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

OpenClaw は、コンテンツ生成、データ処理、ワークフローオーケストレーションのパイプラインを構築するために開発者が使用する人気のオープンソース自動化フレームワークです。Alibaba の超高速かつ低コストなコーディングモデルである Qwen 3.5 Flash と組み合わせることで、最小限のコストで強力な自動化とAIインテリジェンスの組み合わせが得られます。

このガイドでは、Hypereal API を使って Qwen 3.5 Flash を OpenClaw ワークフローの LLM バックエンドとして設定する方法を解説します。

なぜ OpenClaw に Qwen 3.5 Flash なのか？

OpenClaw のワークフローは大量の反復的なLLMコールを伴うことが多く、これはまさに Qwen 3.5 Flash が得意とするシナリオです：

128K コンテキストウィンドウ -- 大規模なドキュメントやコードベースを1回で処理
超高速推論 -- 自動化パイプラインがボトルネックで停滞しない
低コスト -- Hypereal 経由で入力/出力100万トークンあたり $0.20/$1.80 と、大量ワークフローでもリーズナブル
OpenAI 互換 API -- 既存の OpenAI 統合にそのまま差し替え可能

前提条件

始める前に、以下を準備してください：

システムに Python 3.8+ がインストールされていること
OpenClaw がインストール・設定済みであること（OpenClaw セットアップガイドを参照）
Hypereal API Key -- hypereal.ai でサインアップすると35無料クレジットが付与されます（クレジットカード不要）

必要な Python パッケージをインストールします：

pip install openclaw openai python-dotenv

ステップ1：環境設定

プロジェクトルートに .env ファイルを作成し、Hypereal API の認証情報を記入します：

HYPEREAL_API_KEY=your-hypereal-key-here
HYPEREAL_BASE_URL=https://hypereal.tech/api/v1
OPENCLAW_LLM_MODEL=qwen-3.5-flash

ステップ2：LLMクライアントのセットアップ

OpenClaw タスクからインポートできる再利用可能なクライアントモジュールを作成します：

# llm_client.py
import os
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["HYPEREAL_API_KEY"],
    base_url=os.environ["HYPEREAL_BASE_URL"]
)

def chat(prompt: str, system: str = "You are a helpful assistant.", temperature: float = 0.7, max_tokens: int = 2048) -> str:
    """Hypereal 経由で Qwen 3.5 Flash にチャット補完リクエストを送信。"""
    response = client.chat.completions.create(
        model=os.environ.get("OPENCLAW_LLM_MODEL", "qwen-3.5-flash"),
        messages=[
            {"role": "system", "content": system},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        temperature=temperature,
        max_tokens=max_tokens
    )
    return response.choices[0].message.content


def chat_stream(prompt: str, system: str = "You are a helpful assistant."):
    """Qwen 3.5 Flash のチャット補完レスポンスをストリーミングで取得。"""
    stream = client.chat.completions.create(
        model=os.environ.get("OPENCLAW_LLM_MODEL", "qwen-3.5-flash"),
        messages=[
            {"role": "system", "content": system},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        stream=True
    )
    for chunk in stream:
        content = chunk.choices[0].delta.content
        if content:
            yield content

ステップ3：OpenClaw タスクの作成

LLMクライアントを OpenClaw タスクに接続します。以下は Qwen 3.5 Flash を使ってコードドキュメントを生成する例です：

# tasks/document_code.py
from openclaw import Task, Pipeline
from llm_client import chat

class DocumentCodeTask(Task):
    """ソースコードファイルのドキュメントを生成。"""

    def run(self, context):
        source_code = context.get("source_code")
        language = context.get("language", "Python")

        prompt = f"""Analyze the following {language} code and generate comprehensive documentation.
Include:
- A brief summary of what the code does
- Parameter descriptions
- Return value descriptions
- Usage examples

Code:
```{language.lower()}
{source_code}
```"""

        documentation = chat(
            prompt=prompt,
            system="You are a senior software engineer who writes clear, concise documentation.",
            temperature=0.3
        )

        context["documentation"] = documentation
        return context

ステップ4：パイプラインの構築

複数のタスクを OpenClaw パイプラインに連結します：

# pipeline.py
from openclaw import Pipeline
from tasks.document_code import DocumentCodeTask

def create_documentation_pipeline():
    pipeline = Pipeline("code-documentation")

    pipeline.add_task(DocumentCodeTask(name="generate-docs"))

    return pipeline


if __name__ == "__main__":
    pipeline = create_documentation_pipeline()

    result = pipeline.execute({
        "source_code": """
def fibonacci(n: int) -> list[int]:
    if n <= 0:
        return []
    elif n == 1:
        return [0]
    fib = [0, 1]
    for i in range(2, n):
        fib.append(fib[i-1] + fib[i-2])
    return fib
""",
        "language": "Python"
    })

    print(result["documentation"])

ステップ5：上級編 -- ストリーミングによるバッチ処理

大量のアイテムを処理するワークフローでは、非同期バッチコールとストリーミングを使ってスループットを最大化します：

# tasks/batch_summarize.py
import asyncio
from openclaw import Task
from openai import AsyncOpenAI
from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()

async_client = AsyncOpenAI(
    api_key=os.environ["HYPEREAL_API_KEY"],
    base_url=os.environ["HYPEREAL_BASE_URL"]
)

class BatchSummarizeTask(Task):
    """Qwen 3.5 Flash を使って複数のドキュメントを並行で要約。"""

    def run(self, context):
        documents = context.get("documents", [])
        summaries = asyncio.run(self._process_batch(documents))
        context["summaries"] = summaries
        return context

    async def _process_batch(self, documents):
        tasks = [self._summarize(doc) for doc in documents]
        return await asyncio.gather(*tasks)

    async def _summarize(self, document):
        response = await async_client.chat.completions.create(
            model="qwen-3.5-flash",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "Summarize the following document in 2-3 sentences."},
                {"role": "user", "content": document}
            ],
            temperature=0.3,
            max_tokens=256
        )
        return response.choices[0].message.content

ステップ6：エラーハンドリングとリトライの追加

本番環境の OpenClaw ワークフローには、APIコールのリトライロジックを含めるべきです：

# llm_client_robust.py
import os
import time
from openai import OpenAI, APIError, RateLimitError
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["HYPEREAL_API_KEY"],
    base_url=os.environ["HYPEREAL_BASE_URL"]
)

def chat_with_retry(prompt: str, system: str = "You are a helpful assistant.", max_retries: int = 3) -> str:
    """指数バックオフリトライ付きチャット補完。"""
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = client.chat.completions.create(
                model="qwen-3.5-flash",
                messages=[
                    {"role": "system", "content": system},
                    {"role": "user", "content": prompt}
                ],
                temperature=0.7,
                max_tokens=2048
            )
            return response.choices[0].message.content
        except RateLimitError:
            wait = 2 ** attempt
            print(f"レート制限に達しました。{wait}秒後にリトライします...")
            time.sleep(wait)
        except APIError as e:
            if attempt == max_retries - 1:
                raise
            print(f"APIエラー: {e}。リトライ中...")
            time.sleep(1)

    raise RuntimeError("最大リトライ回数を超えました")

TypeScript の代替方法

OpenClaw が TypeScript を使用している場合、同等のクライアントは以下の通りです：

import OpenAI from "openai";

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

export async function chat(
  prompt: string,
  system: string = "You are a helpful assistant."
): Promise<string> {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: "qwen-3.5-flash",
    messages: [
      { role: "system", content: system },
      { role: "user", content: prompt },
    ],
    temperature: 0.7,
    max_tokens: 2048,
  });

  return response.choices[0].message.content ?? "";
}

OpenClaw ワークフローのコスト見積もり

Hypereal 経由で Qwen 3.5 Flash を自動化に使う場合、コストは非常に安く抑えられます：

ワークフロー規模	月額コスト目安
100 タスク/日（短いプロンプト）	約 $1-3
1,000 タスク/日（中程度のプロンプト）	約 $10-25
10,000 タスク/日（混合）	約 $80-200

GPT-4o と比較するとトークンあたりのコストは約10-20倍安く、大量のLLMコールを行う OpenClaw パイプラインでは大幅なコスト削減が実現できます。

まとめ

Qwen 3.5 Flash は OpenClaw ワークフローに最適な LLM バックエンドです。高速な推論、128K のコンテキスト、そして Hypereal を通じた超低コストの組み合わせにより、予算を気にせず数千回のLLMコールが必要な自動化パイプラインに最適です。OpenAI 互換のAPIなので、設定を1行変更するだけで既存の統合に差し替えられます。

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