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 には Node.js 22.19.0 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 22.19.0 より古い場合は、Node.js 公式ウェブ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。openclaw onboard を実行して、手動で設定することもできます。

パラメーター	推奨事項
I understand this is powerful and inherently risky. Continue?	Yes を選択します。
Onboarding mode	QuickStart を選択します。
Model/auth provider	Skip for now を選択します (後で Model Studio モデルを設定できます)。
Filter models by provider	All providers を選択します。
Default model	Keep current を選択します。
Select channel (QuickStart)	Skip for now を選択します (後でチャネルを設定できます)。
Configure skills now? (recommended)	No を選択します。
Enable hooks?	スペースキーを押してオプションを選択し、Enter キーを押します。
How do you want to hatch your bot?	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 に配置されています。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、ゲートウェイ認証を無効化しており (auth.mode: none)、単一マシンでのローカル使用のみに適しています。共有環境や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化してください。

方法 1：ターミナル

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

設定を追加する

新規設定の場合：以下の内容を設定ファイルにコピーしてください。YOUR_API_KEY を Token Plan Team Edition の 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-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" }
  }
}

保存して終了する

Ctrl+X を押し、Y を押して保存を確認した後、Enter を押してファイル名を確定してください。
設定を適用する

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てください。
```
openclaw gateway restart
```

方法 2：Web UI

Web UI を起動する

ターミナルで次のコマンドを実行して、Web UI を起動してください。
```
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いてください。

設定を追加する

新規設定の場合：以下の内容を設定ファイルにコピーしてください。YOUR_API_KEY を Token Plan Team Edition の 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-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" }
  }
}

設定を保存する

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てください。
設定を適用する

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てください。
```
openclaw gateway restart
```

Coding Plan

YOUR_API_KEY を Coding Plan の API キー (sk-sp-xxxxx 形式) 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	Coding Plan 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、ゲートウェイ認証を無効化しているため (auth.mode: none)、単一マシンでのローカル使用のみに適しています。共有環境や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化してください。

方法1：ターミナル

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

設定を追加する

新規設定の場合：以下の内容を設定ファイルにコピーします。 YOUR_API_KEY を Coding Plan 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ため、ファイル全体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-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" }
  }
}

保存して終了する

Ctrl+X を押し、Y を押して保存を確認した後、Enter を押してファイル名を確定します。
設定を適用する

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

Web UI を起動する

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。

設定を追加する

新規設定の場合：以下の内容を設定ファイルにコピーします。 YOUR_API_KEY を Coding Plan 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ため、ファイル全体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-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" }
  }
}

設定を保存する

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

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一覧については、モデルマーケットをご参照ください。

API キー

Model Studio API キー、sk-xxxxx 形式

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 の取得に記載の実際の 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) を無効にしていますが、これはシングルマシンでのローカル使用にのみ適しています。共有またはリモートでアクセスする場合は、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 をご自身の Model Studio API キーに置き換えます。

既存の設定の場合：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、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

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: 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 キーで置き換えてください。

既存の設定の場合：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
```

メッセージチャネルへの接続

WhatsApp

ステップ 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経由で接続します。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

ステップ 2：WhatsApp チャネルの設定

OpenClaw のチャットに次のプロンプトを入力します。OpenClaw は E.164 形式 (+ 記号に続けて国別コードと番号) で電話番号の入力を求め、その後、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

ボットが日常のチャットに返信しないようにするため、WhatsApp チャネルには専用の電話番号を使用することを推奨します。個人の電話番号を使用する場合は、OpenClaw のチャットでコマンドを入力して selfChatMode を有効にできます。これにより、ボットは "Message yourself" のチャットにのみ返信し、その他の会話には影響しません。

ステップ 3：WhatsApp との連携

WhatsApp の連携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
```
スマートフォンで WhatsApp を開き、ターミナルに表示された QR コードをスキャンしてアカウントを連携します。
ゲートウェイを再起動します。
```
openclaw gateway restart
```

ステップ 4：テスト

WhatsApp チャネルのステータスを確認します：
```
openclaw status
```
Channels セクションで、WhatsApp が ON となり、ステータスが OK である必要があります。
WhatsApp で自分自身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 を使用したボットの作成

/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) を入力します。返されたボットトークン (形式： 123456789:ABCdefGHIjklMNOpqrsTUVwxyz) をコピーして安全な場所に保存します。

OpenClaw のチャットに次のプロンプトを入力し、xxxx を実際のボットトークンに置き換えます。OpenClaw が設定を自動的に適用します。

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。最初のメッセージ送信時に、ペアリングコードが発行されます。
ターミナルで次のコマンドを実行し、xxx を実際のペアリングコードに置き換えます：
```
openclaw pairing approve telegram xxx
```

Discord

ステップ 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] をクリックします。アプリケーション名を入力して、[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] ページで下にスクロールし、特権ゲートウェイインテントで次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] ページの上部で [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 1 回のみ表示されるため、すぐにコピーして安全な場所に保存してください。
サーバーへのボット追加
1. 左側メニューで [OAuth2] をクリックし、[OAuth2 URL Generator] までスクロールします。
2. Scopes で、bot と applications.commands のチェックボックスを選択します。
3. 表示される Bot Permissions セクションで、次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、ブラウザーで開きます。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。

ステップ 2：OpenClaw での Discord 設定

OpenClaw を実行しているマシンで、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、ゲートウェイを再起動します。
```
openclaw gateway restart
```

ステップ 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。最初のメッセージ送信時に、ペアリングコードが発行されます。
ターミナルで次のコマンドを実行してペアリングを完了し、xxx を実際のペアリングコードに置き換えます：
```
openclaw pairing approve discord xxx
```
説明
ペアリングコードの有効期限は 1 時間です。期限切れの場合は、もう一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
```
Channels セクションで、Discord が ON となり、ステータスが OK である必要があります。
Discord でメッセージを送信して接続をテストします。

主なコマンド

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、セッション、ゲートウェイのステータスを表示します。	/status
/model <model_name>	現在のセッションのモデルを切り替えます。	/model qwen3.7-max
/new	新しいセッションを開始します。	/new
/compact	会話履歴を圧縮して、コンテキストウィンドウのスペースを解放します。	/compact
/think <level>	推論の深さを設定します。利用可能なレベルは 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、お使いの 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 ダイアログに次のコマンドを入力し、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 を使用して認証します。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
クッキーを取得するには、ブラウザーで x.com を開き、開発者ツールを開き、[アプリケーション] パネルに切り替え、[クッキー] セクションで auth_token と ct0 の値を見つけます。

例 1：投稿の自動公開

OpenClaw ダイアログにSam Altman の最近のツイートをチェックして要点をまとめ、私の考えをツイートするのを手伝ってくださいと入力すると、OpenClaw は自動的にフィードを取得し、コンテンツを分析し、投稿を公開します。

例 2：トレンドトピックの検索

昨日のハーネスエンジニアリングに関するツイートを検索と入力します。 OpenClaw は関連するツイートを検索し、その要点を要約します。

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に対応しています。

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
```
(任意) 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、または非公開動画にアクセスする場合に必要です。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 ダイアログに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 ダイアログでこの機能を直接使用できます。OpenClaw が自動的に yt-dlp コマンドを実行して、動画関連の操作を行います。

例 1：動画コンテンツの要約

OpenClaw ダイアログに Summarize the main points of this video: https://www.youtube.com/watch?v=XRgGFQ0EgM0 を入力します。OpenClaw は動画情報を取得し、要約を生成します。

例 2：動画のダウンロード

OpenClaw ダイアログに Download this video: https://www.youtube.com/watch?v=XRgGFQ0EgM0 と入力します。OpenClaw が yt-dlp を実行し、ビデオをローカルマシン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 に配信できます。

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、毎日午前 9:00 にタスクが実行されることを意味します。
`--tz`	タイムゾーン。協定世界時 (Coordinated Universal Time) の場合は `"UTC"` を設定しますが、`"America/New_York"` や `"Europe/London"` などのローカルタイムゾーンに置き換えることもできます。
`--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 電話番号を 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 と次回の実行予定時刻を含む JSON オブジェクトを返します。

タスクを作成した後、一度手動で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 WhatsApp に正常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、テクニカル分析や投資に関する提案を受け取ることができます。

説明

AI が生成したコンテンツは参照用であり、実際の投資アドバイス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 ダイアログに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 ダイアログで、Analyze NVDA stock などの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て読み込みます。OpenClaw では、組み込みスキルの表示と有効化、ClawHub からのコミュニティスキルのインストール、またはカスタムスキルの作成ができます。

既存のスキルの表示

インストールされている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の一覧表示
openclaw skills list

# スキルのステータス (有効、無効、依存関係の欠落など) を確認
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、この配列に記載されている組み込みスキルのみを読み込みます。
```
{
  "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は、機能するためにサードパーティの 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。

追加スキルの検索

次のいずれかの方法で、追加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 では、3,000 を超えるコミュニティスキルが提供されています。Web サイトで閲覧するか、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閲覧
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 に直接質問

チャットで直接ニーズを説明します。例えば、Help me find a Skill that can check the weather のように入力します。OpenClaw は自動的に一致するスキルを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 の指示の 2 つの部分で構成されています。name と 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読み込む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: Short description
---

# My Custom Skill

ユーザーが XXX をリクエストした場合、次の操作を行います：

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

ゲートウェイを再起動してスキルを適用します。

# ゲートウェイを再起動
openclaw gateway restart

# スキルがアクティブかどうかを確認
openclaw skills list

スキル設定の詳細については、「OpenClaw 公式ドキュメント」をご参照ください。

よくある質問

設定済みのモデルを確認するにはどうすればよいですか？

OpenClaw のターミナルのコマンドラインを起動するには、ターミナルで openclaw tui を入力します。次に、/model を入力してモデル一覧を表示します。Enter を押してモデルを選択し、Esc を押して一覧を終了します。

HTTP 401: Incorrect API key provided.、No API key found for provider xxx、または HTTP 401: invalid_iam_token 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、形式が不正、または誤ったエンドポイント向け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いること、余分なスペースを含めずに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。
OpenClaw が設定キャッシュから誤った古い設定を使用している可能性があります。解決するには、~/.openclaw/agents/main/agent/models.json ファイルから providers の設定項目を削除し、OpenClaw を再起動してください。
invalid_iam_token は、API キーが IAM 認証に失敗したことを示します。一般的なケースとして、API キーが取り消し済みまたは無効化されている、API キーのリージョンがベース URL のリージョンと一致していない (例：API キーは China (Beijing) で作成したが、ベース URL はシンガポールを指している) 、または STS 一時的な認証情報が期限切れになっている、などが挙げられます。API キーとベース 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。

DingTalk などの他のチャネルはすでに設定済みです。既存の設定を失わずに、新しいプラン向けのモデルを安全に追加するにはどうすればよいですか？

「Replace All」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。代わりに、該当するセクションのみを変更してください。
次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 のチャットでコマンドを直接入力し、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：~/.openclaw/openclaw.json ファイルを手動で編集してください。該当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動作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 エラーが表示される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アイデンティティを提供せずにゲートウェイに接続した場合に発生します。一般的な原因は次のとおりです。

ブラウザーで URL に初めてアクセスしており、デバイスのペアリングがまだ完了していない。
ブラウザキャッシュを削除したことでデバイスキーが失われた。
OpenClaw の再インストールまたはアップグレード後に、~/.openclaw/identity/ ディレクトリ内のキーファイルが欠落している。

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、新しいブラウザーアクセス 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から、再度試してください。

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

openclaw devices list を実行して、デバイスが Paired リストに表示されることを確認してください。

OpenClaw を積極的に使用していない場合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機構があります。ゲートウェイの稼働中は、保留中のタスクを確認するために、設定済みのモデルを一定間隔 (デフォルトでは 30 分ごと) で自動的に呼び出します。ハートビートごとに少量のトークンが消費されます。

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) を確認してください。ハートビートポーリングには [OpenClaw heartbeat poll] が付与されます。

解決策：

ゲートウェイを停止：未使用時は openclaw gateway stop を実行してください。これによりハートビートが即座に停止します。
ハートビート間隔を延長：~/.openclaw/openclaw.json で agents.defaults.heartbeat.every を設定してください。たとえば "2h" を設定すると、2 時間ごとの間隔になります。