            "id": "qwen3-coder-plus",
            "name": "qwen3-coder-plus",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 65536,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }
          },
          {
            "id": "MiniMax-M2.5",
            "name": "MiniMax-M2.5",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 204800,
            "maxTokens": 131072,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }
          },
          {
            "id": "glm-5",
            "name": "glm-5",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 202752,
            "maxTokens": 16384,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "glm-4.7",
            "name": "glm-4.7",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 202752,
            "maxTokens": 16384,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }
          },
          {
            "id": "kimi-k2.5",
            "name": "kimi-k2.5",
            "reasoning": false,
            "input": ["text", "image"],
            "contextWindow": 262144,
            "maxTokens": 16384,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "bailian-coding-plan/qwen3.7-plus"
      },
      "models": {
        "bailian-coding-plan/qwen3.7-plus": {},
        "bailian-coding-plan/qwen3.6-plus": {},
        "bailian-coding-plan/qwen3.5-plus": {},
        "bailian-coding-plan/qwen3-max-2026-01-23": {},
        "bailian-coding-plan/qwen3-coder-next": {},
        "bailian-coding-plan/qwen3-coder-plus": {},
        "bailian-coding-plan/MiniMax-M2.5": {},
        "bailian-coding-plan/glm-5": {},
        "bailian-coding-plan/glm-4.7": {},
        "bailian-coding-plan/kimi-k2.5": {}
      }
    }
  },
  "gateway": {
    "mode": "local",
    "auth": { "mode": "none" }
  }
}

保存して終了

Ctrl+X を押し、Y を押して保存を確定し、次に Enter を押してファイル名を確定します。
設定の適用

変更を適用するには、次のコマンドでゲートウェイを再起動します：
```
openclaw gateway restart
```

方法 2：Web UI

説明

Web UI を使用する方法は、OpenClaw ≤ 2026.3.28 でのみ利用可能です。これ以降のバージョンでは、「方法 1：ターミナル」を使用してください。

Web UI の起動

ターミナルで次のコマンドを実行して Web UI を起動します：
```
openclaw dashboard
```
左側メニューで、[Configuration] > [Settings] > [Advanced] を選択し、[Open] をクリックして設定エディターを開きます。

設定の追加

新規設定の場合：次の内容を設定ファイルにコピーしてください。YOUR_API_KEY を、お使いの Coding Plan API キーに置き換えてください。

既存の設定がある場合：現在の設定を保持するため、ファイルの内容全体を置換しないでください。詳細については、「既存の設定を安全に変更する方法」をご参照ください。

{
  "meta": {
    "lastTouchedVersion": "2026.2.1",
    "lastTouchedAt": "2026-02-03T08:20:00.000Z"
  },
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "bailian-coding-plan": {
        "baseUrl": "https://coding-intl.dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic",
        "apiKey": "YOUR_API_KEY",
        "api": "anthropic-messages",
        "models": [
          {
            "id": "qwen3.7-plus",
            "name": "qwen3.7-plus",
            "reasoning": false,
            "input": ["text", "image"],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 65536,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "qwen3.6-plus",
            "name": "qwen3.6-plus",
            "reasoning": false,
            "input": ["text", "image"],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 65536,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "qwen3.5-plus",
            "name": "qwen3.5-plus",
            "reasoning": false,
            "input": ["text", "image"],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 65536,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "qwen3-max-2026-01-23",
            "name": "qwen3-max-2026-01-23",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 262144,
            "maxTokens": 65536,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "qwen3-coder-next",
            "name": "qwen3-coder-next",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 262144,
            "maxTokens": 65536,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }
          },
          {
            "id": "qwen3-coder-plus",
            "name": "qwen3-coder-plus",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 65536,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }
          },
          {
            "id": "MiniMax-M2.5",
            "name": "MiniMax-M2.5",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 204800,
            "maxTokens": 131072,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }
          },
          {
            "id": "glm-5",
            "name": "glm-5",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 202752,
            "maxTokens": 16384,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "glm-4.7",
            "name": "glm-4.7",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 202752,
            "maxTokens": 16384,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }
          },
          {
            "id": "kimi-k2.5",
            "name": "kimi-k2.5",
            "reasoning": false,
            "input": ["text", "image"],
            "contextWindow": 262144,
            "maxTokens": 16384,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "bailian-coding-plan/qwen3.7-plus"
      },
      "models": {
        "bailian-coding-plan/qwen3.7-plus": {},
        "bailian-coding-plan/qwen3.6-plus": {},
        "bailian-coding-plan/qwen3.5-plus": {},
        "bailian-coding-plan/qwen3-max-2026-01-23": {},
        "bailian-coding-plan/qwen3-coder-next": {},
        "bailian-coding-plan/qwen3-coder-plus": {},
        "bailian-coding-plan/MiniMax-M2.5": {},
        "bailian-coding-plan/glm-5": {},
        "bailian-coding-plan/glm-4.7": {},
        "bailian-coding-plan/kimi-k2.5": {}
      }
    }
  },
  "gateway": {
    "mode": "local",
    "auth": { "mode": "none" }
  }
}

設定の保存

Web UI の設定ページで、保存ボタンをクリックして設定を完了します。
設定の適用

変更を適用するには、次のコマンドでゲートウェイを再起動します：
```
openclaw gateway restart
```

従量課金

YOUR_API_KEY を、ご自身の Model Studio API キー (sk-xxxxx 形式) に置き換えます。利用可能なモデルのリストについては、モデルマーケットをご参照ください。

API キー

Model Studio API キー、形式は sk-xxxxx

ベース URL

ベース URL、API キー、およびモデルがすべて同じリージョンに対応していることを確認してください：

中国 (北京)：https://dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic
シンガポール: https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/apps/anthropic。 WorkspaceId を、ワークスペース ID の取得を参照して、実際のワークスペース ID に置き換えます。

利用可能なモデル

モデルマーケットで利用可能なすべてのモデル

設定ファイルは ~/.openclaw/openclaw.json にあります。OpenClaw は起動時にこのファイルを自動的に読み込みます。以下の例では、中国 (北京) リージョンを使用します。別のリージョンを使用する場合は、baseUrl を上記の表にある対応する URL に置き換えてください。

説明

この例ではゲートウェイ認証 (auth.mode: none) を無効にしているため、単一マシンでのローカル使用にのみ適しています。共有アクセスまたはリモートアクセスで利用する場合は、openclaw doctor --fix を実行してトークン認証を有効にしてください。

方法 1：ターミナル

設定ファイルを開く
```
nano ~/.openclaw/openclaw.json
```

設定の追加

新規設定の場合: 以下の内容を設定ファイルにコピーし、YOUR_API_KEY をお使いの Model Studio API キーに置き換えます。

既存の設定がある場合：現在の設定を保持するため、ファイルの内容全体を置き換えないでください。詳細については、「既存の設定を安全に変更する方法」をご参照ください。

{
  "meta": {
    "lastTouchedVersion": "2026.2.1",
    "lastTouchedAt": "2026-02-03T08:20:00.000Z"
  },
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "bailian": {
        "baseUrl": "https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/apps/anthropic",
        "apiKey": "YOUR_API_KEY",
        "api": "anthropic-messages",
        "models": [
          {
            "id": "qwen3.7-plus",
            "name": "qwen3.7-plus",
            "reasoning": false,
            "input": ["text", "image"],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 65536,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "qwen3.6-plus",
            "name": "qwen3.6-plus",
            "reasoning": false,
            "input": ["text", "image"],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 65536,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "MiniMax-M2.5",
            "name": "MiniMax-M2.5",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 204800,
            "maxTokens": 131072,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }
          },
          {
            "id": "glm-5",
            "name": "glm-5",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 202752,
            "maxTokens": 16384,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "deepseek-v3.2",
            "name": "deepseek-v3.2",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 163840,
            "maxTokens": 16384,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "bailian/qwen3.6-plus"
      },
      "models": {
        "bailian/qwen3.7-plus": {},
        "bailian/qwen3.6-plus": {},
        "bailian/MiniMax-M2.5": {},
        "bailian/glm-5": {},
        "bailian/deepseek-v3.2": {}
      }
    }
  },
  "gateway": {
    "mode": "local",
    "auth": { "mode": "none" }
  }
}

保存して終了

Ctrl+X を押し、Y を押して保存を確定し、次に Enter を押してファイル名を確定します。
設定の適用

変更を適用するには、次のコマンドでゲートウェイを再起動します：
```
openclaw gateway restart
```

方法 2：Web UI

説明

Web UI を使用する方法は、OpenClaw ≤ 2026.3.28 でのみ利用可能です。これ以降のバージョンでは、「方法 1：ターミナル」を使用してください。

Web UI の起動

ターミナルで次のコマンドを実行して Web UI を起動します：
```
openclaw dashboard
```
左側のメニューで、[Configuration] > [Settings] > [Advanced] を選択し、[Open] をクリックして設定エディターを開きます。

設定の追加

新規設定の場合: 以下の内容を設定ファイルにコピーし、YOUR_API_KEY をお使いの Model Studio API キーに置き換えます。

既存の設定がある場合：現在の設定を保持するため、ファイルの内容全体を置き換えないでください。詳細については、「既存の設定を安全に変更する方法」をご参照ください。

{
  "meta": {
    "lastTouchedVersion": "2026.2.1",
    "lastTouchedAt": "2026-02-03T08:20:00.000Z"
  },
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "bailian": {
        "baseUrl": "https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/apps/anthropic",
        "apiKey": "YOUR_API_KEY",
        "api": "anthropic-messages",
        "models": [
          {
            "id": "qwen3.7-plus",
            "name": "qwen3.7-plus",
            "reasoning": false,
            "input": ["text", "image"],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 65536,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "qwen3.6-plus",
            "name": "qwen3.6-plus",
            "reasoning": false,
            "input": ["text", "image"],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 65536,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "MiniMax-M2.5",
            "name": "MiniMax-M2.5",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 204800,
            "maxTokens": 131072,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }
          },
          {
            "id": "glm-5",
            "name": "glm-5",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 202752,
            "maxTokens": 16384,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          },
          {
            "id": "deepseek-v3.2",
            "name": "deepseek-v3.2",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 163840,
            "maxTokens": 16384,
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "compat": { "thinkingFormat": "openai" }
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "bailian/qwen3.6-plus"
      },
      "models": {
        "bailian/qwen3.7-plus": {},
        "bailian/qwen3.6-plus": {},
        "bailian/MiniMax-M2.5": {},
        "bailian/glm-5": {},
        "bailian/deepseek-v3.2": {}
      }
    }
  },
  "gateway": {
    "mode": "local",
    "auth": { "mode": "none" }
  }
}

設定の保存

Web UI の設定ページで、保存ボタンをクリックします。
設定の適用

変更を適用するには、次のコマンドでゲートウェイを再起動します：
```
openclaw gateway restart
```

メッセージチャネルに接続する

WhatsApp

手順 1：WhatsApp プラグインのインストール

WhatsApp チャネルはプラグインを介して接続されます。次のコマンドを実行してインストールします：

openclaw plugins install @openclaw/whatsapp

手順 2：WhatsApp チャネルの設定

OpenClaw チャットに次のプロンプトを入力してください。OpenClaw が E.164 形式 (+ 記号の後に国コードと番号が続く形式) で電話番号の入力を求め、その番号を自動的に設定に追加してセットアップを完了します。

Please help me configure the WhatsApp channel. First, ask for my phone number, and then automatically fill it into the allowFrom and groupAllowFrom fields in the following configuration to complete the setup.
{
  "channels": {
    "whatsapp": {
      "dmPolicy": "pairing",
      "allowFrom": ["<phone_number>"],
      "groupPolicy": "allowlist",
      "groupAllowFrom": ["<phone_number>"]
    }
  }
}

説明

ボットが日常的なチャットに応答するのを防ぐため、WhatsApp チャネルには専用の電話番号を使用することをお勧めします。個人用の電話番号を使用する場合は、OpenClaw チャットでコマンドを入力して selfChatMode を有効にできます。有効にすると、ボットはお客様の「自分宛てメッセージ」チャットでのみ応答し、他の会話が影響を受けることはありません。

手順 3：WhatsApp とのリンク

WhatsApp のリンクプロセスを開始します。ターミナルに QR コードが表示されます。
```
openclaw channels login --channel whatsapp
```
携帯電話で WhatsApp を開き、ターミナルの QR コードをスキャンしてアカウントをリンクします。
ゲートウェイを再起動します。
```
openclaw gateway restart
```

手順 4：テスト

WhatsApp チャネルのステータスを確認します：
```
openclaw status
```
「チャネル」セクションで、WhatsApp は ON に、ステータスは OK になっている必要があります。
WhatsApp で自分宛にメッセージを送信し、ボットが正しく応答することを確認します。

Telegram

BotFather を使用してボットを作成する

/newbot コマンドを送信し、プロンプトに従ってボット名とユーザー名 (ユーザー名は bot で終わる必要があります) を入力し、返されたボットトークン (フォーマット: 123456789:ABCdefGHIjklMNOpqrsTUVwxyz) をコピーして保存します。

OpenClaw チャットで、次のプロンプトを入力して xxxx を実際のボットトークンに置き換えると、OpenClaw によって設定が自動的に適用されます。

Please help me configure Telegram with the following settings. My bot token is xxxx.
{
  "channels": {
    "telegram": {
      "enabled": true,
      "botToken": "xxxx",
      "dmPolicy": "pairing"
    }
  }
}

設定が完了したら、ゲートウェイを再起動します。
```
openclaw gateway restart
```
Telegram でボットにメッセージを送信します。最初のメッセージを送信すると、ペアリングコードが届きます。
ターミナルで、xxx を実際のペアリングコードに置き換えて、次のコマンドを実行してください。
```
openclaw pairing approve telegram xxx
```

Discord

手順 1：Discord アプリケーションとボットの作成

Discord アプリケーションの作成

Discord Developer Portal にアクセスし、 [New Application] をクリックし、アプリケーション名を入力してから [Create] をクリックします。
ボットの作成と権限の有効化
1. 左側メニューで [Bot] をクリックし、ボットのユーザー名を設定します。
2. [Bot] ページで、[Privileged Gateway Intents] までスクロールダウンし、以下のインテントを有効にします：
  - Message Content Intent
  - Server Members Intent
  - Presence Intent
  完了したら、 [Save Changes] をクリックします。
ボットトークンの取得

[Bot] ページの上部にある [Reset Token] をクリックしてトークンを生成します。このトークンは一度しか表示されないため、コピーしてすぐに安全な場所に保管してください。
サーバーへのボットの追加
1. 左側メニューで [OAuth2] をクリックし、[OAuth2 URL Generator] までスクロールダウンします。
2. 「スコープ」で、bot と applications.commands のチェックボックスにチェックを入れます。
3. 表示される [Bot Permissions] セクションで、以下の権限を選択します：
  - View Channels
  - Send Messages
  - Read Message History
  - Embed Links
  - Attach Files
4. ページ下部で生成された URL をコピーし、ブラウザで開いて対象のサーバーを選択し、 [Continue] をクリックしてボットを追加します。

手順 2：OpenClaw での Discord の設定

OpenClaw が実行されているマシンで、ボットトークンを環境変数として設定します。
```
export DISCORD_BOT_TOKEN="YOUR_BOT_TOKEN"
```

Discord の設定を完了します：

openclaw config set channels.discord.token --ref-provider default --ref-source env --ref-id DISCORD_BOT_TOKEN
openclaw config set channels.discord.enabled true --strict-json

設定を適用するためにゲートウェイを再起動します。
```
openclaw gateway restart
```

手順 3：ペアリングとテスト

Discord でボットにダイレクトメッセージを送信します。最初のメッセージを送信すると、ペアリングコードが届きます。
ペアリングを完了するには、ターミナルで xxx を実際のペアリングコードに置き換えて、次のコマンドを実行してください：
```
openclaw pairing approve discord xxx
```
説明
ペアリングコードは 1 時間有効です。期限が切れた場合は、再度メッセージを送信して新しいコードを取得する必要があります。
Discord チャネルのステータスを確認します：
```
openclaw status
```
「チャネル」セクションでは、Discord が ON に、ステータスが OK になっている必要があります。
Discord でメッセージを送信して接続をテストします。

一般的なコマンド

コマンド	説明	例
/help	利用可能なコマンドを一覧表示します。	/help
/status	現在のモデル、会話、ゲートウェイのステータスを表示します。	/status
/model <model_name>	現在の会話で使用するモデルを切り替えます。	/model qwen3.7-max
/new	新しい会話を開始します。	/new
/compact	会話履歴を圧縮して、コンテキストウィンドウの空きを増やします。	/compact
/think <level>	推論の深さを設定します。使用できるレベルは off、low、medium、high です。	/think high
/skills	利用可能なスキルを一覧表示します。	/skills

ユースケース

ユースケース 1: X (Twitter) の自動化

OpenClaw を使用して、投稿、返信、検索、タイムラインの閲覧など、X (Twitter) アカウントを自動化できます。

設定手順

twitter-cli をインストールします。
```
uv tool install twitter-cli
```
OpenClaw の対話画面で次のコマンドを入力して、スキルを自動的にインストールします。
```
Install this skill: https://github.com/public-clis/twitter-cli
```
ゲートウェイを再起動してスキルを有効にします。
```
openclaw gateway restart
```
インストールを確認します。
```
openclaw skills list
```
twitter-cli はブラウザの Cookie を使用して認証を行います。Chrome、Edge、Firefox、Arc、Brave などのサポートされているブラウザで x.com にログインしていることを確認してください。twitter-cli は自動的に Cookie を取得します。

または、環境変数を使用して認証情報を手動で設定することもできます。
```
export TWITTER_AUTH_TOKEN="your_auth_token"
export TWITTER_CT0="your_ct0_token"
```
説明
Cookie を取得するには、ブラウザで x.com を開き、開発者ツールを開いて Application パネルに切り替え、Cookie セクションで auth_token と ct0 の値を確認してください。

例 1: 投稿の自動公開

OpenClaw の対話画面で Check Sam Altman's recent tweets, summarize the key points, and then help me post a tweet with my thoughts と入力します。OpenClaw は自動的にフィードを取得し、内容を分析して投稿を公開します。

例 2: トレンドトピックの検索

Search for tweets about harness engineering from yesterday と入力します。OpenClaw は関連するツイートを検索し、要点をまとめます。

ユースケース 2: YouTube 動画の分析とダウンロード

OpenClaw を使用して、YouTube 動画の検索、動画情報の抽出、動画のダウンロードができます。キーワードによる検索、日付による並べ替え、動画メタデータの一括取得をサポートしています。

設定手順

yt-dlp をインストールします。
```
pip install yt-dlp
```
インストールを確認します。
```
yt-dlp --version
```
(オプション) Cookie 認証を設定します。これは、年齢制限のある動画、メンバー限定動画、または非公開動画へのアクセスに必要です。ブラウザで youtube.com にログインしていることを確認してから、OpenClaw の対話画面で次のように入力します。
```
I need to configure YouTube cookie authentication. Please use yt-dlp to extract YouTube cookies from my browser.
```

インストール後、OpenClaw の対話画面でこの機能を直接使用できます。OpenClaw は自動的に yt-dlp コマンドを実行して、動画関連の操作を実行します。

例 1: 動画内容の要約

OpenClaw の対話画面で Summarize the main points of this video: https://www.youtube.com/watch?v=XRgGFQ0EgM0 と入力します。OpenClaw は動画情報を取得して概要を生成します。

例 2: 動画のダウンロード

OpenClaw の対話画面で Download this video: https://www.youtube.com/watch?v=XRgGFQ0EgM0 と入力します。OpenClaw は yt-dlp を実行して、動画をローカルにダウンロードします。

ユースケース 3: 毎日の AI ニュース配信のスケジュール設定

OpenClaw の cron 機能を使用して、最新の AI ニュースを自動的に取得し、毎日 WhatsApp に送信できます。

設定手順

ターミナルで次のコマンドを実行します。

openclaw cron add \
  --name "ai-daily-news" \
  --cron "0 9 * * *" \
  --tz "UTC" \
  --message "Please visit https://techcrunch.com/category/artificial-intelligence/ to get today's AI news. Summarize the top 10 most important AI stories in a concise list format, each with a title and a one-sentence summary in English." \
  --channel whatsapp \
  --to "<your_phone_number>" \
  --announce

パラメーター：

パラメーター	説明
`--name`	タスク名。
`--cron`	cron 式。 `"0 9 * * *"` は、タスクが毎日午前 9 時に実行されることを表します。
`--tz`	タイムゾーン。協定世界時の場合は `"UTC"` に設定します。 `"America/New_York"` や `"Europe/London"` など、ローカルタイムゾーンに置き換えることができます。
`--message`	エージェントに送信されるプロンプト。取得するコンテンツと要約方法を指定します。
`--channel`	プッシュチャネル。 `whatsapp` に設定します。
`--announce`	タスクの出力を指定された受信者に送信します。
`--to`	受信者の WhatsApp 電話番号。 E.164 形式 (プラス記号、国コード、電話番号を含む) で指定します。

成功すると、コマンドはタスク ID と次回のスケジュール実行時刻を含む JSON オブジェクトを返します。

タスクを作成した後、手動で一度トリガーして動作を確認できます。
1. すべてのタスクを一覧表示してタスク ID を取得します。
```
openclaw cron list
```
2. タスクを手動でトリガーします。
```
openclaw cron run <task_ID> --timeout 120000
```
3. 実行結果を確認します。
```
openclaw cron runs --id <task_ID>
```
  出力に "status": "ok" と "delivered": true が表示されている場合、ニュースは正常に WhatsApp に配信されています。

ユースケース 4: 株式市場分析

OpenClaw を使用して、株価のトレンドを分析し、テクニカル分析と投資に関する提案を得ることができます。

説明

AI が生成したコンテンツは参考用であり、実際の投資に関する助言や意思決定の根拠となるものではありません。

設定手順

スキルをインストールします。

OpenClaw の対話画面で次の指示を入力します。 OpenClaw が自動的にインストールを完了します。
```
Install the manus-stock-analysis skill
```
ゲートウェイを再起動してスキルを有効にします。
```
openclaw gateway restart
```
インストールを確認します。
```
openclaw skills list
```
OpenClaw の対話画面で、Analyze NVDA stock など、株式関連の質問をします。

詳細情報

スキル

スキルは、新しい機能を提供する拡張可能なモジュールです。エージェントはユーザーのリクエストに基づいて適切なスキルを自動的にマッチングし、読み込みます。OpenClaw では、組み込みスキルを表示して有効化したり、ClawHub からコミュニティスキルをインストールしたり、カスタムスキルを作成したりできます。

既存スキルの表示

インストール済みスキルとそのステータスを表示します：

# インストール済みスキルを一覧表示
openclaw skills list

# スキルのステータスを確認 (enabled、disabled、missing dependencies など)
openclaw skills check

# 特定のスキルの詳細情報を表示
openclaw skills info <skill-name>

組み込みスキルは、デフォルトでは無効になっています。有効にするには、~/.openclaw/openclaw.json の skills.allowBundled 許可リストに追加する必要があります。 OpenClaw は、この配列にリストされている組み込みスキルのみをロードします。
```
{
  "skills": {
    "allowBundled": [
      "github",
      "weather",
      "summarize",
      "coding-agent",
      "clawhub",
      "nano-pdf",
      "google-web-search",
      "image-lab"
    ]
  }
}
```
一部の組み込みスキルが機能するには、サードパーティの API キーが必要です。これらのキーは、~/.openclaw/openclaw.json の skills.entries フィールドで設定します。詳細については、「スキル設定ドキュメント」をご参照ください。

スキルの検索

次のいずれかの方法で、さらに多くのスキルを見つけてインストールできます。

ClawHub から検索してインストール

ClawHub には 3,000 を超えるコミュニティスキルがあります。Web サイトで参照するか、コマンドラインから検索できます。
```
# キーワードで検索
npx clawhub search [keyword]

# 最近更新されたスキルを参照
npx clawhub explore
```
適切なスキルが見つかったら、次のコマンドを実行してインストールします。その後、ゲートウェイを再起動してスキルを適用します。
```
npx clawhub install <skill-name>
```
OpenClaw に直接依頼

チャットで、たとえば 天気をチェックできるスキルを探して のように、ご要望を直接説明してください。OpenClaw が一致するスキルを自動的に検索してインストールします。

カスタムスキルの作成

スキル用のディレクトリを作成します。
```
mkdir -p ~/.openclaw/workspace/skills/my-custom-skill
```
このディレクトリに、 SKILL.md ファイルを作成します。このファイルは、YAML フロントマターと Markdown の手順という 2 つの部分で構成されています。 name および description フィールドは必須です。エージェントは description を使用してスキルをロードするかどうかを判断するため、説明は正確に記述してください。
```
---
name: my-custom-skill
description: 短い説明
---

# マイカスタムスキル

ユーザーが XXX をリクエストした場合は、次の操作を実行します：

1. bash ツールを使用して xxx コマンドを実行します
2. 出力を解析します
3. 結果をテーブルとしてユーザーに返します
```

スキルを適用するため、ゲートウェイを再起動します。

# ゲートウェイを再起動
openclaw gateway restart

# スキルが有効かどうかを確認
openclaw skills list

スキルの設定の詳細については、「OpenClaw Official Documentation」をご参照ください。

よくある質問

設定済みのモデルを表示するにはどうすればよいですか？

OpenClaw ターミナルコマンドラインを起動するには、ターミナルで openclaw tui と入力します。次に /model と入力すると、モデルリストが表示されます。Enter キーでモデルを選択し、Esc キーでリストを終了します。

「HTTP 401: Incorrect API key provided.」または「No API key found for provider xxx」というエラーが表示されるのはなぜですか。

考えられる原因は次のとおりです：

API キーが無効、期限切れ、空、形式が正しくない、または間違ったエンドポイント用である可能性があります。API キーが支払い方法に対応しており、余分なスペースなしで完全にコピーされていること、およびアカウントの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。
OpenClaw が、設定キャッシュから正しくない、古い設定を使用している可能性があります。これを解決するには、~/.openclaw/agents/main/agent/models.json ファイルから providers 設定項目を削除し、OpenClaw を再起動してください。

すでに DingTalk などの他のチャネルを設定しています。既存の設定を失わずに、新しいプランのモデルを安全に追加するにはどうすればよいですか？

カスタム設定が上書きされるため、「すべて置換」機能は使用しないでください。代わりに、関連するセクションのみを変更してください。
以下のいずれかの方法で設定を完了してください：
- OpenClaw が正常に応答している場合： OpenClaw チャットで直接コマンドを入力し、設定をマージしてください。
- OpenClaw にモデルが設定されていない、または応答しない場合：手動で ~/.openclaw/openclaw.json ファイルを編集します。関連するフィールドのみを変更し、既存の設定はそのままにしてください。

ゲートウェイの再起動後、既存のセッションが正常に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。

device identity required エラーが表示された場合はどうすればよいですか。

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：

このエラーは、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たときに発生します。一般的な原因は次のとおりです：

初めてブラウザで URL にアクセスしており、デバイスのペアリングがまだ完了していない。
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すると、~/.openclaw/identity/ ディレクトリ内のキーファイルがなくなります。

解決策：

ターミナルで次のコマンドを実行して、デバイス接続を承認し、新しいブラウザアクセス URL を生成してください：

openclaw devices approve --latest
openclaw dashboard --no-open

問題が解決しない場合は、保留中のデバイスレコードをクリアして、もう一度試してください：

openclaw devices clear --pending --yes
openclaw dashboard --no-open

openclaw devices list を実行して、デバイスがペアリング済みリストに表示されることを確認します。

OpenClaw をアクティブに使用していないときでもトークンが消費される

原因： OpenClaw には組み込みのハートビートの仕組みがあります。ゲートウェイが実行されている間、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。各ハートビートは少量のトークンを消費します。

確認方法： ~/.openclaw/agents/main/sessions/ ディレクトリにあるセッションログファイル (.jsonl) を確認します。ハートビートコールは [OpenClaw heartbeat poll] でマークされています。

解決策：

ゲートウェイの停止: 使用していないときは、 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。
ハートビート間隔を長くする: ~/.openclaw/openclaw.json で agents.defaults.heartbeat.every を設定します。たとえば、"2h" と設定すると、間隔が 2 時間ごとになります。