OpenClawでCodexサブスクリプションを介してGPT-5.4にアクセス

OpenClawをGPT-5.4用に設定する方法
r/openclawのユーザーが、OpenClawフレームワーク内でOpenAI Codexサブスクリプションを通じてGPT-5.4モデルにアクセスする方法を共有しました。このプロセスでは、モデルが現在標準カタログにリストされていないため、設定のパッチ適用が必要です。
主な指示は、主要なAIコーディングエージェントに特定のプロンプトを使用してタスクを実行させることです:新しいOpenAI GPT 5.4モデルでopenclawをパッチする方法を調査する。
設定手順
重要な変更は、openclaw.json設定ファイル内で行われます。必要な修正はGitHub Gistでホストされています:https://gist.github.com/Jacksunwei/3886b95ceacb3ba6af985350a3bdb6ec。
JSONパッチを適用した後、コマンドopenclaw gateway restartでOpenClawゲートウェイを再起動する必要があります。
設定のテスト
設定が機能していることを確認するには、モデル識別子/model openai-codex/gpt-5.4を使用してエージェントとのチャットを開始します。その後、「こんにちは」などの簡単なメッセージを送信し、システムログを確認してGPT-5.4が使用されていることを確認します。
この投稿は暫定的なオプションとして提示されており、「2026.3.7がリリースされたばかり」と述べ、この方法を「次のリリースを待つ間」に使用することを提案しています。
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 See Also

APIコストを膨らませる5つの一般的なOpenClaw設定問題
Redditの投稿が、OpenClawの設定におけるAPIクレジットの過剰消費を招く5つの構成上の問題を特定しました。これには、日常的なタスクに高価なモデルを使用すること、予算制限の欠如、無防備なゲートウェイ、管理されていないメモリ、監査されていないスキルなどが含まれます。

リバースエンジニアリングされたソースからのClaude Codeのプロダクションエンジニアリングパターンの分析
開発者が、Claude CodeのTypeScriptソースコード約50万行をリバースエンジニアリングし、実際の負荷、実際の資金、実際の攻撃者という条件下で現れるプロダクションエンジニアリングパターンを記録した19章からなる技術ハンドブックを作成しました。

6GB VRAMでQwen3.6 27Bと35Bをik_llamaで実行:実用的な設定とベンチマーク
あるユーザーが、RTX2060 mobile(6GB VRAM、32GB RAM)上でQwen3.6 27Bおよび35B A3Bモデルを実行するためのik_llama設定とパフォーマンス数値を詳細に共有。プリフィル速度は40~100 t/s、生成速度は最大11 t/s。

Docker/Windows経験から得た実用的なOpenClawセットアップの知見
開発者がWindows 11/WSL2上のDockerでOpenClawを実行した際の具体的な教訓を共有。永続性の問題、Discordボット設定、メモリ管理手法、ブラウザ自動化の回避策についてカバー。