2026年如何在 OpenClaw 中使用 Qwen 3.5 Flash API

OpenClaw 是一个广受欢迎的开源自动化框架，开发者用它构建内容生成、数据处理和工作流编排的流水线。将它与 Qwen 3.5 Flash——阿里巴巴的超快速高性价比编程模型——搭配使用，可以以极低成本获得强大的自动化和 AI 智能组合。

本指南将引导你通过 Hypereal API 将 Qwen 3.5 Flash 设置为 OpenClaw 工作流的 LLM 后端。

为什么选择 Qwen 3.5 Flash 搭配 OpenClaw？

OpenClaw 工作流通常涉及大量重复的 LLM 调用——而这正是 Qwen 3.5 Flash 的优势所在：

128K 上下文窗口 -- 单次处理大型文档和代码库
超快速推理 -- 让你的自动化流水线不会卡在瓶颈处
低成本 -- 通过 Hypereal 每百万输入/输出 token 仅需 $0.20/$1.80，即使大量调用也不贵
OpenAI 兼容 API -- 可直接替换任何现有的 OpenAI 集成

前置要求

开始之前，请确保准备好：

系统已安装 Python 3.8+
已安装并配置 OpenClaw（参见 OpenClaw 配置指南）
Hypereal API Key -- 在 hypereal.ai 注册即可获得 35 免费积分，无需信用卡

安装所需的 Python 包：

pip install openclaw openai python-dotenv

第一步：配置环境

在项目根目录创建 .env 文件，填入 Hypereal API 凭证：

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

第二步：设置 LLM 客户端

创建一个可复用的客户端模块，供 OpenClaw 任务导入使用：

# 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:
    """通过 Hypereal 向 Qwen 3.5 Flash 发送聊天补全请求。"""
    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."):
    """流式获取 Qwen 3.5 Flash 的聊天补全响应。"""
    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

第三步：创建 OpenClaw 任务

将 LLM 客户端接入 OpenClaw 任务。以下示例使用 Qwen 3.5 Flash 生成代码文档：

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

class DocumentCodeTask(Task):
    """为源代码文件生成文档。"""

    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

第四步：构建流水线

将多个任务串联成 OpenClaw 流水线：

# 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"])

第五步：进阶——流式批量处理

对于需要处理大量数据的工作流，使用异步批量调用配合流式输出以最大化吞吐量：

# 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):
    """使用 Qwen 3.5 Flash 并发摘要多个文档。"""

    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

第六步：添加错误处理和重试

生产环境的 OpenClaw 工作流应包含 API 调用的重试逻辑：

# 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:
    """带指数退避重试的聊天补全。"""
    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"触发速率限制。{wait}秒后重试...")
            time.sleep(wait)
        except APIError as e:
            if attempt == max_retries - 1:
                raise
            print(f"API 错误: {e}。正在重试...")
            time.sleep(1)

    raise RuntimeError("超出最大重试次数")

TypeScript 替代方案

如果你的 OpenClaw 使用 TypeScript，以下是等效的客户端代码：

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 工作流成本估算

通过 Hypereal 运行 Qwen 3.5 Flash 的自动化成本极低：

工作流规模	预估月费
100 任务/天（短提示词）	~$1-3
1,000 任务/天（中等提示词）	~$10-25
10,000 任务/天（混合）	~$80-200

相比之下 GPT-4o 每 token 成本约高出 10-20 倍，对于高流量的 OpenClaw 流水线来说，节省的费用非常可观。

总结

Qwen 3.5 Flash 是 OpenClaw 工作流的理想 LLM 后端。它快速的推理速度、128K 上下文窗口以及通过 Hypereal 获得的超低定价，使其非常适合需要进行数千次 LLM 调用但又不想花费太多的自动化流水线。OpenAI 兼容的 API 意味着只需修改一行配置就能将其接入任何现有集成。

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