単一公開面に OpenClaw ゲートウェイを置き、JSON Schema で応答形を固定し、Instructor は OpenAI 互換の先だけを見ます。タイムアウトとサーキットで二重遮断し、監視には短い失敗要約のみを返し、鍵と本文は載せません。

構成：詰まり · マトリクス · 手順 · 排障 · FAQ

前段は LiteLLM ルーティング稿、ツールは Schema 再試行稿、計装は 可観測性マトリクス と併読ください。

最初に詰まるポイント

1. クライアントだけでは出口検証が弱く境界が抜けます。2. タイムアウト一層では遅延の所在が読みにくいです。3. 長い失敗ログは相関を散らします。4. スキーマ版がブランチごとにズレると検収が再現しません。

意思決定マトリクス

観点 Instructor のみ ゲートウェイで Schema 強制
検証の位置 プロセス内に閉じる 出口手前で不正応答を止める
鍵の扱い 開発機に依存しやすい スコープ付き鍵をゲートウェイだけが保持
遮断 例外処理に任せる タイムアウト＋サーキットを数値で固定

下流はループバックに閉じ、外向きはゲートウェイだけにし、論理モデル名とスキーマ版はリポジトリで凍結すると運用が楽になります。

再現手順（コマンドと設定）

一、仮想環境を作り依存を固定します。例は以下です。

python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -U pip instructor openai httpx pydantic

二、ベース URL・スコープ付き鍵・秒タイムアウトを環境変数に書き、シェルと launchd で同じ値に揃えます。

export OPENAI_BASE_URL=http://127.0.0.1:8787/v1 export OPENAI_API_KEY=sk-gateway-scoped export LLM_CONNECT_TIMEOUT_SEC=8 export LLM_TOTAL_TIMEOUT_SEC=45 export GATEWAY_JSON_SCHEMA_STRICT=true

三、Pydantic モデルを一つにまとめ model_json_schema() をゲートウェイの response_format 名と一致させます。ズレは検証漏れです。

四、Instructor は base_url と api_key を上記のみに向け、ハンドラは終了理由と要求識別子だけを構造化します。

五、ゲートウェイでサーキットを開閉し理由をログ化、要約はモデル名・上流ステータス・短コード・相関 ID のみ、本文と鍵片は送りません。

六、スキーマ破り・無効鍵・遅延下流で障害を再現し、どちらが先に遮断したか検収します。

排障メモ

  • 400／422：response_format 名と必須フィールドを確認します。
  • タイムアウト増：接続秒と全体秒の先発火をログで見分けます。
  • サーキット固定：閾値と合成ヘルスを見直します。

FAQ

ノートで十分か。　専用リモートマックの方が尾部が安定し検収に向きます。

失敗要約を外向きに。　原則内部のみ、外向きは短いコードにマスクします。

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