Comment exécuter des agents OpenClaw gratuitement en utilisant des API cloud ou des modèles locaux

Ce guide couvre des méthodes pratiques pour exécuter des agents d'IA de codage OpenClaw sans dépenser d'argent, basées sur l'expérience d'un utilisateur de Reddit qui en a exécuté un pendant plus d'un mois sans frais.

Configuration gratuite de modèles cloud

Pour les utilisateurs sans matériel dédié, les niveaux gratuits d'API cloud offrent le point de départ le plus simple. La source mentionne trois options principales :

• OpenRouter : Inscrivez-vous sans carte de crédit pour accéder à plus de 30 modèles gratuits, dont Nemotron Ultra 253B (contexte de 262K), Llama 3.3 70B, MiniMax M2.5 et Devstral. La configuration utilise JSON :

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

  Alternativement, utilisez le routeur gratuit d'OpenRouter : "primary": "openrouter/openrouter/free"
• Niveau gratuit Gemini : Obtenez une clé API sur ai.google.dev, puis exécutez openclaw onboard et sélectionnez Google. Le niveau gratuit est suffisamment généreux pour un usage quotidien occasionnel.
• Groq : Inférence rapide avec un niveau gratuit limité en débit. Inscrivez-vous, obtenez une clé API et définissez GROQ_API_KEY.

La source note que les modèles cloud gratuits s'entraînent sur vos données, ce qui les rend inadaptés aux informations sensibles. Les limites de débit deviennent perceptibles avec 10 à 20+ interactions quotidiennes.

Modèles locaux via Ollama

Ollama est devenu un fournisseur officiel d'OpenClaw en mars 2026. La configuration implique :

# installer ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# télécharger un modèle selon votre matériel
ollama pull qwen3.5:27b # 20GB+ VRAM (RTX 3090/4090, M4 Pro/Max)
ollama pull qwen3.5:35b-a3b # 16GB VRAM (modèle MoE)
ollama pull qwen3.5:9b # 8GB VRAM (la plupart des ordinateurs portables)
# exécuter l'intégration openclaw et choisir Ollama
openclaw onboard

Si la détection automatique échoue ou si Ollama fonctionne sur une machine différente : export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"

Trois conseils de configuration critiques de la source :

• Utilisez l'URL native d'Ollama (http://localhost:11434), PAS le point de terminaison compatible OpenAI (http://localhost:11434/v1). Le chemin /v1 interrompt l'appel d'outils.
• Définissez "reasoning": false dans les configurations manuelles de modèle. Lorsqu'il est activé, OpenClaw envoie des invites en tant que rôle "developer" qu'Ollama ne prend pas en charge.
• Définissez "api": "ollama" explicitement dans la configuration du fournisseur pour garantir un comportement natif d'appel d'outils.

La source note que les modèles locaux fonctionnent bien sur des machines puissantes (Mac Studio, 3090/4090, 32GB+ RAM) pour les tâches d'agent de base. Sur les ordinateurs portables avec 8GB exécutant des modèles 9B, les performances sont plus lentes avec des plafonds de qualité inférieurs. Qwen3.5 gère correctement l'appel d'outils pour les tâches quotidiennes.

Configuration hybride

La configuration réelle de l'auteur utilise Ollama/Qwen3.5 27B localement pour environ 70 % des tâches quotidiennes (lectures de fichiers, calendrier, résumés, recherches rapides), avec le niveau gratuit d'OpenRouter comme solution de secours pour les raisonnements complexes en plusieurs étapes. Les dépenses mensuelles totales restent inférieures à 3 $.

Cette approche est spécifiquement destinée aux utilisateurs qui souhaitent dépenser littéralement rien ou presque rien. Pour ceux qui veulent "bon marché" plutôt que gratuit, la source mentionne DeepSeek V3.2 (~1-2 $/jour), Minimax (abonnement de 10 $/mois) et Kimi K2.5 comme alternatives très économiques qui fonctionnent bien avec OpenClaw.