2026年に OpenClaw で Qwen 3.5 Plus API を使う方法

OpenClaw は、宣言的な設定を通じて AI モデル、API、ワークフローをオーケストレーションできる人気のオープンソース自動化フレームワークです。Qwen 3.5 Plus と組み合わせることで、コーディング、推論、多言語タスクにおいて Alibaba の最も高性能な言語モデルを自動化パイプラインで活用できます。

このガイドでは、設定から本番レベルのサンプルまで完全に解説します。

OpenClaw で Qwen 3.5 Plus を選ぶ理由

OpenClaw は任意の OpenAI 互換エンドポイントをサポートしているため、Qwen 3.5 Plus をそのまま代替として使用できます。選ぶべき理由は以下の通りです：

128K コンテキストウィンドウ -- 自動化チェーンで大規模なドキュメント、コードベース全体、長い会話履歴を処理
優れたコーディング性能 -- CI/CD パイプラインでコードの生成、レビュー、リファクタリングを実行
コスト効率 -- Hypereal AI 経由で $0.60/$3.60（100万トークンあたり）、最も手頃なフロンティアクラスモデルの一つ
多言語の強み -- モデルを切り替えることなく 29以上の言語のコンテンツを処理

前提条件

始める前に、以下を確認してください：

OpenClaw がインストール済み（pip install openclaw または Docker 経由）
Hypereal AI の API キーを取得済み（hypereal.ai で無料登録、35クレジット付与）
Python 3.10+ または Node.js 18+

ステップ 1：Provider の設定

OpenClaw の設定ファイルに Qwen 3.5 Plus を Provider として追加します：

# openclaw.yaml
providers:
  - id: qwen-3-5-plus
    type: openai-compatible
    config:
      base_url: "https://hypereal.tech/api/v1"
      api_key: "${HYPEREAL_API_KEY}"
      model: "qwen-3.5-plus"
      max_tokens: 4096
      temperature: 0.7

API キーを環境変数として設定します：

export HYPEREAL_API_KEY="your-hypereal-api-key"

ステップ 2：ワークフローの定義

Qwen 3.5 Plus を使ったコードレビューの基本的な OpenClaw ワークフローです：

# workflows/code-review.yaml
name: automated-code-review
description: Review pull request diffs with Qwen 3.5 Plus

steps:
  - name: fetch-diff
    action: git.diff
    config:
      base: main
      head: "{{ branch }}"

  - name: review-code
    action: llm.chat
    provider: qwen-3-5-plus
    input:
      system: |
        You are a senior software engineer performing a code review.
        Focus on: bugs, security issues, performance, and readability.
        Be specific and actionable in your feedback.
      user: |
        Review this diff and provide feedback:

        ```
        {{ steps.fetch-diff.output }}
        ```

  - name: post-comment
    action: github.comment
    config:
      body: "{{ steps.review-code.output }}"

ステップ 3：Python での統合

より細かい制御が必要な場合は、OpenClaw の Python SDK で Qwen 3.5 Plus を直接使用します：

from openclaw import Pipeline, LLMStep
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-hypereal-api-key",
    base_url="https://hypereal.tech/api/v1"
)

# 再利用可能な Qwen ステップを定義
def qwen_step(prompt: str, system: str = "You are a helpful assistant.") -> str:
    response = client.chat.completions.create(
        model="qwen-3.5-plus",
        messages=[
            {"role": "system", "content": system},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        max_tokens=4096,
        temperature=0.7
    )
    return response.choices[0].message.content

# パイプラインで使用
pipeline = Pipeline("content-generation")

# ステップ 1：アウトラインを生成
outline = qwen_step(
    prompt="Create a detailed outline for a blog post about WebAssembly in 2026.",
    system="You are a technical writer specializing in web development."
)

# ステップ 2：各セクションを展開
article = qwen_step(
    prompt=f"Expand this outline into a full article:\n\n{outline}",
    system="You are a technical writer. Write clear, detailed sections with code examples."
)

print(article)

ステップ 4：TypeScript での統合

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.HYPEREAL_API_KEY,
  baseURL: "https://hypereal.tech/api/v1",
});

interface WorkflowStep {
  name: string;
  prompt: string;
  system?: string;
}

async function runWorkflow(steps: WorkflowStep[]): Promise<Record<string, string>> {
  const results: Record<string, string> = {};

  for (const step of steps) {
    const response = await client.chat.completions.create({
      model: "qwen-3.5-plus",
      messages: [
        { role: "system", content: step.system ?? "You are a helpful assistant." },
        {
          role: "user",
          content: step.prompt.replace(
            /\{\{\s*(\w+)\s*\}\}/g,
            (_, key) => results[key] ?? ""
          ),
        },
      ],
      max_tokens: 4096,
    });

    results[step.name] = response.choices[0].message.content ?? "";
  }

  return results;
}

// 例：多段階のデータ処理ワークフロー
const output = await runWorkflow([
  {
    name: "extract",
    prompt: "Extract all company names and revenue figures from this report: ...",
    system: "You are a data extraction specialist. Return structured JSON.",
  },
  {
    name: "analyze",
    prompt: "Analyze the following extracted data and identify trends:\n\n{{ extract }}",
    system: "You are a business analyst. Provide clear insights.",
  },
]);

console.log(output.analyze);

応用：複数モデルのチェーン

OpenClaw では、単一のワークフロー内で異なるモデルをチェーンできます。Qwen 3.5 Plus を推論に使い、他のモデルと組み合わせて専門的なタスクを処理します：

# workflows/multi-model.yaml
name: smart-content-pipeline

steps:
  - name: research
    action: llm.chat
    provider: qwen-3-5-plus
    input:
      system: "You are a research analyst."
      user: "Summarize the latest developments in {{ topic }}."

  - name: generate-image-prompt
    action: llm.chat
    provider: qwen-3-5-plus
    input:
      system: "You are a prompt engineer for image generation models."
      user: "Based on this research, create a detailed image prompt:\n\n{{ steps.research.output }}"

  - name: generate-image
    action: image.generate
    provider: flux-pro
    input:
      prompt: "{{ steps.generate-image-prompt.output }}"

料金

Hypereal AI 経由で Qwen 3.5 Plus を使用する場合の料金：

	入力	出力
100万トークンあたり	$0.60	$3.60

Alibaba 公式料金（$1.00/$6.00）より40%割安です。すべての Hypereal アカウントに 35クレジットが無料で付与されます。

トラブルシューティング

接続タイムアウト： base_url が /api/v1 で終わっていることを確認してください。/api/v1/chat/completions ではありません。OpenAI SDK がパスを自動的に追加します。

モデルが見つからない： Hypereal では正確に qwen-3.5-plus をモデル名として使用してください。qwen-plus や qwen3.5-plus などの他のバリアントは動作しません。

レート制限： 無料枠にはレート制限があります。本番ワークロードには hypereal.ai で有料プランにアップグレードしてください。

次のステップ

Hypereal AI playground で 200以上のモデルを閲覧
OpenClaw ドキュメントで高度なワークフローパターンを確認
Qwen 3.5 Plus のストリーミングと関数呼び出し機能を探索

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