Cómo ejecutar agentes OpenClaw de forma gratuita usando APIs en la nube o modelos locales

Esta guía cubre métodos prácticos para ejecutar agentes de codificación de IA OpenClaw sin gastar dinero, basándose en la experiencia de un usuario de Reddit que ejecutó uno durante más de un mes sin costo alguno.

Configuración de modelos en la nube gratuitos

Para usuarios sin hardware dedicado, los niveles gratuitos de API en la nube ofrecen el punto de partida más sencillo. La fuente menciona tres opciones principales:

• OpenRouter: Regístrate sin tarjeta de crédito para acceder a más de 30 modelos gratuitos, incluidos Nemotron Ultra 253B (contexto de 262K), Llama 3.3 70B, MiniMax M2.5 y Devstral. La configuración utiliza JSON:

  {
    "agents": {
      "defaults": {
        "model": {
          "primary": "openrouter/nvidia/nemotron-ultra-253b:free"
        }
      }
    }
  }

  Alternativamente, usa el enrutador gratuito de OpenRouter: "primary": "openrouter/openrouter/free"
• Nivel gratuito de Gemini: Obtén una clave API desde ai.google.dev, luego ejecuta openclaw onboard y selecciona Google. El nivel gratuito es lo suficientemente generoso para uso diario casual.
• Groq: Inferencia rápida con nivel gratuito limitado por tasa. Regístrate, obtén una clave API y configura GROQ_API_KEY.

La fuente señala que los modelos gratuitos en la nube entrenan con tus datos, lo que los hace inadecuados para información sensible. Los límites de tasa se vuelven notorios con 10-20+ interacciones diarias.

Modelos locales mediante Ollama

Ollama se convirtió en un proveedor oficial de OpenClaw en marzo de 2026. La configuración implica:

# instalar ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# descargar un modelo según tu hardware
ollama pull qwen3.5:27b # 20GB+ VRAM (RTX 3090/4090, M4 Pro/Max)
ollama pull qwen3.5:35b-a3b # 16GB VRAM (modelo MoE)
ollama pull qwen3.5:9b # 8GB VRAM (la mayoría de laptops)
# ejecutar la incorporación de openclaw y elegir Ollama
openclaw onboard

Si la detección automática falla o Ollama se ejecuta en una máquina diferente: export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"

Tres consejos críticos de configuración de la fuente:

• Usa la URL nativa de Ollama (http://localhost:11434), NO el endpoint compatible con OpenAI (http://localhost:11434/v1). La ruta /v1 interrumpe la llamada a herramientas.
• Configura "reasoning": false en configuraciones manuales de modelos. Cuando está habilitado, OpenClaw envía prompts como rol "developer", que Ollama no admite.
• Configura "api": "ollama" explícitamente en la configuración del proveedor para garantizar el comportamiento nativo de llamada a herramientas.

La fuente señala que los modelos locales funcionan bien en máquinas potentes (Mac Studio, 3090/4090, 32GB+ RAM) para tareas básicas de agentes. En laptops con 8GB ejecutando modelos de 9B, el rendimiento es más lento con techos de calidad más bajos. Qwen3.5 maneja adecuadamente la llamada a herramientas para tareas diarias.

Configuración híbrida

La configuración real del autor utiliza Ollama/Qwen3.5 27B localmente para aproximadamente el 70% de las tareas diarias (lectura de archivos, calendario, resúmenes, búsquedas rápidas), con el nivel gratuito de OpenRouter como respaldo para razonamientos complejos de múltiples pasos. El gasto mensual total se mantiene por debajo de $3.

Este enfoque es específicamente para usuarios que desean gastar literalmente nada o casi nada. Para aquellos que buscan "barato" en lugar de gratuito, la fuente menciona DeepSeek V3.2 (~$1-2/día), Minimax ($10/mes de suscripción) y Kimi K2.5 como alternativas muy económicas que funcionan bien con OpenClaw.