Duas configurações $0 do OpenClaw usando modelos de nuvem gratuitos ou Ollama local

✍️ OpenClawRadar📅 Publicado: March 27, 2026🔗 Source
Duas configurações $0 do OpenClaw usando modelos de nuvem gratuitos ou Ollama local
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Um usuário do OpenClaw relata executar um agente gratuitamente por três semanas, lidando com cerca de 70% das tarefas anteriormente pagas com o Claude. A configuração oferece dois caminhos: modelos em nuvem gratuitos com limites de taxa ou modelos locais via Ollama com custo zero contínuo.

Caminho 1: Modelos em nuvem gratuitos (sem necessidade de hardware)

Esta abordagem requer apenas uma instalação existente do OpenClaw e camadas gratuitas de API:

  • Camada gratuita do OpenRouter: Cadastre-se em openrouter.ai sem cartão de crédito. Oferece 30+ modelos gratuitos incluindo Llama 3.3 70B, Nemotron Ultra 253B (contexto de 262K), MiniMax M2.5 e Devstral. Exemplo de configuração:
{
  "env": { "OPENROUTER_API_KEY": "sk-or-..." },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "openrouter/nvidia/nemotron-ultra-253b:free"
      }
    }
  }
}

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

  • Camada gratuita do Gemini: O Google fornece 15 solicitações por minuto no Gemini Flash gratuitamente. Obtenha uma chave de API em ai.google.dev e execute openclaw onboard, selecionando Google como provedor integrado.
  • Groq: Rápido com camada gratuita limitada por taxa, adequada para tarefas básicas de agentes.

A ressalva: limites de taxa. Para uso diário leve a moderado (10-20 interações), as pausas são quase imperceptíveis. Para 100+ tarefas diárias, isso não funcionará.

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Caminho 2: Modelos locais via Ollama (verdadeiramente $0, para sempre)

O Ollama tornou-se um provedor oficial do OpenClaw em março de 2026. Esta configuração não tem chaves de API, contas, limites de taxa ou dados saindo da sua máquina.

Passos de configuração:

  1. Instale o Ollama: curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
  2. Baixe um modelo baseado na sua VRAM:
    • VRAM 20GB+ (RTX 3090, 4090, M4 Pro/Max): ollama pull qwen3.5:27b
    • VRAM 16GB: ollama pull qwen3.5:35b-a3b
    • VRAM 8GB (maioria dos laptops): ollama pull qwen3.5:9b
  3. Execute openclaw onboard e selecione Ollama, ou use configuração manual com export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"

O Qwen3.5 27B é destacado como o ponto ideal atual para o OpenClaw, lidando bem com chamadas de ferramentas para tarefas diárias de agentes. A variante 35b-a3b de mistura de especialistas roda a 112 tokens/segundo em uma RTX 3090 ativando apenas 3B parâmetros por vez.

Exemplo de configuração 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 de depuração:

  • Use a URL nativa da API do Ollama (http://localhost:11434), NÃO a compatível com OpenAI (http://localhost:11434/v1). O caminho /v1 quebra as chamadas de ferramentas, causando saída JSON bruta como texto simples.
  • Defina "reasoning": false na configuração do modelo.

📖 Leia a fonte completa: r/clawdbot

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