El desarrollador cambia a Minimax 2.7 tras la prohibición de Claude y los problemas de crédito de MiMo.

Un desarrollador compartió su experiencia probando modelos de IA alternativos para OpenClaw después de que Claude fuera prohibido en la plataforma. Anteriormente usaba Opus 4.6, Sonnet 4.6 y GPT 5.3/5.4, pero necesitaba reemplazos cuando Claude dejó de estar disponible y las cuotas del plan de negocios de OpenAI resultaron inutilizables.
Resultados de las pruebas de modelos
El desarrollador probó varias alternativas:
- GLM 5.1 y 5 Turbo: "una basura absoluta para tareas de agente y automatización". Los modelos no podían escribir una simple respuesta en Reddit sin "inundar Telegram con volcados de código" y parecía "como hablar con un modelo borracho". El desarrollador canceló y solicitó un reembolso, que no había llegado después de 3 semanas.
- MiMo V2 Pro: Inicialmente le gustó con "vibraciones de Opus/GPT en muchos aspectos", pero el Plan de Tokens (estándar $16) tenía un "terrible sistema de créditos" donde "todo en OpenClaw deduce de los créditos" incluyendo historial de sesión, contenido MD de arranque, salidas de herramientas y caché. La cuota de un mes se agotó en 1 día después de llenar solo 2 contextos de sesión. El desarrollador lo llamó "horriblemente ineficiente" y no pagará nuevamente hasta que arreglen la lógica de créditos.
- Kimi: Omitido debido a malas reseñas.
- Grok: Omitido debido a comentarios negativos de la comunidad.
- Gemini: Sin opción de pago mensual, y considerado demasiado caro.
Solución Minimax 2.7
El desarrollador eligió Minimax 2.7 como su modelo principal después de que MiMo y GPT no pudieron manejar una "tarea cron de nit" que Minimax resolvió en 5 minutos. Ventajas clave:
- "La cuota en Minimax es imposible de agotar"
- Probado exitosamente con automatizaciones de navegador
- "No tan inteligente como Opus, pero para mis tareas de automatización, trabajo ligero de codificación y ser un agente personal — es suficiente"
El desarrollador expresó sorpresa por la generosa cuota, preguntando "¿Cómo son tan generosos?" y notando "realmente parece que no se acabará".
Configuración actual
Por ahora, el desarrollador considera que "en cuanto a relación precio/rendimiento, Minimax y GPT Plus x 2 cuentas son las únicas opciones eficientes de modelos para OpenClaw" que pudo encontrar. Si Minimax no es suficiente, podría rotar entre múltiples suscripciones de GPT Plus para acceder a GPT 5.4.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Ver también

Error de plugin Claude Code Telegram: Notificaciones MCP silenciosamente omitidas — Solución alternativa mediante sondeo de archivos e inyección de tmux
Un plugin de Telegram para Claude Code funciona correctamente, pero los mensajes entrantes se pierden silenciosamente porque Claude Code descarta las notificaciones MCP en el transporte stdio. Una solución alternativa utiliza sondeo de archivos y tmux send-keys con una latencia de ~5-9s.

Claude Code crisis existencial: IA entra en bucle infinito, intenta kill -9, System.exit(0) y :wq para finalizar su propia respuesta
Un desarrollador que usaba Claude Code en un backend de Java/Go vio alucinar a la IA con Discord.js, para luego entrar en una respuesta meta donde reconocía que no podía dejar de generar, intentó kill -9, System.exit(0), :wq y más, todo dentro de una sola respuesta sin límite que tuvo que ser detenida con Ctrl+C.

Generación de código determinista vs probabilística: Por qué la conversión a Rust con Vibe-Coded de Bun genera señales de alerta
Noah Hall argumenta que los cambios de repositorio de 1M de líneas generados por IA (como la conversión de Zig a Rust de Bun) son peligrosos. Contrasta transpiladores deterministas con la salida probabilística de los LLM. Las pruebas no son suficientes.

Error de plantilla de chat de Gemma 4: Parámetros de herramienta con anyOf/null renderizados como tipo vacío
Un error en la plantilla de chat de Gemma 4 elimina $ref, anyOf y $defs de los esquemas de parámetros de herramientas, dejando las referencias anulables como campos de tipo vacío. Una corrección en Jinja restaura el análisis correcto de esquemas para todos los motores de inferencia.