2026年に OpenClaw で Qwen3 Max API を使う方法

OpenClaw は、モジュール式で組み合わせ可能なノードを使って AI 駆動のワークフローを構築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。Qwen3 Max -- Alibaba の最も強力な推論モデル（128K コンテキスト）と組み合わせることで、複雑な分析、コード生成、マルチステップ推論タスクに優れたパイプラインを構築できます。

本ガイドでは、Hypereal を API プロバイダーとして使用し、OpenClaw で Qwen3 Max をセットアップする方法を解説します。

前提条件

OpenClaw のインストール（v2.0以上）
Hypereal API Key -- hypereal.ai で無料登録（35 クレジット、クレジットカード不要）
OpenClaw ワークフローの基本的な知識

ステップ1：Hypereal API Key を取得

hypereal.ai にアクセスしてアカウントを作成
ダッシュボードの API Keys セクションに移動
新しい API Key を生成してコピー

サインアップ時に 35 無料クレジットが付与され、Qwen3 Max の十分なテストが可能です。

ステップ2：OpenClaw で API プロバイダーを設定

OpenClaw は設定パネルからカスタム LLM プロバイダーをサポートしています。Hypereal を新しいプロバイダーとして追加します：

{
  "providers": {
    "hypereal": {
      "type": "openai-compatible",
      "baseURL": "https://hypereal.tech/api/v1/chat",
      "apiKey": "your-hypereal-api-key",
      "models": ["qwen3-max"]
    }
  }
}

OpenClaw UI から設定することもできます：

Settings > LLM Providers を開く
Add Provider をクリック
プロバイダータイプとして OpenAI-Compatible を選択
Base URL に https://hypereal.tech/api/v1/chat を入力
Hypereal API Key を貼り付け
モデルリストに qwen3-max を追加

ステップ3：推論ワークフローを作成

Qwen3 Max はマルチステップ推論に優れています。データを分析してアクション可能なインサイトを生成する OpenClaw ワークフローの例です：

name: data-analysis-pipeline
nodes:
  - id: input
    type: text-input
    config:
      label: "Paste your data or question"

  - id: analyze
    type: llm
    config:
      provider: hypereal
      model: qwen3-max
      system_prompt: |
        You are a senior data analyst. For any question or dataset provided:
        1. Break down the problem into clear steps
        2. Show your reasoning at each step
        3. Provide a definitive conclusion with confidence level
        Think carefully before answering.
      temperature: 0.2
      max_tokens: 8192

  - id: output
    type: text-output
    config:
      label: "Analysis Results"

edges:
  - from: input
    to: analyze
  - from: analyze
    to: output

ステップ4：コードノードで Qwen3 Max を使用

より細かい制御が必要な場合は、OpenClaw コードノードで Qwen3 Max を直接使用できます：

import openai

def run(inputs):
    client = openai.OpenAI(
        api_key=inputs["api_key"],
        base_url="https://hypereal.tech/api/v1/chat"
    )

    response = client.chat.completions.create(
        model="qwen3-max",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a rigorous analyst. Show your reasoning step by step."},
            {"role": "user", "content": inputs["prompt"]}
        ],
        max_tokens=8192,
        temperature=0.2
    )

    return {"result": response.choices[0].message.content}

import OpenAI from "openai";

export async function run(inputs: { apiKey: string; prompt: string }) {
  const client = new OpenAI({
    apiKey: inputs.apiKey,
    baseURL: "https://hypereal.tech/api/v1/chat",
  });

  const response = await client.chat.completions.create({
    model: "qwen3-max",
    messages: [
      { role: "system", content: "You are a rigorous analyst. Show your reasoning step by step." },
      { role: "user", content: inputs.prompt },
    ],
    max_tokens: 8192,
    temperature: 0.2,
  });

  return { result: response.choices[0].message.content };
}

応用：マルチステップ推論パイプライン

Qwen3 Max の 128K コンテキストウィンドウと強力な推論能力は、各段階が前の段階の上に構築される複雑なワークフローに最適です：

name: research-to-report
nodes:
  - id: doc-input
    type: file-input
    config:
      accept: [".md", ".txt", ".pdf", ".csv"]

  - id: extract-key-findings
    type: llm
    config:
      provider: hypereal
      model: qwen3-max
      system_prompt: |
        Extract all key findings, data points, and claims from this document.
        For each finding, note the supporting evidence and any caveats.
      temperature: 0.2
      max_tokens: 8192

  - id: critical-analysis
    type: llm
    config:
      provider: hypereal
      model: qwen3-max
      system_prompt: |
        You are a critical analyst. Review these findings and:
        1. Identify logical gaps or unsupported claims
        2. Assess the strength of evidence for each finding
        3. Flag potential biases or methodological concerns
        4. Rank findings by reliability
      temperature: 0.2
      max_tokens: 8192

  - id: generate-report
    type: llm
    config:
      provider: hypereal
      model: qwen3-max
      system_prompt: |
        Generate a concise executive report from the analysis.
        Include: summary, key findings (ranked), risks, and recommended actions.
        Use clear headings and bullet points.
      temperature: 0.3
      max_tokens: 4096

  - id: output
    type: text-output

edges:
  - from: doc-input
    to: extract-key-findings
  - from: extract-key-findings
    to: critical-analysis
  - from: critical-analysis
    to: generate-report
  - from: generate-report
    to: output

応用：コードレビューパイプライン

Qwen3 Max の強力なコーディング能力を活用した自動コードレビュー：

name: code-review
nodes:
  - id: code-input
    type: text-input
    config:
      label: "Paste code for review"

  - id: review
    type: llm
    config:
      provider: hypereal
      model: qwen3-max
      system_prompt: |
        You are a senior code reviewer. Analyze the code for:
        1. Bugs and potential runtime errors
        2. Security vulnerabilities
        3. Performance bottlenecks
        4. Readability and maintainability
        Provide specific line references and fix suggestions.
      temperature: 0.2
      max_tokens: 8192

  - id: output
    type: text-output
    config:
      label: "Review Results"

edges:
  - from: code-input
    to: review
  - from: review
    to: output

なぜ Qwen3 Max + OpenClaw + Hypereal なのか？

トップクラスの推論能力 -- Qwen3 Max は複雑なマルチステップ分析タスク向けに構築
128K コンテキスト -- 大規模ドキュメントやマルチステップワークフローを切り詰めなしで処理
40% 安い -- Hypereal の価格（$1.10/$4.20 / 100万トークン入力/出力）は DashScope 公式（$1.75/$7.00）と比較
OpenAI 互換 -- カスタム SDK 不要、標準 OpenAI クライアントライブラリで動作
無料で開始 -- Hypereal でサインアップ時に 35 クレジット、クレジットカード不要
強力な多言語対応 -- 29以上の言語でネイティブ品質の出力、グローバルワークフローに最適

トラブルシューティング

401 Unauthorized -- プロバイダー設定の API Key を再確認してください
Model not found -- モデル名が qwen3-max であることを確認（大文字小文字を区別）
タイムアウトエラー -- 複雑なプロンプトでは Qwen3 Max の推論に時間がかかることがあります。OpenClaw ノード設定でタイムアウトを増やしてください
レート制限 -- Hypereal は寛大なレート制限がありますが、制限に達した場合は LLM コール間にディレイノードを追加してください
出力の切り詰め -- 推論の多いタスクでは max_tokens を増やしてください。Qwen3 Max は最大 8192 出力トークンをサポート

始めましょう

Hypereal AI を無料で試す -- 35 クレジット、クレジットカード不要。

API Key をセットアップし、OpenClaw でプロバイダーを設定すれば、数分で Qwen3 Max を使った強力な推論ワークフローの構築を開始できます。