Deux configurations OpenClaw à 0 $ utilisant des modèles cloud gratuits ou Ollama local.

✍️ OpenClawRadar📅 Publié: March 27, 2026🔗 Source
Deux configurations OpenClaw à 0 $ utilisant des modèles cloud gratuits ou Ollama local.
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Un utilisateur d'OpenClaw rapporte avoir exécuté un agent gratuitement pendant trois semaines, traitant environ 70 % des tâches précédemment payées avec Claude. La configuration offre deux voies : des modèles cloud gratuits avec limites de débit ou des modèles locaux via Ollama sans coûts récurrents.

Voie 1 : Modèles cloud gratuits (aucun matériel requis)

Cette approche ne nécessite qu'une installation OpenClaw existante et des niveaux d'API gratuits :

  • Niveau gratuit d'OpenRouter : Inscrivez-vous sur openrouter.ai sans carte de crédit. Offre 30+ modèles gratuits incluant Llama 3.3 70B, Nemotron Ultra 253B (contexte 262K), MiniMax M2.5 et Devstral. Exemple de configuration :
{
  "env": { "OPENROUTER_API_KEY": "sk-or-..." },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "openrouter/nvidia/nemotron-ultra-253b:free"
      }
    }
  }
}

Pour une sélection automatique du modèle : "primary": "openrouter/openrouter/free"

  • Niveau gratuit de Gemini : Google fournit 15 requêtes par minute sur Gemini Flash gratuitement. Obtenez une clé API sur ai.google.dev et exécutez openclaw onboard, en sélectionnant Google comme fournisseur intégré.
  • Groq : Rapide avec un niveau gratuit limité en débit, adapté aux tâches d'agent de base.

Le piège : les limites de débit. Pour une utilisation quotidienne légère à modérée (10-20 interactions), les pauses sont à peine perceptibles. Pour 100+ tâches quotidiennes, cela ne fonctionnera pas.

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Voie 2 : Modèles locaux via Ollama (vraiment 0$, pour toujours)

Ollama est devenu un fournisseur officiel d'OpenClaw en mars 2026. Cette configuration n'a pas de clés API, de comptes, de limites de débit, ni de données quittant votre machine.

Étapes de configuration :

  1. Installez Ollama : curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
  2. Téléchargez un modèle selon votre VRAM :
    • VRAM 20Go+ (RTX 3090, 4090, M4 Pro/Max) : ollama pull qwen3.5:27b
    • VRAM 16Go : ollama pull qwen3.5:35b-a3b
    • VRAM 8Go (la plupart des ordinateurs portables) : ollama pull qwen3.5:9b
  3. Exécutez openclaw onboard et sélectionnez Ollama, ou utilisez la configuration manuelle avec export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"

Qwen3.5 27B est noté comme le point idéal actuel pour OpenClaw, gérant bien l'appel d'outils pour les tâches d'agent quotidiennes. La variante 35b-a3b à mélange d'experts fonctionne à 112 tokens/seconde sur un RTX 3090 en activant seulement 3 milliards de paramètres à la fois.

Exemple de configuration manuelle :

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Notes importantes de débogage :

  • Utilisez l'URL API native d'Ollama (http://localhost:11434), PAS celle compatible OpenAI (http://localhost:11434/v1). Le chemin /v1 casse l'appel d'outils, produisant une sortie JSON brute en texte brut.
  • Définissez "reasoning": false dans la configuration du modèle.

📖 Lire la source complète : r/clawdbot

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