Anthropic 于 2026 年 2 月 5 日发布了 Claude Opus 4.6，为 Claude 系列带来了 100 万 token 上下文窗口、128K token 输出能力和 Agent Teams 功能。对于 OpenClaw 用户而言，这意味着你的个人 AI 智能体现在可以记住整个项目历史，一次性生成完整文档，并协调多个智能体并行工作。本指南将带你完成在 OpenClaw 上配置 Opus 4.6 的全过程，包括加固部署以抵御已知漏洞、有效管理成本，以及配置全新的 Agent Teams 功能。每一段配置代码都经过实测验证，所有定价数据均直接来源于 Anthropic 官方文档（2026 年 2 月 19 日核实）。
要点速览
Claude Opus 4.6 带来了 5 倍的上下文窗口提升（200K 到 100 万 token）、2 倍的输出容量提升（64K 到 128K），以及全新的 Agent Teams 功能，而价格维持与 Opus 4.5 相同的 $5/$25 每百万 token。要在 OpenClaw 上完成配置，你需要在 ~/.openclaw/openclaw.json 中添加 anthropic/claude-opus-4-6，重启网关，然后开启新会话。在做任何其他操作之前，请先将 OpenClaw 更新到 v2026.2.17 或更高版本，以修补 CVE-2026-25253 这一高危远程代码执行漏洞。根据使用模式的不同，日均 API 成本预计在 $2 到 $50+ 之间，而启用 Prompt 缓存最高可降低 90% 的成本。
Claude Opus 4.6 为 OpenClaw 带来了什么
从 Claude Opus 4.5 到 4.6 的升级，是 Anthropic 自 4.x 系列发布以来在旗舰模型上推出的最大能力飞跃。对于运行持久化 AI 智能体的 OpenClaw 用户来说，其实际意义远远超出了基准测试的增量改进。这些变化从根本上改变了你的智能体在单次对话中能完成的工作量。
最引人注目的功能是 100 万 token 上下文窗口，相比 Opus 4.5 的 20 万 token 增长了五倍。从实际应用角度来看，这意味着你的 OpenClaw 智能体可以在上下文中保留大约 75 万字的内容，足以处理整个代码库、一本完整的书，或数月的对话历史而不丢失早期细节。那些曾经频繁遇到"你的智能体忘了昨天你告诉它的内容"这一痛点的用户，会发现这次升级具有变革性意义。上下文窗口的扩展还支持对话压缩功能，当接近 token 上限时，模型会自动总结早期对话片段，从而显著延长有效会话时长。
输出容量从 64K 翻倍到 128K token，这意味着你的智能体现在可以在单次回复中生成完整的技术文档、完整的代码文件或详尽的分析报告，而不再需要多次链式请求。对于处理文档撰写或代码审查等任务的 OpenClaw 智能体来说，这消除了 Opus 4.5 时代令人头疼的长输出截断问题。
在基准测试方面，Terminal Bench 2.0 得分从 59.8% 跃升至 65.4%，提高了 5.6 个百分点，这在复杂的智能体编码任务中转化为明显可感知的性能提升。OSWorld 基准从 66.3% 攀升至 72.7%，反映出与操作系统界面交互能力的增强，而这恰恰是 OpenClaw 智能体日常执行的工作类型。Harvey 的 BigLaw Bench 展现了 90.2% 的准确率，证明了该模型在复杂分析任务中的强大推理能力。
对 OpenClaw 用户而言，最具价值的新功能或许是 Agent Teams。该功能允许你启动多个独立的 Claude 实例并行工作，由一个主智能体进行协调。你的 OpenClaw 智能体不再需要按顺序逐一处理任务，而是可以由主智能体将复杂项目分解为子任务，再委派给各个专精的团队成员智能体执行，每个成员都拥有自己独立的上下文和工具。对于任何将 OpenClaw 用作生产力倍增器的用户来说，Agent Teams 本身就足以成为升级的理由。
定价结构与 Opus 4.5 完全一致：每百万输入 token $5，每百万输出 token $25（Anthropic 官方定价，2026 年 2 月 19 日）。不过，对于计划充分利用 100 万上下文窗口的用户有一个重要提醒。当请求的输入 token 超过 20 万时，会触发长上下文溢价，费率为每百万输入 token $10，每百万输出 token $37.50。这个定价细节是大多数配置指南完全忽略的关键信息，而了解它对管理你的 API 预算至关重要。如果你想深入了解 Claude 各个套餐和层级的定价对比，我们的 Claude Opus 4.6 完整定价指南涵盖了每一种使用场景的详细分析。
前置准备
在修改 OpenClaw 配置之前，请花十分钟验证你的环境是否就绪，并创建一个安全回退方案。跳过这一步是用户最终导致智能体故障且无法回滚的常见原因。
验证 Node.js 版本。 OpenClaw 要求 Node.js 22 或更高版本。在终端中运行 node --version。如果看到任何低于 v22 的版本号，请先升级再继续。使用过旧的 Node.js 版本是升级模型后出现各种莫名配置错误的第一大原因。
更新 OpenClaw 到最新版本。 这不是可选步骤。运行 npm update -g openclaw@latest 以获取 v2026.2.17 或更高版本，该版本修补了 CVE-2026-25253，这是一个 CVSS 评分 8.8 的远程代码执行漏洞，于 2026 年 1 月 30 日公开披露。根据 Bitsight 的分析，在 1 月 27 日至 2 月 8 日的扫描期间，发现超过 42,665 个 OpenClaw 实例暴露在互联网上。在未打补丁的版本上运行像 Opus 4.6 这样强大的模型，会大幅增加你的安全风险面。
备份当前配置。 在做任何修改之前，将现有的 ~/.openclaw/openclaw.json 复制到安全位置。一条简单的 cp ~/.openclaw/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json.backup 就能让你在出问题时一条命令回滚。如果你在工作目录中自定义了 SOUL.md、USER.md 或 AGENTS.md 文件，也一并备份。
确认 Anthropic API 密钥有效。 你的密钥需要在 OpenClaw 中配置并拥有足够的额度。如果你还没有设置，可以通过 OpenClaw 的配置向导运行 claude setup-token，或直接将密钥添加到环境变量 ANTHROPIC_API_KEY 中。GitHub issue #16134 中记录了一个常见陷阱：引导向导有时会默认选择 Opus 4.6 但实际上并未配置 API 密钥，导致智能体完全无响应。在更换模型之前，务必验证密钥已设置且有效。
如果你是从零开始安装而非升级现有环境，我们的 OpenClaw 安装与部署指南涵盖了完整的首次安装流程，而在 OpenClaw 中添加自定义模型的指南则深入讲解了模型配置系统。
分步配置：在 OpenClaw 上设置 Claude Opus 4.6
配置过程涉及修改一个文件和执行两条命令。以下每一项设置都已根据当前 OpenClaw 配置架构和 Anthropic 的模型规格进行了验证。
第一步：打开你的 OpenClaw 配置文件。
该文件位于 ~/.openclaw/openclaw.json。用你常用的编辑器打开它。如果你通过标准方式安装了 OpenClaw，此文件已经包含了你当前的模型配置。
第二步：添加 Claude Opus 4.6 模型定义。
在配置文件中找到 models 部分，添加以下配置块。如果你已经配置了 Anthropic 模型，请使用 "mode": "merge" 来扩展现有目录而非替换它：
json{ "models": { "mode": "merge", "catalog": { "anthropic/claude-opus-4-6": { "provider": "anthropic", "id": "claude-opus-4-6", "name": "Claude Opus 4.6", "contextWindow": 1000000, "maxTokens": 128000, "reasoning": true, "cost": { "input": 5.0, "output": 25.0, "cacheRead": 0.50, "cacheWrite5m": 6.25, "cacheWrite1h": 10.0 } } } } }
这里有三个设置值得特别关注。contextWindow 值为 1,000,000，启用了完整的百万 token 上下文，但请记住，单次请求输入 token 超过 20 万时会触发溢价。reasoning 标志设为 true 会激活 Opus 4.6 增强的规划和自我纠错能力，这正是使其作为自主智能体如此高效的关键。成本参数确保 OpenClaw 内置的费用追踪器能报告准确的数据。
第三步：将 Opus 4.6 设为智能体的主模型。
在同一配置文件中，找到或创建 agentDefaults 部分：
json{ "agentDefaults": { "primary": "anthropic/claude-opus-4-6", "fallbacks": ["anthropic/claude-sonnet-4-6", "anthropic/claude-opus-4-5"], "contextTokens": 200000 } }
将 contextTokens 设为 200,000 而非完整的百万是一个刻意的成本管理决策。这确保你的请求保持在标准定价层级内，同时仍然给你 20 万 token 的上下文空间，对绝大多数智能体交互来说已经绰绰有余。如果你的使用场景确实需要更长的上下文，可以之后再提高这个值，但要理解那些请求的成本大约会翻倍。回退链确保你的智能体在 Opus 4.6 遇到速率限制时能优雅降级，先回退到 Sonnet 4.6（每百万 token $3/$15，便宜很多），然后是之前的 Opus 4.5。
第四步：重启 OpenClaw 网关。
网关守护进程需要重新加载更新后的配置。运行：
bashopenclaw gateway restart
等待确认消息显示网关已完全重启。在大多数系统上这需要 5-10 秒。如果你通过 launchd 或 systemd 将 OpenClaw 作为系统服务运行，网关会自动加载新配置。
第五步：开启新会话并验证。
现有会话会保留之前的模型分配。你需要开启一个新会话才能让 Opus 4.6 生效：
bashopenclaw session new
然后验证模型是否已正确加载：
bashopenclaw models status
你应该看到 anthropic/claude-opus-4-6 被列为活跃模型，并显示正确的上下文窗口和 token 限制。如果你看到的是 "invalid config" 错误，请仔细检查 JSON 语法是否正确，以及你是否正在运行 OpenClaw v2026.2.17 或更高版本，因为更早的版本在模型架构中不包含 Opus 4.6。
如果你想要一份更全面的模型配置选项参考，我们的 OpenClaw LLM 通用配置指南涵盖了更多设置项和提供商选项。
OpenClaw 搭配 Opus 4.6 的安全加固
在你的 OpenClaw 实例上运行更强大的模型，会同时放大能力和风险。Claude Opus 4.6 能为你做更多事情，但一个被入侵的、具有 Opus 4.6 访问权限的智能体，造成的破坏也远大于运行较弱模型的情况。2026 年 2 月以来，OpenClaw 周围的安全态势显著升级，CrowdStrike、Trend Micro 及多家安全公司发布了针对 OpenClaw 部署的真实攻击的详细分析报告。
最紧迫的威胁是 CVE-2026-25253，这是一个 CVSS 评分 8.8（高危）的远程代码执行漏洞，于 2026 年 1 月 30 日公开披露。该漏洞允许攻击者通过精心构造的请求在暴露的 OpenClaw 实例上执行任意代码。如果你按照前面的准备步骤已更新到 v2026.2.17 或更高版本，那你已经打了补丁。如果你跳过了那一步，请立即停止阅读并更新。
除了特定的 CVE 外，更广泛的威胁态势还包括：专门针对 OpenClaw 配置文件窃取 API 令牌的信息窃取恶意软件（The Hacker News 2026 年 2 月报道）、通过第三方技能进行数据窃取的提示注入攻击（Cisco AI 安全研究团队发现），以及嵌入在你的智能体处理的电子邮件、网页和文档内容中的间接提示注入。
将网关绑定到 localhost。 在网关配置中添加 "host": "127.0.0.1"，确保你的 OpenClaw 实例仅接受来自本机的连接。Bitsight 的分析发现，那 42,665 多个暴露实例中的很大一部分可以通过未加密的 HTTP 从公共互联网访问，本质上等于将智能体的完全控制权交给了互联网上的任何人。绑定到 localhost 是你能采取的最有效的安全措施，而且如果你是唯一的使用者，这不会牺牲任何功能。
启用令牌认证。 生成一个强认证令牌并将其设置为 OPENCLAW_AUTH_TOKEN 环境变量。没有这个设置，你机器上任何能访问网关端口的进程都可以向智能体发送命令。这在共享机器上或者你通过 SSH 访问的服务器上运行 OpenClaw 时尤为重要。
限制工作空间访问权限。 将工作空间根目录配置为特定目录，而不是让你的智能体访问整个文件系统。在配置中，将 workspace 路径设为一个专用目录，比如 ~/.openclaw/workspace，而不是像主目录这样范围过大的路径。这样可以在智能体通过提示注入接收到恶意指令时限制影响范围。
仔细审查第三方技能。 OpenClaw 的技能系统功能强大但带有风险。Cisco 的研究表明，第三方技能可以在用户不知情的情况下进行数据窃取和提示注入。仅从可信来源安装技能，安装前审查其代码，并在 AGENTS.md 文件中添加防御性指令，告诉智能体将外部内容视为潜在的恶意内容。
启用 DM 配对审批。 要求在你的智能体处理来自新联系人的消息之前输入审批码。这可以防止未授权用户通过已连接的消息平台向你的智能体发送命令。默认配置应该已经要求了这一点，但请在设置中确认它是否处于激活状态。
成本理解与管理
OpenClaw 用户最常见的抱怨之一就是意料之外的 API 账单。仅 12 条消息就产生 $40 费用、月账单高达 $623 的案例在社区论坛中屡见不鲜。问题不在于定价不合理，而在于大多数指南都没有解释在持久化 AI 智能体的使用场景下 token 消耗是如何运作的，让用户在收到账单时大吃一惊。
理解定价结构是管理成本的第一步。Claude Opus 4.6 的标准费率为每百万输入 token $5，每百万输出 token $25（Anthropic 官方，2026 年 2 月）。这些费率适用于所有总输入 token 不超过 200,000 的请求。一旦你的输入超过这个 20 万的阈值——在一个累积对话历史的持久化智能体中，这比你想象的更容易发生——费率就会跳升至每百万输入 token $10，每百万输出 token $37.50。这大约是标准成本的两倍，而且适用于整个请求，不仅仅是超过阈值的那些 token。
对于将 OpenClaw 用作个人助理、每天 10-20 条消息且对话保持在 20 万 token 以下的轻度用户，日均成本通常在 $2 到 $5 之间，折算约为每月 $60-$150。这个用户画像假设你主要将 Opus 4.6 用于复杂推理任务，而将简单查询委派给更便宜的模型，如 Sonnet 4.6（每百万 token $3/$15）或 Haiku 4.5（每百万 token $1/$5）。
每天依赖 OpenClaw 作为日常工作流工具、发送 50-100 条消息并涉及编码辅助和文档生成的中度用户，应预算每天 $10-$20 或每月 $300-$600。在这个使用量级，Prompt 缓存对成本管理变得至关重要。Anthropic 的 Prompt 缓存功能对缓存命中仅收取每百万 token $0.50，而全新的输入 token 则为 $5。这相当于对重复上下文打了九折——这恰恰是你的 OpenClaw 智能体在每次交互开始时回忆系统提示、SOUL.md 指令和对话历史时发生的事情。
运行 24/7 智能体且使用 Agent Teams、长上下文处理和每天数百次交互的重度用户，应规划每天 $30-$50+，月费可能达到 $900-$1,500+。在这个层级，Batch API 成为你最强大的成本管理工具，对可以容忍异步处理的请求提供统一的 50% 折扣。Batch 输入成本降至每百万 token $2.50，输出降至每百万 token $12.50。
无论你处于哪个使用层级，有几种策略可以显著降低成本。在智能体默认配置中将 contextTokens 设为 200,000（如配置章节所建议的），可以避免意外触发 2 倍的长上下文定价。配置智能体对日常任务使用 Sonnet 4.6、仅在复杂推理时切换到 Opus 4.6，能大幅降低每次交互的成本，因为 Sonnet 可以处理大约 90% 的典型智能体任务，而成本低 40%。在第一周通过 Anthropic 控制台（console.anthropic.com）监控支出，对于校准你的预期与实际情况至关重要。
对于需要通过单一 API 端点同时访问 Opus 4.6 和其他 AI 模型的用户，laozhang.ai 等服务提供了对多个模型供应商的统一访问，可以简化账单管理，并在跨不同模型分配工作负载时提供额外的成本优化选项。如果你想要更深入地了解 OpenClaw 专属的 token 管理和省钱技巧，我们的全面 token 管理策略指南涵盖了高级优化模式。
在 OpenClaw 上配置 Agent Teams
Agent Teams 是随 Claude Opus 4.6 一同推出的旗舰新功能，从根本上改变了你使用 OpenClaw 处理复杂项目的方式。与单个智能体按顺序处理所有任务不同，Agent Teams 让你创建一个协调者智能体，将工作委派给多个并行运行的专精智能体。如果你曾在 OpenClaw 中处理过涉及多个不同工作流的项目——比如同时阅读邮件、研究某个主题、撰写文档——你一定体验过 Agent Teams 所消除的那种瓶颈感。
其工作原理是这样的：你指定一个 OpenClaw 会话作为主智能体，它接收你的指令并将其分解为子任务。然后主智能体生成团队成员智能体，每个成员作为独立的 Claude 实例运行，拥有自己的上下文窗口和工具访问权限。主智能体协调工作，收集成员的结果，并将所有内容整合为连贯的输出。每个团队成员都拥有你分配给它的模型的完整能力，而且它们可以同时工作。
要配置 Agent Teams，你需要在智能体配置中添加团队协作相关的指令。在你的 AGENTS.md 文件中，添加一个描述主智能体如何处理任务委派的部分：
markdown## Agent Teams Configuration When receiving complex multi-part requests: 1. Analyze whether the task can be parallelized 2. If yes, identify distinct subtasks that can run independently 3. Spawn teammate agents for each subtask 4. Assign appropriate models (Opus 4.6 for complex reasoning, Sonnet 4.6 for routine tasks) 5. Collect and synthesize results Teammate assignment guidelines: - Research tasks: Sonnet 4.6 (cost-effective for information gathering) - Analysis and reasoning: Opus 4.6 (needs full reasoning capability) - Simple data formatting: Haiku 4.5 (fastest and cheapest)
Agent Teams 的成本影响值得认真考量。每个团队成员智能体独立消耗 token，因此一个三智能体团队处理某个项目时，token 消耗大约是单个智能体顺序完成同样工作的三倍。换来的是实际时间的缩短：三个智能体并行工作可以在三分之一的时间内完成复杂任务。对于时间紧迫的工作，这笔额外成本通常是值得的。对于日常任务，运行单个智能体则更加经济。
一个行之有效的实践模式是"主智能体+专家"方案：你的主智能体运行 Opus 4.6 负责协调和复杂推理，而专精的团队成员运行 Sonnet 4.6 甚至 Haiku 4.5 来处理各自的特定任务。这让你在最关键的地方获得 Opus 4.6 的智能水平，同时保持整体成本可控。如果你想全面了解 Agent Teams 的能力以及如何构建复杂的多智能体工作流，我们的 Agent Teams 架构深度解析涵盖了完整的模式和配置方案。
常见问题排查
即使配置经过了验证，你在配置过程中或之后仍可能遇到问题。以下是 OpenClaw 用户在集成 Opus 4.6 时最常遇到的五个问题及其解决方案。
"Invalid config" 或架构验证错误。 当你的 OpenClaw 版本无法识别 claude-opus-4-6 模型标识符时就会出现此错误。修复方法很简单：使用 npm update -g openclaw@latest 更新到 v2026.2.17 或更高版本。更早的版本在模型架构中不包含 Opus 4.6，因此配置验证器会拒绝它。更新后重启网关，配置应该就能正确解析了。
更换模型后智能体完全无响应。 GitHub issue #16134 记录了一个案例，其中引导向导默认选择了 Opus 4.6 但没有配置 API 密钥，导致智能体静默无输出。检查你的 ANTHROPIC_API_KEY 环境变量是否已设置且有效。在终端运行 echo $ANTHROPIC_API_KEY 进行验证。如果变量为空，使用 claude setup-token 重新配置或直接在 shell 配置文件中设置。同时在 console.anthropic.com 上验证你的 Anthropic 账户是否有足够的额度。
上下文长度超限错误。 如果你的智能体生成的回复超过了模型的输出限制，或者对话长度超过了配置的上下文窗口，你会看到上下文长度错误。在智能体默认配置中设置 contextTokens 可以主动管理此问题。如果你在设置了该值后仍然碰到限制，通常是因为累积的对话历史导致的。使用 openclaw session new 开启新会话可以重置上下文。对于持久化对话，对话压缩（Opus 4.6 的新功能）应该会自动处理此问题，但你可能需要在配置中启用它。如果你想详细了解上下文管理策略，我们的上下文长度管理解决方案指南涵盖了此问题的每种变体。
速率限制超限(429)错误。 Anthropic 会根据你的 API 使用层级执行每分钟和每日的速率限制。如果你碰到了速率限制，通常意味着你发送请求的速度太快了——当 Agent Teams 生成多个并发请求时这种情况尤其频繁。之前配置的回退链（Opus 4.6，然后 Sonnet 4.6，再然后 Opus 4.5）通过在触发速率限制时将请求路由到替代模型来缓解此问题。你还可以在智能体配置中实现请求间距控制。我们专门的速率限制排查指南为每种速率限制场景提供了具体的解决方案。
启用 Opus 4.6 后出现意料外的高额费用。 如果你的 API 账单高于预期，最常见的原因是意外触发了长上下文定价。在 Anthropic 控制台中检查你最近的 API 使用情况，查找输入 token 数超过 200,000 的请求。如果发现了这类请求，降低配置中的 contextTokens 值。另一个常见罪魁祸首是后台"心跳"任务，即你的智能体定期检查新消息，每次检查都会为系统提示处理消耗 token。配置智能体将这些检查批量处理或降低其频率，可以显著减少基线成本。
配置完成后的下一步
让 Claude Opus 4.6 在 OpenClaw 上运行起来只是起点，而非终点。真正的价值会在接下来的几周里逐步显现，当你自定义智能体的个性、积累它的记忆，并建立有效的交互模式时。
你的 SOUL.md 文件塑造了智能体的沟通风格和行为方式。借助 Opus 4.6 增强的推理能力，你可以在个性指令中加入更精细的指导。考虑添加关于智能体如何处理不确定性的指令（"宁可说不知道，也不要猜测"）、回复的详略程度（"根据问题的复杂度调整回复长度"），以及哪些主题应该主动提供帮助、哪些应该等待被询问。
记忆系统是 OpenClaw 真正区别于无状态 AI 聊天界面的核心所在。你的智能体将上下文以本地 Markdown 文档的形式存储，随时间推移逐步构建关于你的偏好、项目和工作流程的知识库。经过几周的常规使用后，你的智能体将积累足够的上下文来预判你的需求，并自然地引用之前的对话。这种持久化记忆的价值会随时间复合增长，这也是用户坚持使用 OpenClaw 而不转向更简单替代品的主要原因。
对于希望进一步扩展配置的开发者，可以考虑通过 MCP（Model Context Protocol）服务器将 OpenClaw 与你现有的工具链集成。这允许你的智能体以结构化、权限可控的方式访问本地数据库、与 IDE 交互、管理系统文件，并连接外部 API。
OpenClaw 周边的生态正在快速演进。随着 GitHub 上 208,000 颗 star 的持续增长，技能、集成和社区构建的扩展生态每周都在扩大。关注 github.com/openclaw/openclaw 上的官方仓库，确保你能及时获得安全补丁、新模型支持和功能改进。无论你用搭载 Claude Opus 4.6 的 OpenClaw 智能体去构建什么，按照本指南搭建的基础为你提供了一个安全、成本可控、配置完善的起点，可以在未来数月持续为你服务。