【緊急】OpenClawにClaude Opus 4.6を設定する方法

【緊急】OpenClawにClaude Opus 4.6を設定する方法

Claude Opus 4.6をOpenClawで使うための設定方法を解説。100万トークンコンテキスト、128K出力を活かすための設定をそのまま使えます。

なぜ「緊急」なのか

2026年2月5日、AnthropicがClaude Opus 4.6をリリースした。100万トークンコンテキスト128Kトークン出力、強化された計画力と自己修正能力。

OpenClawユーザーなら、今すぐ設定して使い始めたいはずだ。

この記事では、設定ファイルをそのままコピペして即座に動かせる最短手順を紹介する。

前提条件

  • OpenClawがインストール済み(npm install -g openclaw@latest
  • Anthropic APIキーが設定済み(claude setup-token

まだの場合は公式ドキュメントを参照。

設定ファイルの編集

~/.openclaw/openclaw.json を開き、以下の2つのセクションを追加・変更する。

1. models — Opus 4.6モデルの定義

"models": {
  "mode": "merge",
  "providers": {
    "anthropic": {
      "baseUrl": "https://api.anthropic.com",
      "api": "anthropic-messages",
      "models": [
        {
          "id": "claude-opus-4-6",
          "name": "Claude Opus 4.6",
          "reasoning": true,
          "input": ["text", "image"],
          "contextWindow": 1000000,
          "maxTokens": 128000
        }
      ]
    }
  }
}

ポイント:

  • mode: "merge" — OpenClawの組み込みモデルカタログに追加する(置き換えではない)
  • reasoning: true — Opus 4.6の推論モードを有効化
  • contextWindow: 1000000 — 100万トークンのフルコンテキスト
  • maxTokens: 128000 — 128Kトークンのロング出力

2. agents — デフォルトモデルの指定

"agents": {
  "defaults": {
    "model": {
      "primary": "anthropic/claude-opus-4-6",
      "fallbacks": [
        "anthropic/claude-opus-4-5"
      ]
    },
    "contextTokens": 1000000
  }
}

ポイント:

  • primary — すべてのセッションでOpus 4.6をデフォルト使用
  • fallbacks — Opus 4.6が利用不可時にOpus 4.5にフォールバック
  • contextTokens: 1000000 — エージェントが100万トークンのコンテキストをフル活用

設定の適用

設定を保存したら、2つのステップが必要だ。

Step 1: Gatewayを再起動

openclaw gateway restart

これで設定ファイルが再読み込みされる。

Step 2: 新しいセッションを開始

既存のセッションには旧モデル設定が残っている。チャットで以下を送信:

/new

または /reset でもOK。新しいセッションを開始しないと、新モデルが適用されない。

設定の確認

正しく設定されたか確認する:

openclaw models status

anthropic/claude-opus-4-6 がprimaryモデルとして表示されれば成功。

チャット内からも確認可能:

/model status

まとめ

  1. openclaw.jsonmodelsagents セクションを編集
  2. openclaw gateway restart で再起動
  3. /new で新セッション開始
  4. openclaw models status で確認

以上。100万トークンコンテキストの世界へようこそ。

参考資料

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著者について

JK

Kim Jangwook

AI/LLM専門フルスタック開発者

10年以上のWeb開発経験を活かし、AIエージェントシステム、LLMアプリケーション、自動化ソリューションを構築しています。Claude Code、MCP、RAGシステムの実践的な知見を共有します。