OpenClawでQwen 3.5シリーズを使う：コスト効率の高いAIエージェント構築ガイド

OpenClawは2026年、AIエージェントフレームワークのデファクトスタンダードとして爆発的に普及しました。しかし、デフォルト設定ではトークンを急速に消費してしまいます。このガイドでは、Novita AI経由でQwen 3.5シリーズ（27B、35B-A3B、122B-A10B、397B-A17B）をデプロイし、予算を圧迫することなくスケールする、高性能でコスト効率の高いエージェントを構築する方法を紹介します。

OpenClawとは何か、そしてなぜ誰もが使っているのか？

OpenClaw（旧Clawdbot）は、2026年において最も注目されるAIエージェントフレームワークとなり、開発者コミュニティ、エンタープライズAIチーム、テクノロジーメディアで広く議論されています。ブルームバーグは「中国のエージェントブームを支えるAIの驚異」と評価し、TechNodeは中国企業がカスタマーサービスのボットから内部自動化ワークフローに至るまで、あらゆる用途でOpenClawの採用を競っていると報じています。

• マルチモデルルーティング：任意のLLMプロバイダー（OpenAI、Anthropic、ローカルモデル）に接続し、タスクを最適なモデルに動的に振り分けます。
• メッセージングプラットフォーム統合：Telegram、WhatsApp、Discord、iMessageなどにエージェントを直接デプロイ。カスタムUIは不要です。
• 拡張可能なスキルシステム：プラグインアーキテクチャを通じて、ファイル操作、Web検索、コード実行、ワークフロー自動化などの機能を追加できます。

ただし、欠点もあります。OpenClawはトークンを大量に消費します。デフォルト設定では必要以上の5～10倍ものトークンを使用することがあり、ハートビートポーリングのような機能だけでハイエンドモデルでは多大なコストがかかります。

24時間稼働するエージェントを運用したり、複数のインスタンスをデプロイする開発者にとって、トークンコストは急激に膨れ上がる可能性があります。解決策は？ OpenClawと、Novita AI上のQwen 3.5シリーズのようなコスト効率が高く高性能なモデルを組み合わせることです。

Qwen 3.5シリーズとは何か、そしてなぜOpenClawで使うのか？

Qwen 3.5シリーズは、Alibaba Cloudの最新大規模言語モデルファミリーであり、インテリジェンスと効率性の両方を要求する本番環境のワークロード向けに設計されています。ラインアップは、さまざまなユースケースに最適化された4つのバリエーションで構成されています。

• Qwen 3.5 27B：汎用的なエージェントタスク向けのバランスの取れた推論とスピード。
• Qwen 3.5 35B-A3B：複雑なマルチステップ推論向けの拡張パラメータ効率。
• Qwen 3.5 122B-A10B：高度な推論、コード生成、長文脈理解のためのハイエンド性能。
• Qwen 3.5 397B-A17B：深い推論と包括的な分析を必要とする最も要求の厳しいタスクのための最大のインテリジェンス。

Qwen 3.5シリーズがOpenClawに最適な理由

OpenClawでAIエージェントを構築する場合、推論、ツール使用、指示追従において優れたパフォーマンスを発揮し、かつ過剰なコストがかからないモデルが必要です。Qwen 3.5シリーズはすべての条件を満たしています。

1. 強力なエージェント指向トレーニング：マルチターン対話、ツール呼び出し、長文脈推論にファインチューニングされており、OpenClawエージェントに必要な能力を正確に備えています。
2. 柔軟なサイズ展開：軽量タスクには27B、バランスの取れたワークロードには35B-A3B、高度な推論には122B-A10B、最大のインテリジェンスが必要な場合には397B-A17Bを選択できます。
3. コスト効率：Novita AIのQwen 3.5の価格設定は同等のモデルと比較して大幅に低く、大規模な24時間稼働エージェントを実用的に運用できます。

Qwen 3.5 vs 他のエージェントモデル

モデル	最適な用途	OpenClawでの典型的な使用例
Qwen 3.5 27B	汎用推論、タスク自動化	ハートビートチェック、ファイル管理、メッセージルーティング
Qwen 3.5 35B-A3B	複雑なワークフロー、マルチステップ計画	コードレビュー、ドキュメント生成、リサーチタスク
Qwen 3.5 122B-A10B	高度な推論、長文脈分析	ディープリサーチ、複雑なデバッグ、戦略立案
Qwen 3.5 397B-A17B	最大のインテリジェンス、包括的な分析	マルチドメインリサーチ、エンタープライズ向け意思決定支援
MiniMax M2.5	バランスの取れたコスト/パフォーマンス	優れたデフォルトの選択肢
Kimi K2.5	マルチモーダルタスク	スクリーンショット分析、UI自動化
GLM-5	長文脈推論	ログ分析、大規模ドキュメント処理

Novita AIの価格（トークン100万あたり）

モデル	入力コスト	出力コスト
Qwen 3.5 27B	$0.30	$2.40
Qwen 3.5 35B-A3B	$0.25	$2.00
Qwen 3.5 122B-A10B	$0.40	$3.20
Qwen 3.5 397B-A17B	$0.60	$3.60

OpenClawでQwen 3.5シリーズを使う方法（6ステップ）

準備

開始する前に、以下の環境が整っていることを確認してください。

• インターネットにアクセス可能なLinux、macOS、またはWindows（WSL2/PowerShell）環境
• Node.js 22以上がインストール済み
• アクティブなNovita AIアカウントとAPIキー

ステップ1：Novita AI APIキーを取得する

1. Novita AI にアクセスし、アカウントを作成（またはログイン）します
2. ダッシュボードの API Keys に移動します
3. Add new key をクリックし、すぐにキーをコピーします（一度しか表示されません）
4. キーは安全に保管してください。ステップ4で必要になります

アカウントを作成してAPIキーを取得する！

ステップ2：OpenClawをインストールする

各プラットフォームに応じて、ワンライナーインストーラーを実行します。

macOS / Linux / WSL2：

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

Windows（PowerShell）：

irm https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

インストーラーは以下を実行します。

• OpenClaw CLIのダウンロードと設定
• 必要な依存関係のインストール
• Gatewayサービスのセットアップ

インストールが完了するのを待ち、確認します。

openclaw --version

ステップ3：OpenClaw設定ウィザードを実行する

インタラクティブなセットアップを開始します。

openclaw config

Workspace、Model、Gateway、Channelsの4つの主要セクションを設定します。以下、それぞれについて説明します。

3.1 Workspace設定

• Where will the Gateway run? → Localを選択（ほとんどのユーザー向け）
• Select sections to configure → Workspaceを選択

これにより、エージェント実行用のローカル環境がセットアップされます。

3.2 Model設定

• Select sections to configure → Modelを選択
• Model/auth provider → Skip for nowを選択
• Filter models by provider → All providersを選択
• Default model → Enter model manuallyを選択
• Default model → 次を入力： novita/qwen/qwen3.5-122b-a10b

モデル識別子についての理解：

• Novita上のモデルID： qwen/qwen3.5-122b-a10b
• OpenClaw形式（プロバイダープレフィックスが必要）： novita/qwen/qwen3.5-122b-a10b

OpenClawを設定する際は、常に novita/<model-id> の形式を使用してください。Qwen 3.5シリーズの場合：

• novita/qwen/qwen3.5-27b
• novita/qwen/qwen3.5-35b-a3b
• novita/qwen/qwen3.5-122b-a10b
• novita/qwen/qwen3.5-397b-a17b

利用可能なモデルIDはNovitaのWebサイトで確認でき、モデルIDを他のサポートされているモデルに置き換えることもできます（ novita/ プロバイダープレフィックスは維持してください）。

モデルライブラリを探索する

3.3 Gateway設定

• Gateway port → デフォルト： 18789 （必要に応じてカスタマイズ）
• Gateway bind mode → セキュリティのため Loopback (Local only) を選択
• Gateway auth → Token authentication を選択
• Tailscale exposure → リモートアクセスが必要でない限り Off を選択
• Gateway token source → Generate/store plaintext token を選択
• Gateway token → 自動生成する場合は空白のまま（カスタムトークンを設定することも可能）

3.4 チャンネル（任意：Telegramの例）

エージェントをメッセージングプラットフォームにデプロイする場合：

• Select sections to configure → Channelsを選択
• Configure/Link → Telegram (Bot API) を選択
• Telegram Bot Token → @BotFatherから取得したボットトークンを入力
• Choose DM access policy → Pairingを選択（ユーザーはチャット前にペアリングが必要）

Telegram Bot Tokenの取得方法：

1. Telegramを開き、 @BotFather を検索
2. /newbot を送信し、プロンプトに従う
3. 提供されたボットトークンをコピー

ステップ4：Novita AI API連携を設定する

ウィザードはNovita API認証情報を自動設定しないため、手動で追加します。

OpenClawの設定ファイルを開きます。

open ~/.openclaw/openclaw.json

"models" ブロックの下に、以下のブロックを追加します。更新するフィールドは1つだけです： <Your API Key> をあなたのNovita APIキーに置き換えてください。

 "models": {
    "providers": {
      "novita": {
        "baseUrl": "https://api.novita.ai/openai/v1",
        "apiKey": "<Your API Key>",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "qwen/qwen3.5-122b-a10b",
            "name": "Qwen3.5-122B (Novita)",
            "reasoning": false,
            "input": [
              "text"
            ],
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            },
            "contextWindow": 262144,
            "maxTokens": 65536
          }
        ]
      }
    }
  },

ステップ5：OpenClaw Gatewayを起動する

Gatewayサービスをインストールして起動します。

openclaw gateway install
openclaw gateway restart

Gatewayが実行中であることを確認します。

openclaw gateway status

ステップ6：メッセージングプラットフォームをペアリングする（Telegramの例）

ステップ3.4でTelegramを設定した場合：

1. Telegramボットを開き、 /start を送信
2. ボットがペアリングコード（例： ABC123 ）で応答
3. ターミナルでペアリングを承認：

openclaw pairing approve --channel telegram ABC123

Telegramアカウントがペアリングされました！テストメッセージを送信してみてください。

Hello! What's the weather today?

エージェントはデフォルトモデルとして設定されたQwen 3.5 122B-A10Bを使用して応答します。

トークン使用量の最適化：タスクに適したモデルの選び方

OpenClawにおけるQwen 3.5シリーズの最大の利点の1つは、柔軟なサイズ展開です。すべてに最大のモデルを使用するのではなく、タスクに応じてインテリジェントにルーティングしましょう。

推奨モデル選択

タスクタイプ	推奨モデル	理由
ハートビートチェック、ステータス更新	Qwen 3.5 27B	高速、低コスト、単純なクエリには十分
ファイル要約、Web検索	Qwen 3.5 27B または 35B-A3B	過剰にならないバランスの取れた推論
コード生成、マルチステップワークフロー	Qwen 3.5 35B-A3B または 122B-A10B	強力な指示追従とツール使用
複雑なデバッグ、リサーチ統合	Qwen 3.5 122B-A10B	高度な推論深度と長文脈サポート
エンタープライズ意思決定支援、マルチドメインリサーチ	Qwen 3.5 397B-A17B	ミッションクリティカルなタスクに最大のインテリジェンス

まとめ

2026年におけるOpenClawの爆発的な成長は、柔軟で強力なAIエージェントフレームワークへの需要を証明しています。しかし、チェックされていないトークン消費は、持続可能なデプロイメントを困難にする可能性があります。OpenClawとNovita AI上のQwen 3.5シリーズを組み合わせることで、開発者は以下のメリットを得られます。

• コスト効率：プレミアムモデルと比較して最大80%のコスト削減、柔軟なサイズ展開（27B→397B）
• 本番環境対応のパフォーマンス：強力な推論、ツール使用、長文脈サポート
• スケーラビリティ：予算を圧迫せずに24時間稼働のエージェントを運用

カスタマーサポートボット、社内自動化ワークフロー、リサーチアシスタントのいずれを構築する場合でも、この組み合わせはスタートアップに優しい価格でエンタープライズグレードの機能を提供します。

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よくある質問

OpenClawとは何ですか？

OpenClawは、言語モデルをメッセージングプラットフォーム（Telegram、Discordなど）に接続し、ファイル操作、Web検索、ワークフローオーケストレーションなどのスキルを通じてタスク自動化を可能にする、オープンソースのAIエージェントフレームワークです。2026年、その柔軟性と導入の容易さから爆発的に普及しました。

なぜOpenClawはそれほどトークンを消費するのですか？

デフォルトでは、OpenClawはすべてのリクエストに広範なコンテキスト（ファイル、メモリ、セッション履歴）を読み込むため、トークン使用量が5～10倍に増加する可能性があります。ハートビートポーリングのような機能は、最適化しない場合、プレミアムモデルで1日あたり6.84ドルのコストがかかる可能性があります。

OpenClawは無料ですか？

はい、OpenClaw自体はオープンソースで無料です。ただし、接続先のLLM API（Novita AI経由のQwen 3.5など）は、トークン使用量に基づいて課金されます。

Novita AIでQwen 3.5シリーズを使用すると、どのくらいコストを節約できますか？

Claude Opusなどのプレミアムモデルと比較して、Qwen 3.5シリーズは80～95%低コストでありながら、推論能力の90%以上を維持します。スマートなモデルルーティング（単純なタスクには27B、複雑なタスクには122B）により、ユーザーは全体的なトークンコストを60～80%削減したと報告しています。