2026年如何在 OpenClaw 中使用 Qwen 3.5 Plus API

OpenClaw 是一个流行的开源自动化框架，可以通过声明式配置来编排 AI 模型、API 和工作流。将它与 Qwen 3.5 Plus 配合使用，你可以在自动化流水线中获得阿里巴巴最强大的语言模型，用于编程、推理和多语言任务。

本指南将带你完成从配置到生产级示例的完整流程。

为什么在 OpenClaw 中选择 Qwen 3.5 Plus？

OpenClaw 支持任何 OpenAI 兼容的端点，因此 Qwen 3.5 Plus 可以直接替换使用。以下是选择它的理由：

128K 上下文窗口 -- 在自动化链中处理大型文档、完整代码库或长对话历史
出色的编程能力 -- 在 CI/CD 流水线中生成、审查和重构代码
高性价比 -- 通过 Hypereal AI 使用仅需 $0.60/$3.60 每百万 Token，是最经济的前沿级模型之一
多语言优势 -- 无需切换模型即可处理 29+ 种语言的内容

前置条件

开始之前，请确保：

已安装 OpenClaw（pip install openclaw 或通过 Docker）
已获取 Hypereal AI 的 API 密钥（在 hypereal.ai 免费注册，赠送 35 积分）
Python 3.10+ 或 Node.js 18+

第一步：配置 Provider

在你的 OpenClaw 配置文件中添加 Qwen 3.5 Plus 作为 Provider：

# 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

设置 API 密钥为环境变量：

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

第二步：定义工作流

以下是一个使用 Qwen 3.5 Plus 进行代码审查的基础 OpenClaw 工作流：

# 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 }}"

第三步：Python 集成

如需更精细的控制，可以直接使用 OpenClaw 的 Python SDK 配合 Qwen 3.5 Plus：

from openclaw import Pipeline, LLMStep
from openai import OpenAI

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

# 定义可复用的 Qwen 步骤
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

# 在流水线中使用
pipeline = Pipeline("content-generation")

# 步骤 1：生成大纲
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."
)

# 步骤 2：展开各章节
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)

第四步：TypeScript 集成

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;
}

// 示例：多步骤数据处理工作流
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);

进阶：多模型链式调用

OpenClaw 支持在单个工作流中串联不同的模型。使用 Qwen 3.5 Plus 处理推理任务，配合其他模型完成专项任务：

# 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 }}"

价格

通过 Hypereal AI 使用 Qwen 3.5 Plus 的价格：

	输入	输出
每百万 Token	$0.60	$3.60

比阿里巴巴官方定价（$1.00/$6.00）便宜 40%。每个 Hypereal 账户赠送 35 积分。

常见问题排查

连接超时： 确保 base_url 以 /api/v1 结尾，而不是 /api/v1/chat/completions。OpenAI SDK 会自动追加路径。

模型未找到： 在 Hypereal 中请使用 qwen-3.5-plus 作为模型名称。其他变体如 qwen-plus 或 qwen3.5-plus 无法使用。

请求频率限制： 免费额度有请求频率限制。如需用于生产环境，请在 hypereal.ai 升级为付费方案。

下一步

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