2026년 OpenClaw에서 Qwen 3.5 Plus API를 사용하는 방법

OpenClaw는 선언적 설정을 통해 AI 모델, API, 워크플로를 오케스트레이션할 수 있는 인기 있는 오픈소스 자동화 프레임워크입니다. Qwen 3.5 Plus와 결합하면 코딩, 추론, 다국어 작업에서 Alibaba의 가장 강력한 언어 모델을 자동화 파이프라인에서 활용할 수 있습니다.

이 가이드에서는 설정부터 프로덕션 수준의 예제까지 전체 과정을 안내합니다.

OpenClaw에서 Qwen 3.5 Plus를 선택하는 이유

OpenClaw는 모든 OpenAI 호환 엔드포인트를 지원하므로 Qwen 3.5 Plus를 바로 대체하여 사용할 수 있습니다. 선택해야 하는 이유는 다음과 같습니다:

128K 컨텍스트 윈도우 -- 자동화 체인에서 대규모 문서, 전체 코드베이스, 긴 대화 기록을 처리
뛰어난 코딩 성능 -- CI/CD 파이프라인에서 코드 생성, 리뷰, 리팩토링 수행
비용 효율성 -- Hypereal AI를 통해 100만 토큰당 $0.60/$3.60으로 가장 경제적인 프론티어급 모델 중 하나
다국어 강점 -- 모델 전환 없이 29개 이상의 언어로 된 콘텐츠 처리

사전 요구 사항

시작하기 전에 다음을 확인하세요:

OpenClaw 설치 완료 (pip install openclaw 또는 Docker를 통해)
Hypereal AI에서 API 키 확보 (hypereal.ai에서 무료 가입, 35 크레딧 제공)
Python 3.10+ 또는 Node.js 18+

1단계: Provider 설정

OpenClaw 설정 파일에 Qwen 3.5 Plus를 Provider로 추가합니다:

# 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 키를 환경 변수로 설정합니다:

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

2단계: 워크플로 정의

Qwen 3.5 Plus를 사용한 코드 리뷰의 기본 OpenClaw 워크플로입니다:

# 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 }}"

3단계: Python 통합

더 세밀한 제어가 필요하다면, OpenClaw의 Python SDK에서 Qwen 3.5 Plus를 직접 사용하세요:

from openclaw import Pipeline, LLMStep
from openai import OpenAI

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

# 재사용 가능한 Qwen 단계 정의
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

# 파이프라인에서 사용
pipeline = Pipeline("content-generation")

# 단계 1: 개요 생성
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."
)

# 단계 2: 각 섹션 확장
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)

4단계: TypeScript 통합

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;
}

// 예제: 다단계 데이터 처리 워크플로
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);

고급: 다중 모델 체이닝

OpenClaw에서는 하나의 워크플로 내에서 서로 다른 모델을 체이닝할 수 있습니다. Qwen 3.5 Plus를 추론에 사용하고 다른 모델과 결합하여 전문 작업을 처리하세요:

# 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 }}"

가격

Hypereal AI를 통해 Qwen 3.5 Plus를 사용할 때의 가격:

	입력	출력
100만 토큰당	$0.60	$3.60

Alibaba 공식 가격($1.00/$6.00)보다 40% 저렴합니다. 모든 Hypereal 계정에는 35 크레딧이 무료로 제공됩니다.

문제 해결

연결 타임아웃: base_url이 /api/v1로 끝나는지 확인하세요. /api/v1/chat/completions이 아닙니다. OpenAI SDK가 자동으로 경로를 추가합니다.

모델을 찾을 수 없음: Hypereal에서 정확히 qwen-3.5-plus를 모델 이름으로 사용하세요. qwen-plus나 qwen3.5-plus 같은 다른 변형은 작동하지 않습니다.

속도 제한: 무료 티어에는 속도 제한이 있습니다. 프로덕션 워크로드의 경우 hypereal.ai에서 유료 플랜으로 업그레이드하세요.

다음 단계

Hypereal AI playground에서 200개 이상의 모델 탐색
OpenClaw 문서에서 고급 워크플로 패턴 확인
Qwen 3.5 Plus의 스트리밍 및 함수 호출 기능 탐색

Hypereal AI 무료 체험 -- 35 크레딧, 신용카드 불필요.