Modelos gratuitos para OpenClaw

La búsqueda de un modelo de IA gratuito para OpenClaw tiene una respuesta honesta en dos partes. Sí: OpenClaw ejecuta modelos locales mediante Ollama, LM Studio, vLLM, SGLang y otros servidores locales, y un modelo local no cuesta nada por token. Y no: la documentación deja claro que los modelos más pequeños son más susceptibles a la inyección de prompts y al mal uso de herramientas, así que un modelo gratuito sirve para un asistente que solo conversa y es una mala idea para uno que ejecuta herramientas sobre una bandeja de entrada que no controlas. Estos son la configuración, las reglas de detección y dónde está el límite.

Ollama

• OpenClaw se comunica con la API nativa de Ollama, no con el endpoint compatible con OpenAI, que rompe las llamadas a herramientas; la URL base es el host sin ruta de versión.
• Tres modos: nube más local a través de un único host, solo nube o solo local. Los hosts locales y de LAN no necesitan un token real; los hosts remotos y Ollama Cloud necesitan una credencial real.
• La configuración inicial solo detecta modelos ya cargados en memoria, con compatibilidad con herramientas y al menos dieciséis mil tokens de contexto confirmados; un modelo instalado pero no cargado no es candidato, y la ruta sigue necesitando una completion real antes de guardarse.
• Los modelos de visión, la inferencia local en un nodo emparejado, los embeddings para la búsqueda en memoria y un modo de búsqueda web tienen cada uno su propia página.

LM Studio y los demás

LM Studio sirve modelos GGUF o MLX desde una app de escritorio o un daemon sin interfaz gráfica en un puerto local; vLLM y SGLang sirven modelos para quienes tienen el hardware; hay páginas para un DeepSeek local y para un servidor local genérico. Todos ellos son proveedores de la misma lista que los alojados y se cambian en la configuración, así que una configuración híbrida, con un modelo local para los turnos baratos y un modelo de frontera para los que importan, es algo habitual.

No uses niveles más antiguos, más débiles o más pequeños para agentes con herramientas o bandejas de entrada no confiables.

La regla

La página sobre la inyección de prompts marca el límite: para un asistente personal que solo conversa, con entradas de confianza y sin herramientas, los modelos más pequeños suelen ir bien; para un bot que puede ejecutar herramientas o tocar archivos y redes, usa el mejor nivel más reciente, y si tienes que usar un modelo más pequeño, reduce el radio de impacto con herramientas de solo lectura, un entorno aislado sólido y listas de permitidos estrictas. La inyección de prompts y OpenClaw expone el argumento completo; lo que hace realmente un agente de OpenClaw muestra cuáles de los usos habituales necesitan herramientas, que son la mayoría.

El hardware, con honestidad

Un modelo local capaz de llamar a herramientas y de mantener un contexto útil necesita una memoria que la computadora portátil media no tiene de sobra, y la comunidad mantiene una skill de modo ligero para máquinas de dos a cuatro gigabytes precisamente porque el propio OpenClaw ya necesita parte de ella. Los requisitos del sistema de OpenClaw cubre lo que necesita el motor antes siquiera de contar el modelo.

En Diali

Diali no aloja modelos locales; cada plan incluye un saldo mensual de créditos de IA para modelos gestionados, y la opción de usar tu propia clave cubre diez proveedores, incluido un servidor Ollama autoalojado al que puede conectarse un asistente de OpenClaw. Ese es el compromiso: sin nivel gratuito y sin un modelo pequeño gestionando discretamente tu bandeja de entrada. OpenClaw alojado en Diali es el asistente; la calculadora de créditos de IA convierte un mes de uso previsto en una cifra.

• La API nativa de Ollama, un modelo cargado, una completion real antes de guardar.
• Local para solo conversar; de frontera para cualquier cosa con herramientas.
• Gratis por token no significa gratis en memoria ni en riesgo.