Todo lo que Necesitas Saber sobre OpenClaw

OpenClaw es un proyecto de código abierto, por lo que el framework en sí es completamente gratuito. Sin embargo, los costes reales dependen del modelo de lenguaje que uses: si utilizas la API de OpenAI o Anthropic, pagarás por tokens. Si usas modelos locales como DeepSeek o LLaMA, el coste es prácticamente cero (solo hardware).

Consulta nuestra guía de LLMs gratuitos y baratos para OpenClaw para optimizar costes.

Depende del caso de uso. Claude Code está optimizado para desarrollo de software con el modelo Claude de Anthropic, mientras que OpenClaw es un framework agnóstico que soporta múltiples LLMs y está diseñado para automatización general, no solo código.

Si buscas máxima flexibilidad de LLMs, despliegue local y automatización de procesos empresariales, OpenClaw gana. Si solo programas y usas Claude, Claude Code puede ser más cómodo. Lee nuestra comparativa completa.

Para una instalación básica con API remota (OpenAI, Anthropic): 4 GB RAM, cualquier CPU moderna y conexión a internet estable son suficientes. Para modelos locales (LLaMA, DeepSeek), necesitarás al menos 16 GB RAM (idealmente 32 GB) y preferiblemente una GPU con 8+ GB VRAM.

Consulta nuestra guía de requisitos del sistema para más detalles.

El proceso básico consiste en: 1) instalar las dependencias (Node.js 18+ y npm), 2) clonar el repositorio con git clone, 3) instalar dependencias con npm install y 4) configurar las variables de entorno con tu API key.

Tenemos una guía paso a paso completa para instalación en Ubuntu y otra para distribuciones Linux en general.

Sí, Docker es una de las formas más recomendadas de desplegar OpenClaw en producción. Permite aislar el entorno, facilitar actualizaciones y escalar horizontalmente. El comando básico es docker pull openclaw/openclaw seguido de docker run con las variables de entorno configuradas.

Lee nuestra guía completa de instalación con Docker.

El Gateway es el componente central que gestiona las conexiones entre el agente y los LLMs. Se configura editando el archivo gateway.config.json donde defines los proveedores de LLM, las credenciales API, los límites de rate y las políticas de fallback.

Nuestra guía de configuración del Gateway cubre todos los parámetros disponibles.

Sí, OpenClaw es completamente compatible con Mac en chips M1, M2 y M3. Además, los chips Apple Silicon son excelentes para ejecutar modelos locales gracias a su memoria unificada de alta velocidad, lo que los convierte en una de las mejores opciones para modelos de 7B-13B parámetros.

Consulta nuestra guía específica de instalación en Mac.

OpenClaw soporta una amplia variedad: Proveedores cloud: OpenAI (GPT-4o, GPT-4), Anthropic (Claude 3.5+), Google (Gemini Pro), Mistral y muchos más. Modelos locales vía Ollama o LM Studio: LLaMA 3, DeepSeek R1, Qwen2.5, Mistral y cualquier modelo compatible con GGUF.

Ver lista completa en nuestra sección de proveedores de LLM.

Sí. Puedes usar DeepSeek de dos formas: 1) Vía API de DeepSeek.com, que tiene precios muy competitivos (aproximadamente 10-50x más barato que GPT-4), o 2) Ejecutando DeepSeek localmente con Ollama, en cuyo caso es completamente gratuito.

Lee nuestra guía sobre OpenClaw + DeepSeek para configurarlo.

OpenClaw soporta múltiples backends de memoria: SQLite para uso local simple, PostgreSQL para producción y Supabase para proyectos que necesitan también funciones en la nube. La memoria persistente permite que el agente recuerde conversaciones, preferencias y contexto entre sesiones.

Nuestra guía de OpenClaw + Supabase explica el proceso completo.

OpenClaw puede usarse de forma segura en producción siguiendo las buenas prácticas adecuadas: nunca expongas el Gateway sin autenticación, usa variables de entorno para las API keys, limita los permisos del sistema de ficheros del agente y activa el logging de auditoría.

Consulta nuestra guía de buenas prácticas de seguridad para una lista completa.

Las vulnerabilidades de seguridad de OpenClaw deben reportarse directamente al equipo de OpenClaw a través de su canal de seguridad oficial (generalmente via GitHub Security Advisories). Nunca publiques vulnerabilidades activas en foros públicos antes de que sean parchadas.

En AIAgentspedia documentamos las vulnerabilidades conocidas en nuestra sección de vulnerabilidades.

El proceso general: 1) Contratar un VPS con al menos 2 vCPU y 4 GB RAM, 2) Instalar OpenClaw con Docker o directamente en el OS, 3) Configurar un reverse proxy con Nginx, 4) Habilitar HTTPS con Let's Encrypt, 5) Configurar systemd para arranque automático. Recomendamos al menos Ubuntu 22.04 LTS.

Ver guía completa en despliegue con VPS.