【긴급】OpenClaw에 Claude Opus 4.6 설정하기

【긴급】OpenClaw에 Claude Opus 4.6 설정하기

Claude Opus 4.6을 OpenClaw에서 사용하기 위한 설정 방법. 100만 토큰 컨텍스트, 128K 출력을 활용하는 설정을 그대로 복사해서 쓸 수 있습니다.

왜 「긴급」인가

2026년 2월 5일, Anthropic이 Claude Opus 4.6을 출시했습니다. 100만 토큰 컨텍스트, 128K 토큰 출력, 강화된 계획 능력과 자기 수정 능력.

OpenClaw 사용자라면 지금 바로 설정해서 쓰고 싶을 겁니다.

이 글에서는 설정 파일을 그대로 복붙해서 바로 실행할 수 있는 최단 경로를 소개합니다.

사전 조건

  • OpenClaw 설치 완료 (npm install -g openclaw@latest)
  • Anthropic API 키 설정 완료 (claude setup-token)

아직이라면 공식 문서를 참고하세요.

설정 파일 편집

~/.openclaw/openclaw.json 파일을 열고, 다음 2개 섹션을 추가/수정합니다.

1. models — Opus 4.6 모델 정의

"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
        }
      ]
    }
  }
}

포인트:

  • mode: "merge" — OpenClaw 내장 모델 카탈로그에 추가하는 방식 (덮어쓰기 아님)
  • reasoning: true — Opus 4.6의 추론 모드 활성화
  • contextWindow: 1000000 — 100만 토큰 풀 컨텍스트
  • maxTokens: 128000 — 128K 토큰 롱 출력

2. agents — 기본 모델 지정

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

포인트:

  • primary — 모든 세션에서 Opus 4.6을 기본 사용
  • fallbacks — Opus 4.6 사용 불가 시 Opus 4.5로 폴백
  • contextTokens: 1000000 — 에이전트가 100만 토큰 컨텍스트를 풀 활용

설정 적용

설정을 저장한 후, 2단계가 필요합니다.

Step 1: Gateway 재시작

openclaw gateway restart

설정 파일이 다시 로드됩니다.

Step 2: 새 세션 시작

기존 세션에는 이전 모델 설정이 남아 있습니다. 채팅에서 다음을 입력하세요:

/new

/reset도 가능합니다. 새 세션을 시작하지 않으면 새 모델이 적용되지 않습니다.

설정 확인

올바르게 설정됐는지 확인합니다:

openclaw models status

anthropic/claude-opus-4-6이 primary 모델로 표시되면 성공입니다.

채팅에서도 확인 가능합니다:

/model status

정리

  1. openclaw.jsonmodelsagents 섹션 편집
  2. openclaw gateway restart로 재시작
  3. /new로 새 세션 시작
  4. openclaw models status로 확인

끝. 100만 토큰 컨텍스트의 세계에 오신 것을 환영합니다.

참고 자료

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저자 소개

JK

Kim Jangwook

AI/LLM 전문 풀스택 개발자

10년 이상의 웹 개발 경험을 바탕으로 AI 에이전트 시스템, LLM 애플리케이션, 자동화 솔루션을 구축합니다. Claude Code, MCP, RAG 시스템에 대한 실전 경험을 공유합니다.