Dos configuraciones $0 de OpenClaw utilizando modelos en la nube gratuitos o Ollama local.

✍️ OpenClawRadar📅 Publicado: 27 de marzo de 2026🔗 Source
Dos configuraciones $0 de OpenClaw utilizando modelos en la nube gratuitos o Ollama local.
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Un usuario de OpenClaw informa haber ejecutado un agente de forma gratuita durante tres semanas, manejando alrededor del 70% de las tareas que antes pagaba con Claude. La configuración ofrece dos caminos: modelos en la nube gratuitos con límites de tasa o modelos locales a través de Ollama sin costos continuos.

Camino 1: Modelos en la nube gratuitos (sin hardware necesario)

Este enfoque solo requiere una instalación existente de OpenClaw y niveles gratuitos de API:

  • Nivel gratuito de OpenRouter: Regístrate en openrouter.ai sin tarjeta de crédito. Ofrece más de 30 modelos gratuitos, incluidos Llama 3.3 70B, Nemotron Ultra 253B (contexto de 262K), MiniMax M2.5 y Devstral. Ejemplo de configuración:
{
  "env": { "OPENROUTER_API_KEY": "sk-or-..." },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "openrouter/nvidia/nemotron-ultra-253b:free"
      }
    }
  }
}

Para selección automática de modelo: "primary": "openrouter/openrouter/free"

  • Nivel gratuito de Gemini: Google proporciona 15 solicitudes por minuto en Gemini Flash de forma gratuita. Obtén una clave API desde ai.google.dev y ejecuta openclaw onboard, seleccionando Google como proveedor integrado.
  • Groq: Rápido con nivel gratuito limitado por tasa, adecuado para tareas básicas de agentes.

La desventaja: límites de tasa. Para uso diario ligero a moderado (10-20 interacciones), las pausas son apenas perceptibles. Para 100+ tareas diarias, esto no funcionará.

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Camino 2: Modelos locales a través de Ollama (realmente $0, para siempre)

Ollama se convirtió en un proveedor oficial de OpenClaw en marzo de 2026. Esta configuración no tiene claves API, cuentas, límites de tasa ni datos que salgan de tu máquina.

Pasos de configuración:

  1. Instala Ollama: curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
  2. Descarga un modelo según tu VRAM:
    • 20GB+ VRAM (RTX 3090, 4090, M4 Pro/Max): ollama pull qwen3.5:27b
    • 16GB VRAM: ollama pull qwen3.5:35b-a3b
    • 8GB VRAM (la mayoría de portátiles): ollama pull qwen3.5:9b
  3. Ejecuta openclaw onboard y selecciona Ollama, o usa configuración manual con export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"

Qwen3.5 27B se destaca como el punto óptimo actual para OpenClaw, manejando bien las llamadas a herramientas para tareas diarias de agentes. La variante 35b-a3b de mezcla de expertos funciona a 112 tokens/segundo en una RTX 3090 activando solo 3B parámetros a la vez.

Ejemplo de configuración manual:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Notas importantes para depuración:

  • Usa la URL nativa de la API de Ollama (http://localhost:11434), NO la compatible con OpenAI (http://localhost:11434/v1). La ruta /v1 rompe las llamadas a herramientas, causando que la salida JSON cruda se muestre como texto plano.
  • Configura "reasoning": false en la configuración del modelo.

📖 Read the full source: r/clawdbot

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