OpenClawでローカルLLMを構築：LM Studio連携ガイド

プライバシーの懸念やクラウドの利用料金を気にせず、自分の手元でAIを動かしたいと考えたことはありませんか？ローカル環境での構築は非常に魅力的ですが、実用的なパフォーマンスとセキュリティを両立させるには、いくつかの重要なポイントを押さえる必要があります。

Local models

ローカルでの実行は可能ですが、OpenClawは広いコンテキストウィンドウと、プロンプトインジェクションに対する強力な防御を必要とします。スペックの低い環境ではコンテキストが切り捨てられたり、安全性が損なわれたりする可能性があります。理想を言えば、**フルスペックの Mac Studio 2台以上、または同等の GPU リグ（約3万ドル〜）**を目指してください。24 GB の GPU 1枚でも動作しますが、軽量なプロンプトに限定され、レイテンシも高くなります。使用する際は、実行可能な最大サイズまたはフルサイズのモデルバリエーションを選んでください。過度に量子化されたモデルや「small」チェックポイントは、プロンプトインジェクションのリスクを高めます（詳細は Security を参照）。

最も手軽にローカル環境を構築したい場合は、Ollama と openclaw onboard から始めてください。このページでは、よりハイエンドなローカルスタックや、カスタムの OpenAI 互換ローカルサーバーを構築するための推奨ガイドを紹介します。

推奨：LM Studio + 大型ローカルモデル (Responses API)

現時点で最高のローカルスタックです。LM Studio で大型モデル（例：フルサイズの Qwen、DeepSeek、Llama など）をロードし、ローカルサーバーを有効化（デフォルトは http://127.0.0.1:1234）します。そして、推論プロセスと最終的なテキストを分離するために Responses API を使用します。

{
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: “lmstudio/my-local-model” },
      models: {
        “anthropic/claude-opus-4-6”: { alias: “Opus” },
        “lmstudio/my-local-model”: { alias: “Local” },
      },
    },
  },
  models: {
    mode: “merge”,
    providers: {
      lmstudio: {
        baseUrl: “http://127.0.0.1:1234/v1”,
        apiKey: “lmstudio”,
        api: “openai-responses”,
        models: [
          {
            id: “my-local-model”,
            name: “Local Model”,
            reasoning: false,
            input: [“text”],
            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
            contextWindow: 196608,
            maxTokens: 8192,
          },
        ],
      },
    },
  },
}

セットアップのチェックリスト

LM Studio をインストールする: https://lmstudio.ai
LM Studio 内で、利用可能な最大サイズのモデルビルドをダウンロードし（「small」や過度に量子化されたものは避けてください）、サーバーを起動します。http://127.0.0.1:1234/v1/models にモデルが表示されることを確認してください。
my-local-model を、LM Studio に表示されている実際のモデル ID に書き換えます。
モデルは常にロードしたままにしてください。コールドロード（未ロード状態からの起動）はレイテンシの原因になります。
LM Studio のビルド内容に応じて contextWindow や maxTokens を調整してください。
WhatsApp を使用する場合は、最終的なテキストのみが送信されるよう、Responses API を使い続けてください。

ローカルで実行する場合でも、ホスト型モデルの設定は残しておきましょう。models.mode: "merge" を使用することで、フォールバック（代替手段）が利用可能な状態を維持できます。

ハイブリッド構成：ホスト型をメイン、ローカルをフォールバックに

{
  agents: {
    defaults: {
      model: {
        primary: "anthropic/claude-sonnet-4-6",
        fallbacks: ["lmstudio/my-local-model", "anthropic/claude-opus-4-6"],
      },
      models: {
        "anthropic/claude-sonnet-4-6": { alias: "Sonnet" },
        "lmstudio/my-local-model": { alias: "Local" },
        "anthropic/claude-opus-4-6": { alias: "Opus" },
      },
    },
  },
  models: {
    mode: "merge",
    providers: {
      lmstudio: {
        baseUrl: "http://127.0.0.1:1234/v1",
        apiKey: "lmstudio",
        api: "openai-responses",
        models: [
          {
            id: "my-local-model",
            name: "Local Model",
            reasoning: false,
            input: ["text"],
            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
            contextWindow: 196608,
            maxTokens: 8192,
          },
        ],
      },
    },
  },
}

ローカル優先、ホスト型をセーフティネットに

primary と fallbacks の順序を入れ替えます。provider ブロックと models.mode: "merge" はそのまま維持することで、ローカルマシンがダウンした際に Sonnet や Opus へフォールバックできるようになります。

リージョン指定のホスティング / データルーティング

OpenRouter には、MiniMax、Kimi、GLM などのホスト型バリアントも存在し、リージョンが固定されたエンドポイント（例：USホスト）が提供されています。特定の管轄区域内にトラフィックを収めたい場合は、それらのリージョンバリアントを選択しつつ、Anthropic や OpenAI へのフォールバックとして models.mode: "merge" を併用してください。
ローカルのみの構成が最も強力なプライバシー保護ルートですが、プロバイダーの機能を利用しつつデータフローを制御したい場合は、ホスト型のリージョンルーティングが中間的な解決策となります。

その他の OpenAI 互換ローカルプロキシ

vLLM、LiteLLM、OAI-proxy、またはカスタム Gateway など、OpenAI スタイルの /v1 エンドポイントを公開しているものであれば動作します。上記の provider ブロックを、自身のエンドポイントとモデル ID に置き換えてください。

{
  models: {
    mode: "merge",
    providers: {
      local: {
        baseUrl: "http://127.0.0.1:8000/v1",
        apiKey: "sk-local",
        api: "openai-responses",
        models: [
          {
            id: "my-local-model",
            name: "Local Model",
            reasoning: false,
            input: ["text"],
            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
            contextWindow: 120000,
            maxTokens: 8192,
          },
        ],
      },
    },
  },
}

ホスト型モデルをフォールバックとして利用できるよう、models.mode: "merge" は維持してください。

トラブルシューティング

Gateway がプロキシに到達できていますか？ curl http://127.0.0.1:1234/v1/models で確認してください。
LM Studio のモデルがアンロードされていませんか？再ロードしてください。コールドスタートは、処理が「止まっている」ように見える一般的な原因です。
コンテキストエラーが発生しますか？ contextWindow の値を下げるか、サーバー側の制限を上げてください。
セキュリティについて：ローカルモデルはプロバイダー側のフィルタリングをスキップします。プロンプトインジェクションの影響範囲を抑えるため、エージェントの役割を絞り込み、コンパクション（要約）機能を有効にしておきましょう。

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