
OpenClaw + Claude:429レート制限エラーを根本的に解決する方法

OpenClaw + Claude:429レート制限エラーを根本的に解決する方法
このガイドで学べること
- OpenClawユーザーがAnthropic公式APIで頻繁に429エラーに遭遇する理由
- OpenClawがレート制限レスポンスをどう処理するか(そしてなぜワークフローが突然止まったように感じるのか)
- EvoLink.AIへの切り替えで別のレート制限プールに移行する仕組み
- 429エラーによる中断を解消するためのステップバイステップの設定方法
なぜOpenClawは429エラーを頻発するのか?
根本原因:APIレート制限と利用ティア
- 1分あたりのリクエスト数(RPM)
- 1分あたりの入力トークン数(ITPM)
- 1分あたりの出力トークン数(OTPM)
429 Too Many Requestsレスポンスを返します。このレスポンスには以下が含まれます:- 待機時間を示す
retry-afterヘッダー - 現在の使用量と制限を示すレート制限ヘッダー
OpenClawを通じてコーディングエージェントを実行する開発者にとって、これらの制限はすぐに到達してしまいます。特に以下のような機能を使用する場合、1つの複雑なコーディングタスクで数秒間に数十回のAPIコールが発生することがあります:
- フルコンテキストを含むマルチターン会話
- 複数ファイルにまたがるコード分析とリファクタリング
- リアルタイムデバッグセッション
- バッチファイル処理
OpenClawが問題をさらに深刻に感じさせる理由
OpenClawの公開イシュー(2026年2月時点)によると、モデルプロバイダーが429エラーを返した場合、OpenClawは以下のような動作をすることがあります:
- 会話を失敗としてマークする
- クールダウン状態に入る
retry-afterヘッダーに基づいた自動的な待機とリトライを行わない
429エラーに遭遇するとワークフローが完全に停止したように感じるのは、このためです。OpenClawはバックグラウンドで静かに待機してリトライしているわけではありません。会話が中断され、手動で再開する必要があります。
マルチエージェントによる増幅効果
複数のOpenClawボットや会話を同時に実行している場合、それらはすべて同じAPIキーとレート制限プールを共有しています。つまり:
- ボットAの大量使用がボットBの可用性に影響する
- 複数の会話が合算されて制限をより早く消費する
- ピーク時間帯は使い物にならなくなる
解決策:別のレート制限プールに切り替える
https://code.evolink.aiを通じてAnthropic互換のAPIアクセスを提供しています。EvoLinkに切り替えると:何が変わるのか
| Anthropic公式API | EvoLink.AI |
|---|---|
| レート制限がAnthropicの組織ティアに紐づく | 独立したレート制限プールを持つ別プロバイダー |
| ティア昇格には利用履歴と時間が必要 | 従量課金に基づく即時アクセス |
| すべてのアプリケーションで制限を共有 | 独自のキャパシティを持つ個別のAPIキー |
| 持続的な大量利用時に429エラーが発生 | 継続的な開発者ワークロード向けに設計されたインフラ |
OpenClawユーザーにとっての意味
- 別のレート制限バケット:他のAnthropic API利用と競合しなくなります
- より高い持続スループット:OpenClawのような開発者ツール向けにプロビジョニングされたインフラ
- 同じモデル、同じAPIフォーマット:ドロップイン置換 — ベースURLとAPIキーを変更するだけ
- 透明な料金体系:トークン単位の従量課金、ティア要件なし
ステップバイステップ:OpenClawでEvoLink.AIを使用する設定
前提条件
- OpenClawがインストール・設定済みであること
- EvoLink.AIのAPIキー(こちらから取得)
1. OpenClawの設定ファイルを見つける
openclaw.jsonファイルを見つけます:# ファイルは通常以下の場所にあります:
~/.openclaw/openclaw.json2. モデルプロバイダーの設定を更新する
openclaw.jsonを開き、models.providersセクションを見つけます。anthropicプロバイダーの設定を以下のように置き換えるか更新します:"models": {
"providers": {
"anthropic": {
"api": "anthropic-messages",
"baseUrl": "https://code.evolink.ai",
"apiKey": "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
"models": [
{
"id": "claude-opus-4-5-20251101",
"name": "Claude Opus 4.5",
"reasoning": false,
"input": ["text"],
"cost": {
"input": 0,
"output": 0,
"cacheRead": 0,
"cacheWrite": 0
},
"contextWindow": 200000,
"maxTokens": 8192
}
]
}
}
}baseUrl:Anthropicの公式エンドポイントからhttps://code.evolink.aiに変更apiKey:EvoLinkのAPIキー(通常sk-で始まります)id:上記の通りの正確なモデルIDフォーマットを使用
3. デフォルトモデルを設定する
agentsセクションで、model.primaryがEvoLinkのモデルを指すようにします:"agents": {
"default": {
"model": {
"primary": "anthropic/claude-opus-4-5-20251101"
}
}
}anthropic/プレフィックスを含める必要があります。4. OpenClawを再起動する
変更を保存したら、OpenClawゲートウェイを再起動します:
openclaw gateway restartセットアップの確認:新しい設定のテスト
テスト1:以前問題が発生したタスクを実行する
Telegramボットを開き、以前429エラーが発生したタスクを試してみてください:
Analyze this entire codebase and suggest refactoring opportunities for all files in the /src directoryEvoLinkの独立したレート制限プールにより、以前経験した中断なしで完了するはずです。
テスト2:ログを監視する
OpenClawのログをリアルタイムで確認し、リクエストが正常に処理されていることを確認します:
openclaw logs --follow429ステータスコードが繰り返し表示されることなく、APIコールが成功しているのが確認できるはずです。テスト3:持続的な負荷テスト
複数の会話や複雑なタスクを連続して実行してみてください。以前は2〜3回のリクエストで制限に達していた場合でも、中断なく継続的に利用できるようになっているはずです。
よくある問題のトラブルシューティング
まだ429エラーが表示される場合
apiKeyフィールドに有効なEvoLink APIキーが設定されていることを確認します。# openclaw.jsonでキーが正しく設定されているか確認してください
# EvoLinkのキーは通常「sk-」で始まりますbaseUrlがhttps://code.evolink.aiに設定されていることを確認します(https://api.anthropic.comではありません)。openclaw.jsonの変更には再起動が必要です:openclaw gateway restartモデルが見つからないエラーの場合
agents.default.model.primaryのモデルIDが、models.providers.anthropic.models[].idで定義したものとanthropic/プレフィックス付きで正確に一致していることを確認してください:"primary": "anthropic/claude-opus-4-5-20251101"接続の問題がある場合
リクエストがタイムアウトしたり接続に失敗する場合は、EvoLink APIエンドポイントにアクセスできるか確認してください:
curl -I https://code.evolink.ai接続エラーが表示される場合は、ネットワーク設定とファイアウォールの設定を確認してください。
なぜこの方法が効果的なのか
Anthropic公式APIのフロー
Your OpenClaw → api.anthropic.com → Your Org's Rate Limit Bucket → Claude ModelEvoLink APIのフロー
Your OpenClaw → code.evolink.ai → EvoLink's Rate Limit Pool → Claude ModelEvoLinkのインフラは、開発者ツールに典型的な持続的高スループットワークロード向けに特別に設計されています。キャパシティプランニングは、コーディングエージェント、バッチ処理、継続的インテグレーションのシナリオにおける使用パターンを想定しています。
これはEvoLinkが「無制限」のキャパシティを持つという意味ではありません — どのAPIもそうではありません。しかし、レート制限プールのプロビジョニングが異なるため、多くの開発者がEvoLinkへの切り替えで繰り返し発生する429エラーが解消されたと感じています。
実際の効果:開発者からの報告
切り替え前後の典型的な変化は以下の通りです:
切り替え前(Anthropic公式API)
- 使用パターン:1日を通してコーディングエージェントセッションを実行
- 体験:2〜3回の集中的な会話の後に429エラーが発生
- 回避策:セッション間に5〜10分待つか、作業を完全に中断
- 生産性への影響:頻繁なコンテキストスイッチ、フロー状態の崩壊
切り替え後(EvoLink.AI)
- 使用パターン:同じコーディングエージェントセッション
- 体験:会話が中断なく完了
- 回避策:不要
- 生産性への影響:集中力を維持でき、イテレーションサイクルが高速化
レート制限による中断に対処する時間が不要になるだけでも、切り替えの価値は十分にあります — 料金を考慮する前でさえも。
コストに関する考慮事項
料金モデルの比較
- モデルに基づくトークン単位の料金
- 利用ティアに基づくレート制限(引き上げには利用履歴が必要)
- オーバープロビジョニングやティア昇格の待機が必要になる場合がある
- トークン単位の従量課金
- ティアシステムなし — より高いスループットに即時アクセス
- 透明な料金体系、最新の料金はEvoLinkの料金ページをご確認ください
切り替える価値はあるのか?
OpenClawをたまにしか使わず、レート制限にほとんど遭遇しない場合は、切り替える必要はないかもしれません。しかし、429エラーが1日に何度も作業を中断させているなら、別のレート制限プールへの移行が最も実用的な解決策です。
次のステップ:OpenClawセットアップの最適化
429エラーによる中断を解消できたら、OpenClaw + EvoLinkの設定をさらに活用する方法をご紹介します:
- 複数モデルの追加:異なるユースケースに合わせてClaude SonnetやHaikuを設定する(利用可能なモデルIDはEvoLinkのドキュメントをご確認ください)
- 専用エージェントの設定:異なるコーディングタスクに合わせたエージェント設定を作成する
- CI/CDとの統合:デプロイウィンドウ中のレート制限を気にせずClaudeを呼び出す自動化ワークフローを構築する
EvoLink.AIを始めよう
429エラーを解消する準備はできましたか?
- APIキーを取得:code.evolink.aiにアクセスしてアカウントを作成し、キーを生成します
- 設定を更新:上記の手順に従ってOpenClawをEvoLinkに切り替えます
- セットアップをテスト:以前問題が発生したタスクを実行し、中断なく完了することを確認します


