如何接入 Claude 到 OpenClaw

如何接入 Claude 到 OpenClaw

Claude 是 Anthropic 推出的旗舰大模型系列，其 Claude Opus 4.6 旗舰在长文档理解、智能体编排与代码生成领域处于行业前列，Claude Sonnet 4.6 是性价比突出的主力模型。本教程教你把 Claude 接入 OpenClaw AI Agent 框架，让 AI 帮你写代码、做推理、构建智能体。

Claude 接入 OpenClaw 有两种方式，选一种就行：

前置准备

不管选哪种方式，都需要这几样东西：

• 已安装 Node.js 22.x 或更高版本（运行 node --version 验证）
• 已注册 Anthropic Console 账号
• 操作系统为 Windows 10/11、macOS 或 Linux
• 电脑能上网（国内访问 Claude 需梯子，且节点需稳定；推荐使用日本/新加坡/美西节点）

步骤一：获取 Claude API Key

两种方式都要先领一张 Claude 的「通行证」（API Key）。

1.1 注册并登录

1. 访问 Anthropic Console，使用邮箱注册账号
2. 完成邮箱验证与手机号验证（用于激活免费试用额度）
3. 国内用户：访问前请先开启代理，全程保持代理在线

1.2 创建 API Key

1. 登录后进入控制台，点击左侧菜单 「API Keys」
2. 点击 「Create Key」 按钮
3. 输入名称（如 openclaw-dev），选择工作区（Workspace）
4. 页面会显示一串以 sk-ant- 开头的长字符串，这就是你的通行证

1.3 了解可用模型

注：上一代 claude-opus-4、claude-sonnet-4 仍可调用但已被标记为 Deprecated，新项目建议直接用 4.6 系列。Prompt 缓存命中输入仅 $0.30-$0.50/M，适合生产环境。

步骤二：安装 OpenClaw

如果你还没装 OpenClaw，先装上。

1. 打开终端

• Windows 用户：按 Win + R，输入 cmd，回车
• Mac 用户：按 Command + 空格，输入「终端」，回车

2. 安装 OpenClaw CLI

1npm install -g openclaw-cli

步骤三：接入 Claude

从这里开始，方式 A 和方式 B 分开走，选一种跟着做即可。

方式 A：引导向导接入（推荐新手）

OpenClaw 自带一个引导向导，跟着它一步步填就能接好，全程不用手写配置。

A1. 启动向导

在终端里输入：

1openclaw onboard

A2. 依次选择 Yes → QuickStart → Custom Provider

向导会问你几个问题，照下面选：

1. 第一个问「是否开始配置」→ 输入 Yes，回车
2. 问你选哪种模式 → 选 QuickStart（快速开始）
3. 问你选哪种供应商 → 选 Custom Provider（自定义供应商，因为我们要接 Claude）

A3. 输入 API Base URL

向导问你 API 地址，填这个（OpenAI 兼容端点）：

回车确认。

A4. 粘贴 Claude API Key

向导问你 API Key，把步骤一领到的 sk-ant- 开头的通行证粘进去，回车。

A5. 粘贴模型 ID

向导问你用哪个模型，先填默认的：

回车。之后还会问你选什么协议，选 OpenAI-compatible（Claude 兼容 OpenAI 格式）。

A6. 验证连接

向导会自动测试连接，出现 Verification successful（验证成功）字样就说明接通了！

A7. 自定义显示名称

最后向导会让你给这个接入点起个名字（显示用），随便填，比如 Claude，回车完成。

方式 B：配置文件手动接入（进阶）

如果你更喜欢直接改配置文件，可以跳过向导，手动编辑。

B1. 初始化配置文件

如果还没初始化过，先跑：

1openclaw config init

这会在当前目录生成 config.json 文件。

B2. 编写 Claude 模型配置

打开 config.json，推荐用环境变量方式（最安全，避免 Key 明文写入）：

1{
2  "models": [
3    {
4      "name": "claude-sonnet-4-6",
5      "provider": "openai-compatible",
6      "baseURL": "https://api.anthropic.com/v1/openai",
7      "apiKeyEnv": "ANTHROPIC_API_KEY",
8      "maxTokens": 4096,
9      "temperature": 0.7
10    },
11    {
12      "name": "claude-opus-4-6",
13      "provider": "openai-compatible",
14      "baseURL": "https://api.anthropic.com/v1/openai",
15      "apiKeyEnv": "ANTHROPIC_API_KEY",
16      "maxTokens": 8192,
17      "temperature": 0.7
18    }
19  ],
20  "defaultModel": "claude-sonnet-4-6"
21}

然后设置环境变量：

1# PowerShell（临时，当前会话有效）
2$env:ANTHROPIC_API_KEY = "sk-ant-你的实际Key"
3
4# 或设为系统永久环境变量（重启终端仍有效）
5[System.Environment]::SetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_API_KEY", "sk-ant-你的实际Key", "User")

1# macOS / Linux（临时）
2export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-你的实际Key"
3
4# 写入 ~/.bashrc 永久生效
5echo 'export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-你的实际Key"' >> ~/.bashrc
6source ~/.bashrc

B3. 关键参数说明

步骤四：测试验证

4.1 重启 OpenClaw 服务

配置完成后（方式 B 需重启加载配置；方式 A 向导已自动处理，可跳过）：

1openclaw restart

4.2 检查当前模型状态

1openclaw status

预期输出应显示 claude-sonnet-4-6 为默认模型。

4.3 发送测试消息

在 OpenClaw 的聊天界面中发送一条测试消息：

如果收到来自 Claude 的回复，恭喜你——接入成功！🎉

4.4 Python 快速验证（可选）

绕过 OpenClaw 直接验证 API Key 是否有效（使用 OpenAI SDK 走兼容端点）：

1from openai import OpenAI
2
3client = OpenAI(
4    api_key="sk-ant-你的Claude API Key",   # 替换为实际 Key
5    base_url="https://api.anthropic.com/v1/openai"
6)
7
8response = client.chat.completions.create(
9    model="claude-sonnet-4-6",
10    messages=[
11        {"role": "system", "content": "你是一个有用的 AI 助手。"},
12        {"role": "user", "content": "说一句'Hello, Claude!'"}
13    ],
14    max_tokens=100
15)
16
17print("✅ 连接成功！模型回复：")
18print(response.choices[0].message.content)

运行前确保已安装依赖：

1pip install openai
2python test_claude.py

场景应用示例

🧩 场景 1：智能编程助手

将 claude-sonnet-4-6 设为默认模型，配合 OpenClaw 的代码执行插件：

效果：

• 自然语言描述需求 → 自动生成代码
• 支持 Python、JavaScript、TypeScript、Rust 等主流语言
• 长上下文支持整库代码理解与跨文件重构

🧩 场景 2：智能体编排

利用 Claude 的工具调用与电脑操作能力：

使用示例：

效果：

• 自动读取文件、执行终端命令
• 多轮工具调用串联完成复杂任务
• 出错时自主定位并修复

🧩 场景 3：长文档处理

利用 Claude 的 200K tokens 上下文窗口：

效果：

• 单次处理数万字的法律合同/技术规范
• 整本技术书籍的知识点抽取与摘要
• 大型代码库的全局理解与重构建议

最佳实践

💰 成本优化技巧

1. 善用 Prompt Caching：将 system prompt、工具定义等固定内容放在消息开头，缓存命中后输入成本降至 0.1×

2. 按需选模：

   • 简单问答 → claude-haiku-4-5
   • 代码生成/通用 → claude-sonnet-4-6（性价比最高）
   • 复杂推理/智能体 → claude-opus-4-6

3. 批处理任务用 Batch API：异步批处理享 50% 折扣，适合非实时场景

4. 控制输出长度：输出 token 通常比输入贵 5 倍，合理设置 maxTokens（一般 2048-4096 即够用）

🔒 安全建议

1. 永远不要将 API Key 提交到 Git 仓库 —— 确保 .gitignore 包含 .env 和 config.json
2. 定期轮换 Key —— 在 Console 控制台定期更新密钥
3. 设置用量告警 —— 在 Console 设置预算上限，防止意外超额
4. 使用最小权限原则 —— 仅授予必要的 API 权限范围

🐛 故障排查速查表

扩展与进阶

📚 更多学习资源

🚀 进阶玩法

• 多模型混合部署：在 config.json 中同时配置 Claude + Gemini + DeepSeek，根据任务类型动态切换
• 流式输出（Streaming）：开启 SSE 流式返回，提升长文本的交互体验
• Extended Thinking：开启扩展思考模式，让 Claude 展示推理过程，适合数学证明与复杂决策
• 工具调用（Function Calling）：Claude 在工具调用基准上长期领先，可对接外部 API 与本地脚本
• Prompt Caching：固定内容写入缓存，输入成本降至 0.1×，长对话/智能体场景降本显著
• Batch API：异步批处理享 50% 折扣，适合大规模数据处理