Zwei $0 OpenClaw-Einrichtungen mit kostenlosen Cloud-Modellen oder lokalem Ollama

Ein OpenClaw-Nutzer berichtet, dass er einen Agenten drei Wochen lang kostenlos betrieben hat und dabei etwa 70 % der Aufgaben bewältigte, für die er zuvor mit Claude bezahlt hatte. Das Setup bietet zwei Wege: kostenlose Cloud-Modelle mit Ratenbegrenzungen oder lokale Modelle über Ollama ohne laufende Kosten.

Weg 1: Kostenlose Cloud-Modelle (keine Hardware erforderlich)

Dieser Ansatz erfordert nur eine bestehende OpenClaw-Installation und kostenlose API-Tarife:

• OpenRouter kostenloser Tarif: Registrieren Sie sich unter openrouter.ai ohne Kreditkarte. Bietet 30+ kostenlose Modelle, darunter Llama 3.3 70B, Nemotron Ultra 253B (262K Kontext), MiniMax M2.5 und Devstral. Konfigurationsbeispiel:

{
  "env": { "OPENROUTER_API_KEY": "sk-or-..." },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "openrouter/nvidia/nemotron-ultra-253b:free"
      }
    }
  }
}

Für automatische Modellauswahl: "primary": "openrouter/openrouter/free"

• Gemini kostenloser Tarif: Google bietet 15 Anfragen pro Minute für Gemini Flash kostenlos an. Holen Sie sich einen API-Schlüssel von ai.google.dev und führen Sie openclaw onboard aus, wählen Sie Google als integrierten Anbieter.
• Groq: Schnell mit kostenlosem, ratenbeschränktem Tarif, geeignet für grundlegende Agentenaufgaben.

Der Haken: Ratenbegrenzungen. Bei leichter bis moderater täglicher Nutzung (10-20 Interaktionen) sind Pausen kaum spürbar. Für 100+ Aufgaben täglich funktioniert dies nicht.

Weg 2: Lokale Modelle über Ollama (wirklich 0 €, für immer)

Ollama wurde im März 2026 offizieller OpenClaw-Anbieter. Dieses Setup hat keine API-Schlüssel, Konten, Ratenbegrenzungen und keine Daten verlassen Ihren Computer.

Einrichtungsschritte:

1. Ollama installieren: curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
2. Ein Modell basierend auf Ihrem VRAM laden:
   • 20GB+ VRAM (RTX 3090, 4090, M4 Pro/Max): ollama pull qwen3.5:27b
   • 16GB VRAM: ollama pull qwen3.5:35b-a3b
   • 8GB VRAM (die meisten Laptops): ollama pull qwen3.5:9b
3. Führen Sie openclaw onboard aus und wählen Sie Ollama, oder verwenden Sie die manuelle Einrichtung mit export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"

Qwen3.5 27B wird als aktueller Sweet Spot für OpenClaw angesehen, der Tool-Aufrufe gut für tägliche Agentenaufgaben bewältigt. Die 35b-a3b Mixture-of-Experts-Variante läuft mit 112 Tokens/Sekunde auf einer RTX 3090, indem nur 3B Parameter gleichzeitig aktiviert werden.

Manuelles Konfigurationsbeispiel:

{
  "models": {
    "providers": {
      "ollama": {
        "baseUrl": "http://localhost:11434",
        "apiKey": "ollama-local",
        "api": "ollama",
        "models": [
          {
            "id": "qwen3.5:27b",
            "name": "Qwen3.5 27B",
            "reasoning": false,
            "contextWindow": 131072,
            "maxTokens": 8192
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "ollama/qwen3.5:27b"
      }
    }
  }
}

Wichtige Debugging-Hinweise:

• Verwenden Sie die native Ollama-API-URL (http://localhost:11434), NICHT die OpenAI-kompatible (http://localhost:11434/v1). Der /v1-Pfad unterbricht Tool-Aufrufe, was zu roher JSON-Ausgabe als Klartext führt.
• Setzen Sie "reasoning": false in der Modellkonfiguration.