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OpenClaw 最適なモデル選択:Claude Opus 4.6 と Anthropic モードを組み合わせて最強のエージェント効果を実現

作者注:Claude Opus 4.6がOpenClawに最適なモデルである理由と、APIYIのAnthropicモードで最強の効果を得る方法を詳しく解説します。完全な設定コード付き。

OpenClawはリリースから2週間足らずでGitHubスター数17.5万を突破し、2026年で最もホットなオープンソースAI Agentフレームワークとなりました。しかし、多くのユーザーがモデル選びで失敗しています。安価なモデルでAgentを動かして節約しているつもりでも、実際にはツール呼び出しの失敗やタスクの断絶によるリトライコストが高くついてしまうのです。

核心価値: 本記事では、なぜ Claude Opus 4.6 がOpenClawにとって最適なモデルなのか、そしてなぜ最強の効果を発揮するために(OpenAI互換モードではなく)Anthropicネイティブモードで接続する必要があるのかを解説します。記事の最後には、コピーしてすぐに使える完全な設定コードを掲載しています。

openclaw-best-model-claude-opus-4-6-apiyi-anthropic-guide-ja 图示


なぜ Claude Opus 4.6 は OpenClaw に最適なモデルなのか

OpenClawコミュニティのコンセンサスは明確です。最高のAgent実行品質を求めるなら、Claude Opus 4.6が現在のS級の選択肢です。これは主観的な評価ではなく、OpenClawの動作メカニズムによって決まるものです。

OpenClawの核心的ニーズ Claude Opus 4.6 の優位性 主要データ
ツール呼び出しの正確性 全モデル中で最高の Function Calling 精度 tau2-bench Retail 91.9%、Telecom 99.3%
超長文コンテキスト Agentの会話は容易に20万トークンを超えるが、Opus 4.6は100万に対応 MRCR v2 長文評価 76%(Sonnet 4.5はわずか 18.5%)
プロンプトインジェクション耐性 OpenClawはメールやウェブページなどの信頼できない内容を扱うため、安全性が極めて重要 先端モデルの中で最も低いアライメント偏差率
Agentのコーディング能力 Shellコマンドの実行やスクリプト作成はOpenClawの核となる能力 Terminal-Bench 2.0 スコア 65.4%(全モデル中最高)
ナレッジワーク能力 調査の要約、データ分析などの高価値タスク GDPval-AA 1606 Elo(GPT-5.2を144ポイント上回る)

Claude Opus 4.6 完全パフォーマンスデータ

以下は、Opus 4.6と他の主要なOpenClaw対応モデルとの比較です:

評価指標 Claude Opus 4.6 GPT-5.2 Gemini 3 Pro Claude Sonnet 4.5
Terminal-Bench 2.0 65.4% 64.7% 56.2% 51.0%
SWE-bench Verified 80.8% 80.0% 76.2% 77.2%
tau2-bench Retail 91.9% 82.0% 85.3% 86.2%
ARC AGI 2 68.8% 54.2% 45.1%
BrowseComp 84.0% 77.9% 43.9%
GDPval-AA Elo 1606 1462 1277
OSWorld 72.7%

🎯 重要な発見: Opus 4.6は、前世代のOpus 4.5と比較してARC AGI 2で31.2ポイント、BrowseCompで16.2ポイント向上しました。これは、複雑な推論やウェブブラウジングタスクの処理において飛躍的な進化を遂げたことを意味します。これらはまさに、OpenClaw Agentが最も頻繁に使用する2つのシナリオです。

openclaw-best-model-claude-opus-4-6-apiyi-anthropic-guide-ja 图示


なぜ OpenClaw への接続に Anthropic モードを使う必要があるのか

これは多くのユーザーが見落としがちな重要なポイントです。OpenClaw は、Claude モデルへのアクセスに openai 互換モードと anthropic-messages ネイティブモードの 2 つの API 形式をサポートしています。モードの選択を誤ると、主要な機能が利用できなくなります。

機能比較 anthropic-messages(ネイティブ) openai(互換モード)
ツール呼び出し形式 ✅ ネイティブの Tool Use、最高精度 ⚠️ 形式変換により詳細が失われる可能性あり
プロンプトキャッシュ ✅ cacheRetention パラメータをサポート ❌ 非対応、毎回全量課金
100万コンテキスト ✅ context1m パラメータをサポート ❌ 標準の 200K のみ
Extended Thinking ✅ アダプティブ思考をフルサポート ⚠️ 不安定になる可能性あり
セーフティフィルタリング ✅ Anthropic ネイティブの安全レイヤー ⚠️ プロキシの実装に依存

プロンプトキャッシュ:節約のための隠れた機能

Anthropic ネイティブモードを使用して接続する場合、cacheRetention パラメータを有効にできます。OpenClaw の Agent セッションには通常、大量の重複するシステムプロンプトやツール定義が含まれます。これらをキャッシュすることで、実際の費用を大幅に削減できます。

  • "short":5 分間キャッシュ。連続した対話に最適
  • "long":1 時間キャッシュ。Heartbeat 定期タスクに最適
  • "none":キャッシュなし。単発のタスクに最適

アドバイス: APIYI (apiyi.com) 経由で接続する場合、"api": "anthropic-messages" を設定するだけでネイティブの Anthropic モードを使用でき、プラットフォームが提供する無料テストクレジットや一元管理機能も活用できます。


OpenClaw での Claude Opus 4.6 接続・完全設定

最小限の構成例

以下は、APIYI プラットフォーム経由で Claude Opus 4.6 に接続するための OpenClaw 設定です。~/.openclaw/openclaw.json にコピーして使用してください:

{
  "models": {
    "providers": {
      "apiyi": {
        "baseUrl": "https://api.apiyi.com",
        "apiKey": "sk-REPLACE_ME",
        "api": "anthropic-messages",
        "models": [
          {
            "id": "anthropic/claude-opus-4-6",
            "name": "Claude Opus 4.6",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "cost": { "input": 5, "output": 25 },
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 128000
          }
        ]
      }
    }
  }
}

完全な設定を表示(代替モデルと Agent パラメータの最適化を含む)
{
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "apiyi": {
        "baseUrl": "https://api.apiyi.com",
        "apiKey": "sk-REPLACE_ME",
        "api": "anthropic-messages",
        "models": [
          {
            "id": "anthropic/claude-opus-4-6",
            "name": "Claude Opus 4.6",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "cost": { "input": 5, "output": 25 },
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 128000
          },
          {
            "id": "anthropic/claude-sonnet-4-5",
            "name": "Claude Sonnet 4.5",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "cost": { "input": 3, "output": 15 },
            "contextWindow": 200000,
            "maxTokens": 64000
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "anthropic/claude-opus-4-6",
        "fallbacks": ["anthropic/claude-sonnet-4-5"]
      },
      "models": {
        "anthropic/claude-opus-4-6": {
          "alias": "opus",
          "params": {
            "cacheRetention": "short",
            "context1m": true
          }
        },
        "anthropic/claude-sonnet-4-5": {
          "alias": "sonnet"
        }
      }
    }
  }
}

アドバイス: APIYI (apiyi.com) で登録して API キーを取得し、設定内の sk-REPLACE_ME を置き換えてください。このプラットフォームは Anthropic ネイティブモードでの接続をサポートしており、OpenClaw のツール呼び出しやキャッシュ機能が完全に動作することを保証します。


OpenClaw Claude Opus 4.6 コスト最適化戦略

Opus 4.6 の価格は $5/$25(入力/出力 100万トークンあたり)で、Sonnet 4.5 の $3/$15 より約 67% 高価です。しかし、OpenClaw コミュニティが推奨するハイブリッドルーティング戦略を活用することで、実際の支出を大幅に抑えることができます。

戦略 モデル割り当て 推定月間コスト 推奨シーン
Opus のみ 100% Opus 4.6 $80-$750+ セキュリティ重視・予算に余裕がある場合
ハイブリッドルーティング(推奨) 70% Sonnet + 30% Opus $25-$250 品質とコストのバランス重視
日常使用 + アップグレード 90% Haiku + 10% Opus $5-$80 予算重視・必要に応じてアップグレード

ハイブリッドルーティングの設定アドバイス

OpenClaw は設定で primary(メイン)と fallbacks(フォールバック)モデルの指定をサポートしています。実際の運用では以下のような構成が可能です:

  1. Sonnet 4.5 をデフォルトモデルに設定し、日常的なタスク(メッセージ転送、カレンダー管理、簡単な問い合わせ)を処理させる
  2. 手動、またはエージェントのルールに基づき、複雑なタスク(多段階の推論、コード記述、データ分析)を Opus 4.6 にルーティングする
  3. Prompt キャッシュcacheRetention: "short")を有効化し、繰り返されるコンテキストの費用をさらに削減する

openclaw-best-model-claude-opus-4-6-apiyi-anthropic-guide-ja 图示

🎯 コストのヒント: APIYI プラットフォーム経由で接続すると、お得な料金で利用できます。Prompt キャッシュとハイブリッドルーティング戦略を組み合わせることで、多くのユーザーは月平均 $25〜$100 の範囲でコストを抑えつつ、重要なタスクでは Opus レベルの品質を維持できています。


OpenClaw 設定のトラブルシューティング

設定プロセスで陥りやすい、いくつかの注意点をご紹介します。

問題の現象 原因 解決策
ツール呼び出しのレスポンス形式エラー openai 互換モードを使用している "api": "anthropic-messages" に変更する
コンテキストが 200K を超えるとエラーが発生する 100万コンテキストが有効になっていない "context1m": true パラメータを追加する
トークン料金が異常に高い プロンプトキャッシュが有効になっていない "cacheRetention": "short" を設定する
接続タイムアウト baseUrl の形式エラー アドレスに余計なパスが含まれていないか確認(例:https://api.apiyi.com
モデルが利用不可 モデル ID のスペルミス anthropic/claude-opus-4-6 のフル ID を使用する

設定完了後、openclaw doctor を実行することで、設定ファイルの構文、プロバイダーの接続性、モデルの可用性、および認証ステータスを自動的にチェックできます。


よくある質問

Q1: なぜ OpenAI 互換モードで Claude を直接利用しないのですか?

OpenAI 互換モードでは、Anthropic ネイティブのツール呼び出し形式が OpenAI 形式に変換されます。この変換プロセスで詳細が失われ、ツール呼び出しの精度が低下する可能性があります。さらに重要なのは、OpenClaw にとって不可欠な「プロンプトキャッシュ」と「100万コンテキストウィンドウ」の2つの機能が、OpenAI 互換モードでは利用できないことです。APIYI プラットフォームで "api": "anthropic-messages" を設定すれば、ネイティブモードを利用できます。

Q2: Opus 4.6 は高価すぎます。より安価な代替案はありますか?

予算が限られている場合は、ハイブリッドルーティング戦略をお勧めします。日常的なタスクには Sonnet 4.5($3/$15)を使用し、複雑なタスクのみ Opus 4.6 に切り替えます。実際のテストでは、Sonnet 4.5 は OpenClaw の日常的なシナリオの 80%〜90% をカバーでき、多段階の推論や長いコンテキストを必要とするタスクにおいてのみ Opus に劣ります。これら2つのモデルは、APIYI(apiyi.com)プラットフォーム上で同じ API キーを使用して切り替えることが可能です。

Q3: Anthropic モードが正しく設定されたか、どうすれば確認できますか?

設定完了後、以下の手順で検証を行ってください:

  1. openclaw doctor を実行して設定状態を確認する
  2. ツール呼び出しを含むテストメッセージを送信し、レスポンス形式が正しいか確認する
  3. ログに API モードとして anthropic-messages が表示されているか確認する
  4. プロンプトキャッシュが有効であることを確認する(連続した会話でトークン消費が大幅に減少するはずです)

まとめ

OpenClaw の最適なモデル構成における重要ポイントは以下の通りです:

  1. モデルの選択:Claude Opus 4.6: ツール呼び出し精度 91.9%、Terminal-Bench 65.4%、100万トークンのコンテキストウィンドウを誇り、OpenClaw の主要な能力において全面的にリードしています。
  2. Anthropic ネイティブモードの使用が必須: "api": "anthropic-messages" を設定することで、プロンプトキャッシュ、100万コンテキスト、およびネイティブのツール呼び出し形式が利用可能になります。
  3. ハイブリッドルーティングによるコスト管理: 日常的なタスクには Sonnet 4.5 を使用し、複雑なタスクには Opus 4.6 に切り替えることで、月間コストを $25〜$100 程度に抑えることができます。

APIYI プラットフォームはすでに Claude Opus 4.6 に対応しており、Anthropic ネイティブモードでの接続もサポートしています。APIYI (apiyi.com) で API キーを取得し、本記事の構成コードを組み合わせることで、OpenClaw を最高の状態で動作させることが可能です。


📚 参考文献

  1. OpenClaw 公式ドキュメント: Anthropic プロバイダー設定ガイド

    • リンク: docs.openclaw.ai/providers/anthropic
    • 説明: OpenClaw に Anthropic モデルを導入するための公式設定ドキュメント
  2. Claude Opus 4.6 リリース告知: Anthropic 公式技術ブログ

    • リンク: anthropic.com/news/claude-opus-4-6
    • 説明: Opus 4.6 の完全なベンチマークデータと新機能の紹介
  3. OpenClaw 設定リファレンス: 完全な JSON 設定フィールドの説明

    • リンク: docs.openclaw.ai/gateway/configuration-reference
    • 説明: モデル、エージェント、ツールなど、すべての設定項目に関する詳細ドキュメント
  4. OpenClaw モデルに関する議論: コミュニティでのモデル選択とコスト最適化の議論

    • リンク: github.com/openclaw/openclaw/discussions/12267
    • 説明: ユーザーによる実際の使用フィードバックとコストパフォーマンス分析

著者: 技術チーム
技術交流: コメント欄であなたの OpenClaw モデル構成の経験をぜひ共有してください。最新の AI モデル情報は APIYI (apiyi.com) でもご確認いただけます。

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