Modelos gratuitos para o OpenClaw

A busca por um modelo de IA gratuito para o OpenClaw tem uma resposta honesta em duas partes. Sim: o OpenClaw roda modelos locais pelo Ollama, LM Studio, vLLM, SGLang e outros servidores locais, e um modelo local não custa nada por token. E não: a documentação é explícita ao dizer que modelos menores são mais suscetíveis a injeção de prompt e ao uso indevido de ferramentas, então um modelo gratuito serve para um assistente só de chat e é uma má ideia para um que executa ferramentas sobre uma caixa de entrada que você não controla. A seguir: a configuração, as regras de descoberta e onde fica o limite.

Ollama

• O OpenClaw conversa com a API nativa do Ollama, e não com o endpoint compatível com OpenAI, que quebra a chamada de ferramentas; a URL base é o host sem caminho de versão.
• Três modos: nuvem mais local por um único host, só nuvem ou só local. Hosts locais e de LAN não precisam de token real; hosts remotos e o Ollama Cloud precisam de uma credencial real.
• O onboarding descobre apenas modelos já carregados na memória, com suporte a ferramentas e pelo menos dezesseis mil tokens de contexto confirmados; um modelo instalado, mas não carregado, não é candidato, e a rota ainda precisa de uma resposta real do modelo antes de ser salva.
• Modelos de visão, inferência local em um nó de uma máquina pareada, embeddings para a busca na memória e um modo de busca na web têm, cada um, a sua própria página.

LM Studio e os outros

O LM Studio serve modelos GGUF ou MLX a partir de um app de desktop ou de um daemon sem interface gráfica em uma porta local; vLLM e SGLang servem modelos para quem tem o hardware; há páginas para um DeepSeek local e para um servidor local genérico. Todos eles são provedores na mesma lista dos hospedados, alternados na configuração, então uma configuração híbrida, com um modelo local para os turnos baratos e um modelo de ponta para os que importam, é algo comum.

Não use níveis mais antigos/mais fracos/menores em agentes com ferramentas ou caixas de entrada não confiáveis.

A regra

A página sobre injeção de prompt traça o limite: para um assistente pessoal só de chat, com entradas confiáveis e sem ferramentas, modelos menores costumam servir; para um bot que pode executar ferramentas ou mexer em arquivos e redes, use o melhor nível mais recente e, se precisar usar um modelo menor, reduza o raio de impacto com ferramentas somente leitura, sandbox forte e listas de permissões rígidas. Injeção de prompt e OpenClaw traz o argumento completo; o que um agente OpenClaw realmente faz mostra quais dos usos que as pessoas fazem dele precisam de ferramentas, que são a maioria.

Hardware, com honestidade

Um modelo local capaz de chamar ferramentas e manter um contexto útil precisa de uma memória que o notebook médio não tem de sobra, e a comunidade mantém uma skill de modo leve para máquinas com dois a quatro gigabytes justamente porque o próprio OpenClaw já pede uma parte. Requisitos de sistema do OpenClaw cobre o que o motor precisa antes mesmo de contar o modelo.

Na Diali

A Diali não hospeda modelos locais; todo plano inclui um saldo mensal de créditos de IA em modelos gerenciados, e o uso da sua própria chave cobre dez provedores, incluindo um servidor Ollama auto-hospedado ao qual um assistente OpenClaw pode se conectar. Essa é a troca: nenhum plano gratuito e nenhum modelo pequeno cuidando da sua caixa de entrada sem ninguém perceber. OpenClaw hospedado na Diali é o assistente; a calculadora de créditos de IA transforma um mês de uso previsto em um número.

• API nativa do Ollama, um modelo carregado, uma resposta real antes de salvar.
• Local para chat puro; modelo de ponta para qualquer coisa com ferramentas.
• Grátis por token não significa livre de consumo de memória nem de risco.