OpenClawロブスター（旧ClawdBot/MoltBot）

OpenClaw大龙虾（旧称ClawdBot/MoltBot）

一、クラウドサーバーのおすすめ（ローカル導入は読み飛ばし可）

クラウド環境でのデプロイを強く推奨します。理由は、1. 24時間オンライン 2. クラウド環境はクリーンなので導入が簡単 3. 海外サーバーなら直接外部ネットワークを操作でき、ローカルでVPN系ソフトを買う必要がない 4. ローカルPCに紐づかないため、PCやスマホを変えても大龙虾を使える

Alibaba Cloud: 高度に最適化されていて速度が速く、性能も強力です。2C2Gのサーバーでも他社の4C4G級に匹敵します。

Tencent Cloud: 大規模モデルを可視化して設定できる簡易ページが用意されており、通信速度も悪くありません（QQ連携のチュートリアルも非常に丁寧です）。

クラウドサーバー上で大龙虾を動かすと、24時間止まらないという利点があります。ただし、あなたが開発者であれば、まずはローカルにも1つ入れて試し、ローカルで探索しながら、クラウド上では安定稼働の業務用途に使うことを強くおすすめします。技術基盤がない場合は、専用のクラウドサーバーを購入するか、Mac mini を用意して使うのがよいでしょう。大龙虾はシステム最高権限を持つため、あなたの作業用PCに恒久的な損害を与えるリスクを避けられます。

二、設定・利用方法（用途に応じて1つ選べばOK。怖がる必要はありません）

方法1：（ローカルなら最推奨）Youdao 小龙虾の設定

ローカルPCでの導入は Youdao 小龙虾が最優先です。Windows と Mac に対応しており、こちらからダウンロードできます

現時点では、公式の純正インストール以外に出回っている各種小龙虾のラッパーは玉石混交で、しかも小規模業者による利益目的や裏口が含まれているものも多いです。ローカルPCに入れるなら、Youdao 小龙虾をおすすめします。これは私が考える、もっともシンプルで最も信頼できる方法です！！！（磊子を信じて！NetEase を信じて！）

下の図の順に、1. URL と KEY を設定 2. モデルを追加 3. 接続テスト 4. 本番利用

Feishu、DingTalk、QQ などのロボット連携

画面は非常にシンプルです。ID とシークレットは各プラットフォーム側で作成すればOKです。分からなければ、適当なAIに補助してもらえば設定できます。

方法2：（現時点では非推奨！）onboard ウィザード内で設定

検証したところ、この方法で追加したモデルは、公式のデフォルト設定ではモデルのコンテキストウィンドウ contextWindow が 4096 しかありません（公式がどう考えているのか不明ですが、現時点では qwen3-0.7b ですらこんなに小さいはずがありません）。一方、現在の主流モデルは少なくとも 200K あり、私の設定は 256000 です。4096 はあまりにも小さく、だいたい数千文字しか扱えず、会話がまともに続きません。最終的には設定ファイルで contextWindow を修正する必要があります。この問題を理解し、解決方法も分かっている場合を除き、この方法は使わないことをおすすめします。公式が修正するまで待ってください。（openclaw 2026.2.26 版でバグを確認）

1. openclaw onboard で設定ウィザードを開く

AIモデル提供元の選択ステップまで進み、【Custom Provider】を選択します。

2. API BASE URL を設定

小龙虾を海外にデプロイしている、またはVPN系の手段を使っている場合は cloud を使ってください。そうでなければ cn か com を推奨します。

3. API KEY を貼り付ける

4All API サイトで購入した、sk- で始まる形式のものを API KEY と呼びます。KEY やトークンとも呼ばれます。貼り付けて入力したら Enter を押します。

4. インターフェース形式を選ぶ

99% は最初の OpenAI 形式を選べばOKです。私たちのサイトはアグリゲーション型の中継APIで、大半のモデルがこの形式をサポート、または互換しています。

Anthropic-compatible は Claude 系の形式です。Gemini 系モデルなら Unknown を選び、google-generative-ai を入力します。

何をしているか分からないなら、最初のものを選べば問題ありません。

5. 利用可能モデルを入力

購入したプランで使えるモデルを入力します。入力できるのは1つだけです（ここは少し厄介です。【方法5】の Tencent Cloud の簡易設定も、おそらく同じコマンドを使っているため1つしか設定できず、やや不便です）

6. カスタム提供元名を設定

普通は私と同じように 4allapi と入力すればOKです。単なる識別名です。これで設定は完了し、以後は提供元とモデルを選ぶときに 4allapi を基準にすればよくなります。

Model alias はモデルの別名です。通常は書き直さず、そのまま Enter で飛ばして構いません。

以降の手順はすべてスキップしてOKです。

7. 使用するモデルを選ぶ

初回設定であれば、openclaw は先ほど設定した最初のモデルをデフォルトとして使うため、何もせずそのまま利用できます。
すでに公式や他の提供元のモデルを設定している場合は、もう一度 openclaw onboard を実行してください。そのとき提供元一覧に 4allapi が表示され、順番としては一番下に出ます。あとはモデルを選ぶだけです。

方法3：Web 画面を開いて設定する

1.1 ローカルインストール・デプロイ

通常、初回のインストール設定ウィザード完了時に Web アドレスが表示されます。形式は http://ip:18789?token=xxxxxx です。

（初回でない場合や忘れた場合は、openclaw dashboard コマンドで Web アドレスを表示できます）

下図の赤線部分のどちらか1つをコピーしてブラウザに貼り付ければOKです。筆者は Windows 上の WSL に大龙虾を入れているため、127.0.0.1 と localhost でアクセスできます。もし

1.2 クラウドサーバーなどのリモートデプロイ

openclaw の設計は少し特殊なため、安全性の観点から、ブラウザが IP + ポートへ直接アクセスしてコンソール画面を開くことはできません。転送や SSH トンネルを使う必要があります。参考として Tencent Cloud が提供しているこちらのチュートリアルを参照するか、あるいは【クラウドサーバーの設定ファイルを編集する方法】にそのまま従うのが最も簡単です。

上の図のように、Config は from（GUIフォームでの設定）と raw（JSON を直接編集する設定）の2種類があります。ここは大龙虾使いとして、当然 JSON で直接設定するのが基本です。もちろん GUI フォームでも同じ結果になります。

2. モデル提供元とモデル一覧を定義する

models ノードを見つけ、自分用のモデル提供元とモデルを追加します。ここでは最近話題の大龙虾向けモデル3つを追加しています。

{
 "models": {
 "mode": "replace",
 "providers": {
 "4allapi": {
 "baseUrl": "https://api.4allapi.com/v1", // サーバーが海外にある、またはローカルでVPN系の手段を使っているなら api.4allapi.cloud を使うのがおすすめ
 "apiKey": "sk-xxxxx", // ここに API KEY を入力
 "auth": "api-key",
 "api": "openai-completions", // Claude 系モデルなら anthropic-messages、Gemini 系モデルなら google-generative-ai。その他の大半は openai-completions でOK
 "authHeader": true,
 "models": [
 {
 "id": "kimi-k2.5",
 "name": "kimi-k2.5",
 "api": "openai-completions",
 "reasoning": false,
 "input": [
 "text"
 ],
 "cost": {
 "input": 0,
 "output": 0,
 "cacheRead": 0,
 "cacheWrite": 0
 },
 "contextWindow": 256000,
 "maxTokens": 8192
 },
 {
 "id": "qwen3.5-plus",
 "name": "qwen3.5-plus",
 "api": "openai-completions",
 "reasoning": false,
 "input": [
 "text"
 ],
 "cost": {
 "input": 0,
 "output": 0,
 "cacheRead": 0,
 "cacheWrite": 0
 },
 "contextWindow": 256000,
 "maxTokens": 8192
 },
 {
 "id": "minimax-m2.5",
 "name": "minimax-m2.5",
 "api": "openai-completions",
 "reasoning": false,
 "input": [
 "text"
 ],
 "cost": {
 "input": 0,
 "output": 0,
 "cacheRead": 0,
 "cacheWrite": 0
 },
 "contextWindow": 256000,
 "maxTokens": 8192
 }
 ]
 }
 }
 }
}

3. デフォルトで使うモデルを設定する

agents ノードを見つけ、デフォルトモデルを設定します。

{
 //前面其他配置........
 "agents": {
 "defaults": {
 "model": {
 "primary": "4allapi/kimi-k2.5" // ここだけ変更してください。上で定義したどのモデルを使いたいかに応じて書き換えます
 },
 "models": {
 "4allapi/kimi-k2.5": {}
 },
 "workspace": "/root/.openclaw/workspace",
 "compaction": {
 "mode": "safeguard"
 },
 "maxConcurrent": 4,
 "subagents": {
 "maxConcurrent": 8
 }
 }
 }
 //后面其他配置.....
}

4. 設定が反映されたか確認する

chat 画面に戻って、適当に会話してみてください。返答があれば設定は有効になっています。その後は openclaw の各種チュートリアルに従って遊べます〜

方法4：openclaw.json 設定ファイルで設定する

この方法が最も直接的です。ある程度の技術基盤がある方やプログラマーの方には、この方法をそのまま使うことをおすすめします。

1. 設定ファイルの場所を見つける

Linux/MacOs/Wsl サブシステム:

echo $HOME/.openclaw

Windows CMD コマンド:

echo %USERPROFILE%\.openclaw

Windows PowerShell コマンド:

"$env:USERPROFILE\.openclaw"

2. 設定ファイルを編集する

ここでは、Windows の WSL サブシステム内にある .openclaw フォルダと設定ファイルを VS Code で開く例を示します。JSON を整形できる各種エディタや vim でも同様に設定できます。設定内容は【Web 画面を開いて設定する】の場合と同じです。

設定ファイルを直接操作する最大の利点は、.openclaw 配下でファイル名を変えて openclaw.json を複数バックアップでき、いつでも任意の時点の設定に戻せることだと思います！！！

方法5：クラウドサーバーの設定ファイルで設定する

1）Tencent Cloud を例に、クラウドサーバーへログインする

2）ファイルマネージャーで大龙虾 openclaw のインストール場所を見つけ、openclaw.json を編集する

ここでは紙幅の都合上、Tencent Cloud の Web ターミナルにログインして編集する流れだけを示しています。他のクラウドでもほぼ同じです。技術基盤があるなら、FinalShell や Xshell などで SSH 接続して修正しても同じです。ここでは省略します。

方法6：Tencent Cloud の openclaw 簡易設定

1. カスタムモデルのフォーム設定を見つける

2. 提供元とモデルを設定する

【追加して適用】をクリックすると、先ほど設定した内容がアプリケーション内に表示されれば成功です。

この方法は初心者向けではありますが、少し注意深く見れば、かなり不器用で制約も多いことが分かります。というのも、カスタムモデルを1つしか設定できず、次に別のものを設定すると前の設定が上書きされるからです。さらに、【クラウドサーバーの設定ファイルで設定する方法】と本質的な違いはなく、どちらも openclaw.json を間接的に編集しているにすぎません。

大規模モデルAPI設定のまとめ

よく考えると、4All API の大規模モデルを openclaw に接続する手順は実質2ステップだけです。

models を定義する。つまり、4allapi という提供元と、その下のモデル一覧を自分で定義する
agents ノードで、今使いたいモデルを設定する（第1ステップで定義済みのモデルである必要があります）
tips: URL、KEY、model をそのまま大龙虾に渡して、AI 自身に設定させることもできます。ただしリスクがあるため、何をしているか分からない場合は手動設定をおすすめします

三、応用設定

1. 複数の agents を設定する

agents ノードの中で、defaults と同じ階層に以下のコードを貼り付けます（以下の形式に従えばOKで、agent をいくつ作るか、名前をどうするかは自由です）

"list": [
 {
 "id": "main",
 "default": true,
 "name": "个人助手",
 "workspace": "~/.openclaw/workspace"
 },
 {
 "id": "code",
 "name": "编程助手",
 "identity": {
 "name": "kimi code",
 "theme": "Coding assistant",
 "emoji": "💻"
 },
 "model": "4allapi/kimi-for-coding",
 "workspace": "~/.openclaw/workspace-code"
 }
]

保存すれば、そのまま使えます。Web 画面で追加できているか確認してもよいでしょう。効果は以下の通りです。

ちなみに、現在は openclaw に中国語UIもあるので、さらに便利になっています。

2. 定期タスクごとに個別の agent を設定する

ここでは、画面から新しい Job を作成して Agent を指定する方法を示します。定期タスクの複雑さや機能に応じて、異なる Agent を指定でき、それに応じてモデルの料金や消費量も変わるため、コスト削減にもつながります。

画面操作以外にも、設定ファイルで行うこともできますし、直接大龙虾に話しかけて、指定 Agent の Job を自分で作らせることもできます。方法はたくさんあるので、ここでは詳述しません。

四、インストール手順（必要なら）

今やネット上には大龙虾のインストール手順があふれていますが、実際には玉石混交です。必要であれば、こちらのドキュメントも参考にしてください。

Linux/Wsl/Mac オペレーティングシステム

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

Windows オペレーティングシステム

PowerShell または CMD に以下のコマンドを入力します（管理者権限で開く必要があります）

iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

開発に慣れている方は、VS Code や任意のターミナル付き IDE でインストールと設定を完了できます。（個人的には、このやり方が好きです。コマンド入力とファイル内容の確認を一体化できるためです）

手順のスクリーンショット

1. インストール開始

2. QuickStart を選択して Enter で続行

3. AI モデル提供元の選択

公式として最も推奨されているのは Claude ですが、ここに並んでいる提供元はすべて各社の公式プラットフォームであり、価格が高めだったり、VPN で外部に出ないと使えなかったりして、利用のハードルが上がります。そのため、ここでは Skip for now を選んでスキップし、後で直接 4All API のアグリゲーションAPIを設定して使うのがおすすめです。リスト中のプラットフォームのAPIをすでに持っているなら、それを選んでも構いません。