Modelos locales

Lo local es viable, pero OpenClaw espera un contexto grande + defensas sólidas contra la inyección de prompts. Las tarjetas pequeñas truncan el contexto y filtran la seguridad. Apunta alto: ≥2 Mac Studios al máximo o un equipo GPU equivalente (~$30k+). Una única GPU de 24 GB solo funciona para prompts más ligeros con mayor latencia. Utiliza la variante de modelo más grande / de tamaño completo que puedas ejecutar; los puntos de control agresivamente cuantificados o “pequeños” aumentan el riesgo de inyección de prompts (consulta Security).

Si deseas la configuración local con menos fricción, comienza con Ollama y openclaw onboard. Esta página es la guía con opiniones para stacks locales de gama alta y servidores locales compatibles con OpenAI personalizados.

Recomendado: LM Studio + modelo local grande (Responses API)

El mejor stack local actual. Carga un modelo grande en LM Studio (por ejemplo, una compilación Qwen, DeepSeek o Llama de tamaño completo), habilita el servidor local (por defecto http://127.0.0.1:1234) y utiliza Responses API para mantener el razonamiento separado del texto final.

{
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: “lmstudio/my-local-model” },
      models: {
        “anthropic/claude-opus-4-6”: { alias: “Opus” },
        “lmstudio/my-local-model”: { alias: “Local” },
      },
    },
  },
  models: {
    mode: “merge”,
    providers: {
      lmstudio: {
        baseUrl: “http://127.0.0.1:1234/v1”,
        apiKey: “lmstudio”,
        api: “openai-responses”,
        models: [
          {
            id: “my-local-model”,
            name: “Local Model”,
            reasoning: false,
            input: [“text”],
            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
            contextWindow: 196608,
            maxTokens: 8192,
          },
        ],
      },
    },
  },
}

Lista de verificación de configuración

Instala LM Studio: https://lmstudio.ai
En LM Studio, descarga la compilación de modelo más grande disponible (evita las variantes “pequeñas”/fuertemente cuantificadas), inicia el servidor, confirma que http://127.0.0.1:1234/v1/models lo enumera.
Reemplaza my-local-model con el ID de modelo real que se muestra en LM Studio.
Mantén el modelo cargado; la carga en frío añade latencia de inicio.
Ajusta contextWindow/maxTokens si tu compilación de LM Studio difiere.
Para WhatsApp, mantente en Responses API para que solo se envíe el texto final.

Mantén los modelos alojados configurados incluso cuando se ejecute localmente; utiliza models.mode: "merge" para que las alternativas de respaldo sigan disponibles.

Configuración híbrida: alojado principal, respaldo local

{
  agents: {
    defaults: {
      model: {
        primary: "anthropic/claude-sonnet-4-6",
        fallbacks: ["lmstudio/my-local-model", "anthropic/claude-opus-4-6"],
      },
      models: {
        "anthropic/claude-sonnet-4-6": { alias: "Sonnet" },
        "lmstudio/my-local-model": { alias: "Local" },
        "anthropic/claude-opus-4-6": { alias: "Opus" },
      },
    },
  },
  models: {
    mode: "merge",
    providers: {
      lmstudio: {
        baseUrl: "http://127.0.0.1:1234/v1",
        apiKey: "lmstudio",
        api: "openai-responses",
        models: [
          {
            id: "my-local-model",
            name: "Local Model",
            reasoning: false,
            input: ["text"],
            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
            contextWindow: 196608,
            maxTokens: 8192,
          },
        ],
      },
    },
  },
}

Local primero con red de seguridad alojada

Intercambia el orden principal y de respaldo; mantén el mismo bloque de proveedores y models.mode: "merge" para que puedas volver a Sonnet u Opus cuando el equipo local esté caído.

Alojamiento regional / enrutamiento de datos

También existen variantes alojadas de MiniMax/Kimi/GLM en OpenRouter con endpoints anclados a regiones (por ejemplo, alojados en EE. UU.). Elige la variante regional allí para mantener el tráfico en tu jurisdicción elegida mientras sigues utilizando models.mode: "merge" para las alternativas de Anthropic/OpenAI.
Solo local sigue siendo la ruta de privacidad más sólida; el enrutamiento regional alojado es el término medio cuando necesitas funciones del proveedor pero quieres controlar el flujo de datos.

Otros servidores proxy locales compatibles con OpenAI

vLLM, LiteLLM, OAI-proxy o gateways personalizados funcionan si exponen un punto final /v1 estilo OpenAI. Reemplaza el bloque de proveedor anterior con tu punto final e ID de modelo:

{
  models: {
    mode: "merge",
    providers: {
      local: {
        baseUrl: "http://127.0.0.1:8000/v1",
        apiKey: "sk-local",
        api: "openai-responses",
        models: [
          {
            id: "my-local-model",
            name: "Local Model",
            reasoning: false,
            input: ["text"],
            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
            contextWindow: 120000,
            maxTokens: 8192,
          },
        ],
      },
    },
  },
}

Mantén models.mode: "merge" para que los modelos alojados sigan disponibles como respaldo.

Solución de problemas

¿Puede el Gateway alcanzar el proxy? curl http://127.0.0.1:1234/v1/models.
¿Modelo de LM Studio descargado? Vuelve a cargarlo; el inicio en frío es una causa común de “bloqueo”.
¿Errores de contexto? Reduce contextWindow o aumenta el límite de tu servidor.
Seguridad: los modelos locales omiten los filtros del lado del proveedor; mantén los agentes estrechos y la compactación activa para limitar el radio de explosión de la inyección de avisos.