需完成模型接入、认证配置与通信通道打通三个关键环节：一、通过一步api中转调用claude；二、直连hongmacc或aigocode托管版；三、用claude-to-im-skill实现反向联动；四、配置默认模型与技能路由规则；五、验证端到端通信与错误隔离。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
如果您希望将OpenClaw与Claude系列大模型深度协同，实现指令解析、多步任务编排与结果回传的闭环流程，则需完成模型接入、认证配置与通信通道打通三个关键环节。以下是实现该联动的具体操作路径：
一、通过一步API中转调用Claude模型
一步API作为合规中转平台，可绕过地域限制与直接访问风险，为OpenClaw提供稳定、低延迟的Claude模型接入能力。其核心优势在于统一接口封装与自动Token透传，避免本地密钥硬编码。
1、访问一步API官网（yibuapi.com），注册并完成企业实名认证。
2、在控制台开通Claude 4.6专属通道，获取分配的API Key与Base URL。
3、编辑OpenClaw配置文件~/.openclaw/openclaw.json，在providers区块新增yibu-claude条目，填入获取的Key与URL，并指定api类型为anthropic-messages。
4、在models数组中添加Claude Sonnet 4.6与Opus 4.6的模型定义，确保id字段与后续调用时指定的模型标识完全一致。
5、重启OpenClaw服务使配置生效：openclaw restart。
二、直连hongmacc或AIGoCode托管版Claude
部分第三方服务商已对Claude API进行兼容性封装并开放国内直连节点，无需额外中转即可降低延迟。该方式适用于对响应速度敏感、且已持有对应平台API Key的用户。
1、前往hongmacc.com或aigocode.ai注册账号，完成实名并充值账户余额。
2、进入“API管理”页面，创建新密钥，记录下sk-开头的完整密钥字符串。
3、打开OpenClaw配置文件，在providers中新增hongmacc或aigocode对象，填入baseUrl、apiKey及api字段值，其中baseUrl须使用服务商提供的中国节点地址。
4、在对应provider的models数组中，仅保留您已付费开通的Claude模型ID，如claude-sonnet-4-6或claude-opus-4-6。
5、执行openclaw validate-config命令校验JSON语法与字段完整性，无报错后运行openclaw reload热加载配置。
三、使用Claude-to-IM-skill实现反向联动
该方案不依赖OpenClaw主动调用Claude，而是将Claude Code实例转化为OpenClaw可识别的Skill插件，使其具备接收飞书/Telegram指令、执行本地推理、返回结构化结果的能力，形成双向可控交互链路。
1、确保本地已安装Claude Code CLI，版本不低于v2026.3.15。
2、在终端执行npx skills add op7418/Claude-to-IM-skill，自动下载并注册插件。
3、运行/claude-to-im setup启动交互式配置，按提示依次输入飞书应用凭证、Telegram Bot Token及Discord Webhook地址。
4、配置过程中系统将自动生成权限白名单与会话加密密钥，并以chmod 600权限写入本地密钥文件。
5、插件启用后，在飞书群聊中发送/claude help，即可触发Claude Code响应并返回当前支持的指令集。
四、配置默认模型与技能路由规则
为确保用户指令能精准分发至Claude模型而非其他接入源，需在OpenClaw全局策略中显式声明优先级与匹配条件，避免因模型ID模糊导致误调用。
1、打开~/.openclaw/policies.json，定位modelRouting节点。
2、新增一条规则，设置match字段为"intent": "coding" OR "topic": "reasoning"，表示当用户消息含编程或强推理意图时触发。
3、在action中指定provider为yibu-claude，modelId为claude-opus-4-6，并开启streaming与toolUse开关。
4、保存后执行openclaw policies apply，系统将实时编译规则并加载至Gateway内存。
5、在飞书或纸飞机中发送测试指令：“用Python写一个快速排序并分析时间复杂度”，观察是否由Claude Opus 4.6响应并返回带注释的代码块。
五、验证端到端通信与错误隔离
联动部署完成后，必须验证全链路数据流向与异常处理机制是否健全，重点确认模型调用失败时是否触发Fallback策略、日志是否完整记录Token消耗与HTTP状态码。
1、在终端运行openclaw logs --tail 100 --filter "claude"，保持日志流实时监控。
2、向接入渠道发送一条含图像附件的请求，例如：“分析这张架构图中的数据流向”，同步检查日志中是否出现anthropic-messages调用记录及status=200标记。
3、手动停用一步API服务，再次发起纯文本请求，确认OpenClaw是否在5秒内切换至备用provider（如dashscope）并返回降级响应。
4、检查~/.openclaw/logs/error.log中是否存在anthropic-rate-limit或invalid-api-key类错误，若有则需重新核对密钥有效期与配额状态。
5、执行openclaw metrics show --provider yibu-claude，读取最近1小时的平均延迟、成功率与Token消耗总量，若成功率低于99.2%或P95延迟超过2800ms，应立即检查网络出口IP是否被列入限频名单。
