Agent Zero vs. OpenClaw: Ausführung, Speicher und Modellkosten

Agent Zero und OpenClaw stehen beide unter der MIT-Lizenz und können beide kostenlos installiert werden; sie konkurrieren nicht um dieselbe Aufgabe: Agent Zero stellt einem Agenten einen containerisierten Linux-Computer zur Verfügung, in dem er arbeiten kann, während OpenClaw ein dauerhaft laufendes Gateway auf Hardware ausführt, die Sie besitzen, und Sie über Chatkanäle erreicht. Wählen Sie Agent Zero, wenn der Agent eine Maschine benötigt. Wählen Sie OpenClaw, wenn Sie einen ständig erreichbaren Assistenten benötigen. In beiden Fällen besteht die wiederkehrende Rechnung aus Modell-Token plus der Maschine, auf der Sie das System ausführen, noch vor etwaigen kostenpflichtigen Tool-APIs, die Sie selbst hinzufügen.

Beide Projekte waren aktiv, als diese Seite am 21. September 2026 geprüft wurde. Das Repository von Agent Zero war nicht archiviert und am Vortag aktualisiert worden; v2.12 war die neueste markierte Version, veröffentlicht am 9. September 2026 nach v2.11 am 27. August. Das OpenClaw-Repository war ebenfalls nicht archiviert und an diesem Tag aktualisiert worden. Die am selben Tag über die GitHub API abgerufenen Sternzahlen betrugen 19.225 und 390.183; sie ändern sich täglich und sind ein Popularitätssignal, kein Qualitätssignal.

Zwei Versionsdetails lassen sich leicht falsch lesen. OpenClaw bietet mehrere Update-Kanäle, und dieses Dokument ordnet den Kanal stable dem npm-Dist-Tag latest zu, während extended-stable ein eigener Tag ist. Am 21. September 2026 führte die Registry latest mit 2026.9.5 und extended-stable mit 2026.6.35; jeder Tag wird unabhängig neu zugewiesen. Lesen Sie daher den Dist-Tag ab, statt aus der Versionsnummer auf den Kanal zu schließen. Außerdem enthalten beide LICENSE-Dateien die MIT-Bedingungen — Agent Zero unter Agent Zero, s.r.o., OpenClaw unter der OpenClaw Foundation —, während die GitHub-Lizenz-API für beide Repositories NOASSERTION meldet. Wenn die Lizenzierung eine Beschaffungsfrage ist, lesen Sie die LICENSE-Datei statt des Badges und bestätigen Sie die Einordnung mit Ihrer eigenen Rechtsberatung.

Stellen Sie sicher, dass Sie die richtigen beiden Projekte vergleichen

Vier Dinge tragen Namen, die sich so ähnlich sind, dass eine Suche entgleisen kann. Drei davon sind GitHub-Repositories, und keines dieser drei war archiviert, als seine Metadaten am 21. September 2026 gelesen wurden; das vierte ist überhaupt kein Softwareprojekt.

• OpenClaw, die Game-Engine von 1997. pjasicek/OpenClaw ist eine C++-Neuimplementierung des Plattformspiels Captain Claw. Sie wurde 2017 erstellt, Jahre vor dem Assistenten, und besteht aus unabhängigem Spielcode.
• Ein Token, das sich OpenClaw nennt. Das Projekt erklärt, dass es keinen Token gibt, und seine eigene Verlaufsseite hält fest, dass Betrüger innerhalb von Minuten nach der Umbenennung im Januar 2026 einen $OPENCLAW-Token gestartet haben. Jeder unter diesem Namen vermarktete Presale oder Airdrop gehört nicht zum Projekt.
• Agent0, das Forschungsprojekt. aiming-lab/Agent0 ist eine akademische Apache-2.0-Reihe zu sich selbst weiterentwickelnden Agenten. Der Organisationsname unterscheidet sich nur in einem Zeichen von agent0ai und bezeichnet etwas völlig anderes.
• Space Agent. agent0ai/space-agent stammt vom selben Team, und seine README verweist auf einen gehosteten Demoserver, den Sie mit einem Gastkonto ausprobieren können. Alle Gebühren, die dort anfallen, sind Preise von Space Agent und nicht von Agent Zero.

Wer sollte was auswählen

Der Agent muss einen Computer bedienen. Wählen Sie Agent Zero. Seine Installationsdokumentation beginnt mit der Aussage, dass Agent Zero als Docker-Container läuft, und die README beschreibt den Desktop, den es in seinem Canvas öffnet, als echte XFCE-Sitzung innerhalb dieses Containers, ausdrücklich nicht als entfernte VM. Der Zugriff auf Ihren Hostcomputer ist eine separate, optionale Funktion: Die README verweist auf den A0-CLI-Connector, den Sie auf dem Host und nicht im Container ausführen. Der Preis für diese Leistungsfähigkeit ist der Container: Der VPS-Bereitstellungsleitfaden nennt als Mindestanforderung 2 GB RAM, 20 GB Speicherplatz und 1 vCPU; empfohlen werden 4+ GB, 50+ GB und 2+ vCPU.

Sie benötigen einen Assistenten, der jederzeit erreichbar und günstig zu hosten ist. Wählen Sie OpenClaw. Die FAQ für die erste Ausführung dokumentiert ein absolutes Minimum von 1 GB RAM, einem Kern, 500 MB freiem Speicherplatz und einem 64-Bit-Betriebssystem. Der Kompromiss ist das Berechtigungsmodell: Sandboxing ist standardmäßig deaktiviert, die Tool-Ausführung erfolgt auf dem Host, und die Dokumentation stellt ausdrücklich klar, dass die Sandbox bei Aktivierung keine perfekte Sicherheitsgrenze darstellt. Der Gateway-Prozess selbst bleibt in jedem Fall auf dem Host.

Sie entscheiden nach Kosten oder nach Migrationsaufwand. Beides kostet für die Software $0; die Entscheidung fällt daher nachgelagert. Agent Zero benötigt mindestens zwei konfigurierte kostenpflichtige Modell-Slots, bevor es zuverlässig arbeitet, und sein mitgeliefertes Context-Window-Plugin meldet Tokenzahlen und eine vollständige Fensteraufschlüsselung; ein Preis wird nur angezeigt, wenn der Anbieter die Nutzung meldet und LiteLLM das Modell zuordnet. OpenClaw benötigt zum Start ein Modell und enthält /status, /usage cost sowie ein Nutzungsfeld in der Control UI; die von OpenClaw selbst berechneten Ausgaben sind aus seinen Sitzungsprotokollen aggregierte Schätzungen, und vom Anbieter gemeldete Nutzung oder Quoten erscheinen daneben, wenn der Anbieter sie bereitstellt. Zur Migration: Der Zustand von Agent Zero liegt in einem benannten Docker-Volume, während OpenClaw den kanonischen Speicher als reine Markdown-Dateien in seinem Arbeitsbereich verwaltet (MEMORY.md und memory/*.md, in einen abgeleiteten SQLite-Speicher indexiert), was sich leichter lesen, vergleichen und an anderer Stelle weiterverwenden lässt.

Gegenüberstellung

Quellen für diese Tabelle, alle am 21. September 2026 gelesen: die beiden READMEs, Agent-Zero-VPS-Bereitstellung (der Authentifizierungsabschnitt dokumentiert den einzelnen Login und das Passwort; das Root-Passwort des Containers ist eine Einstellung in der oben verlinkten Installationsdokumentation), die README des Context-Window-Plugins, was OpenClaw sandboxed, OpenClaw-DM-Zugriffskontrolle, OpenClaw-Teams und OpenClaw-Nutzungsverfolgung.

Die Aufteilung nach Modellrollen ist der entscheidende Unterschied

Hier unterscheiden sich die beiden Produkte am stärksten, und hier verbirgt eine Feature-Checkliste die eigentliche Entscheidung. Agent Zero gruppiert Modelle in Presets, und sein Leitfaden für Modell-Presets besagt, dass jede Konfiguration ein Haupt-, ein Utility- und ein Embedding-Modell enthält; beim Wechsel des Presets werden sie daher gemeinsam gewechselt. Die Slots von OpenClaw sind separate Konfigurationsschlüssel, dokumentiert in seiner Referenz für Agent-Modelle.

Eine praktische Konsequenz für den Utility-Slot: Die Installationsdokumentation von Agent Zero warnt, dass sehr kleine Modelle (genannt werden 4B) bei zuverlässiger Speicherextraktion und -konsolidierung versagen, und verweist stattdessen auf Modelle der 70B-Klasse oder leistungsfähige Cloud-Flash-/Mini-Modelle; daher sollte man an dieser Stelle nicht blind sparen.

Kunavo stellt keine Embeddings bereit. Kein aktiviertes Modell unterstützt diesen Endpunkt; die Anfrage wird daher abgelehnt statt beantwortet, und der dritte Slot ist hier nichts, was Sie kaufen können. Beide Produkte dokumentieren für diesen Schritt eine lokale Option, und dies ist der zu verwendende Weg.

Die kuratierten Presets von Agent Zero — aus diesem öffentlichen Repository heruntergeladen, wenn keine gespeicherte Sammlung vorhanden ist — nennen konkrete Refs: Default kombiniert ein Chatmodell namens GPT-5.6 Terra mit einem Hilfsmodell namens flash-lite von Google, Power kombiniert GPT-5.6 Sol mit GPT-5.6 Luna, und Efficiency kombiniert ein GLM-Chatmodell mit einem DeepSeek-Hilfsmodell. Die Datei schreibt sie im verwendeten OpenRouter-Stil (openai/gpt-5.6-sol), daher ist keine Preset-Ref in der angegebenen Form eine Kunavo-ID. Kunavos Katalog enthält GPT-5.6 Terra und Sol sowie GPT-6 Astra, jedoch keine Modelle namens GPT-5.6 Luna, flash-lite, GLM oder DeepSeek. Daher behalten die Presets Power und Default jeweils ihr Hauptmodell unter Kunavos eigenen IDs und benötigen ein Ersatz-Hilfsmodell; das Preset Efficiency lässt sich überhaupt nicht zuordnen.

Was jedes davon tatsächlich kostet

Die Software kostet auf beiden Seiten $0. OpenClaw erklärt, dass es weder ein Abonnement noch eine Hosted-Stufe oder einen Token gibt, und wiederholt dies im README zusammen mit dem Hinweis, dass die Foundation eine unabhängige 501(c)(3) ist und OpenAI ein Spender und kein Eigentümer ist. Agent Zero veröffentlicht weder eine Preisseite noch einen kostenpflichtigen Tarif.

Agent Zero betreibt tatsächlich einen LLM-Endpunkt des Erstanbieters. Seine Startseite verlinkt ihn als „LLM API (beta)“ und nennt weder einen Preis noch eine Zugangsbedingung. Die Nutzungsbedingungen liefern beides: Es handelt sich um eine kostenlose Bonusfunktion für Inhaber, die den A0T-Token des Projekts staken; sie fungiert ausschließlich als Proxy zu einer Drittanbieter-API, die Quote wird dynamisch bestimmt und nicht garantiert, und es gibt weder Kundensupport noch Service Level Agreement oder Rückerstattungen. Lesen Sie die Bedingungen, bevor Sie annehmen, dass ein Beta-Label einen käuflichen Endpunkt bedeutet. A0T ist ein ERC-20-Token auf Ethereums Base-Layer-2; die eigene Token-Seite warnt, dass der Wert auf null fallen kann und durch keinerlei Garantie- oder Entschädigungsregelung abgedeckt ist. Das ist der als Mechanismus beschriebene Zugangsschutz; dieser Leitfaden bewertet ihn nicht preislich, empfiehlt ihn nicht und behandelt ihn nicht als Möglichkeit, Inferenz zu kaufen.

Für den Token-Anteil betrachten wir einen beispielhaften Monat zu Kunavos Katalogpreisen. Nehmen wir 8 Millionen nicht zwischengespeicherte Eingabe- und 400.000 Ausgabetoken für das Hauptmodell sowie 2 Millionen Eingabe- und 200.000 Ausgabetoken für das Utility-Modell an. Für diese Seite wurde keine der beiden Agentenschleifen gemessen. Betrachten Sie daher alle nachstehenden Zahlen als Berechnungen auf Grundlage einer angenommenen Arbeitslast, nicht als gemessene Aufgabenkosten und nicht als Abrechnungsobergrenze.

Die letzten beiden Zeilen sind die entscheidenden. Wenn Sie das Utility-Modell von Claude Haiku 4.5 auf GPT-5.6 Terra wechseln, verändert sich diese Summe um etwa einen Dollar, weil das Hauptmodell in dieser Aufteilung die meisten Tokens trägt. Die Optimierung des zweiten Slots ist nicht der Ort, an dem das Geld liegt, es sei denn, Ihre Arbeitslast ist ungewöhnlich chatarm. Beachten Sie außerdem, dass ein niedrigerer angegebener Tarif nicht dasselbe bedeutet wie niedrigere Kosten für den Abschluss der Aufgabe: Ein schwächeres Hauptmodell, das einen zweiten Versuch benötigt, kann mehr kosten als das stärkere Modell, das dies nicht musste.

Beide auf einen einzigen OpenAI-kompatiblen Endpunkt richten

Beide Produkte können über unterschiedliche Wege auf ein Gateway zugreifen. Das Folgende wurde am 21. September 2026 aus den Konfigurationsdateien und der Dokumentation der jeweiligen Projekte gelesen. Kunavo hat keinen der beiden Clients vollständig von Ende zu Ende ausgeführt; es handelt sich daher um dokumentiertes Protokollverhalten und nicht um ein verifiziertes Kompatibilitätsergebnis — halten Sie Ihre bestehende funktionierende Route während des Tests verfügbar.

Agent Zero. Aufrufe entfernter Modelle laufen über LiteLLM (models.py führt den lokalen sentence-transformers-Pfad daran vorbei), und der gewünschte Anbieter ist Other OpenAI compatible — die Konfigurations-ID other in conf/model_providers.yaml, wo dessen litellm_provider auf openai gesetzt ist. In models.py wird diese ID unmittelbar vor dem LiteLLM-Aufruf auf openai umgeschrieben, und Ihr Modellname wird unverändert weitergegeben. Die Installationsdokumentation legt den Schlüssel unter External Services und anschließend Other OpenAI-compatible API keys ab und wählt OpenAI Compatible als Anbieter in den Modelleinstellungen. Die Basis-URL ist das API-URL-Feld des jeweiligen Slots. Zum Modell selbst behandelt das Fehlerbehebungsdokument von Agent Zero ein anderes Anbieterpaar — dort heißt es, dass openai/gpt-5.3 für OpenRouter korrekt und für den nativen OpenAI-Anbieter falsch ist, der keinen Präfix verwendet — und dokumentiert kein ID-Format für Other OpenAI compatible. Verwenden Sie daher die IDs, die die Modellliste Ihres eigenen Gateways zurückgibt. Das Setzen einer Basis-URL veranlasst den Picker außerdem, die Modellliste von dieser Basis mit einem Bearer-Token anzufordern, wie der Model-Search-Endpunkt beschreibt. Der untenstehende Weg über Umgebungsvariablen ist aus models.py entnommen; dort löst get_api_key die drei Schreibweisen in dieser Reihenfolge auf und verwendet einen durch Kommas getrennten Wert im Round-Robin-Verfahren.

# Agent Zero resolves the key for provider id `other` from the first
# spelling it finds, in this order. A comma-separated value is
# round-robined across calls.
API_KEY_OTHER=your-kunavo-key
# OTHER_API_KEY=your-kunavo-key
# OTHER_API_TOKEN=your-kunavo-key

# The API URL field on each model slot (stored as api_base in the
# preset file) takes the OpenAI-shaped base: https://api.kunavo.com/v1

OpenClaw. Legen Sie in der JSON5-Konfiguration unter models.providers einen Block mit baseUrl, apiKey, einem Adapter in api und authHeader an, wenn die Anmeldedaten im Authorization-Header übertragen werden müssen — alle vier sind in der Referenz für benutzerdefinierte Anbieter beschrieben, die außerdem festhält, dass ein baseUrl ohne api standardmäßig openai-completions verwendet. Die an anderer Stelle verwendete Referenz lautet dann provider/model. Eine Startkonfiguration für Kunavos Messages-ähnliche Route sowie die Befehle zum Validieren und Neustarten sind bereits unter beste API für OpenClaw dokumentiert.

Vor der Migration sollten Sie fünf OpenClaw-Einschränkungen kennen; sie stammen alle aus der Referenz für benutzerdefinierte Anbieter und den Routing-Regeln. Die Codex-Agent-Laufzeit ist von einem benutzerdefinierten Endpunkt aus nicht erreichbar und schlägt geschlossen fehl, wenn Sie sie anfordern. Bei einem nicht nativen Completions-Endpunkt deaktiviert OpenClaw die Developer-Rolle und verwirft Hinweise zu Service-Tier, Store und Prompt-Cache. Bei einem nicht direkten Anthropic-ähnlichen Endpunkt unterdrückt es die impliziten Beta-Header, sofern Sie sie nicht selbst setzen. Pro Modell wird cost bei Auslassung standardmäßig auf null gesetzt, und die Nutzungsdokumentation behandelt aufgezeichnete Kosten von null Dollar als gültige Kostendaten; daher meldet /usage cost für diese Route $0, statt sie als nicht bepreist zu kennzeichnen. Und der von Ihnen konfigurierte baseUrl ist selbst die Entscheidung über das Netzwerkvertrauen: OpenClaw vertraut dem exakten Ursprung scheme://host:port über seinen geschützten Fetch-Pfad, während andere private Ziele, Loopback-Ziele oder Ziele mit einem anderen Port weiterhin ein ausdrückliches request.allowPrivateNetwork-Opt-in erfordern.

Wenn Sie sich entscheiden, eines der beiden Frameworks auf einen einzigen OpenAI-kompatiblen Endpunkt zu richten, erstellen Sie ein Kunavo-Konto. Das Minimum ist eine vorausbezahlte Aufladung von $10 ohne Abonnement; Abrechnung erklärt, warum eine Katalogschätzung eine Untergrenze und keine Obergrenze ist.

Was dieser Vergleich nicht feststellt

Für diese Seite wurde kein Laufzeittest mit einem der beiden Produkte durchgeführt. Konkret nicht verifiziert wurden: ob die Tool-Calling-Schleife von Agent Zero für ein beliebiges Modell über einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt eines Drittanbieters vollständig von Ende zu Ende funktioniert; ob der Modell-Picker die Modellliste eines bestimmten Gateways analysiert; ob der native Anthropic-Anbieter überhaupt eine benutzerdefinierte API-URL akzeptiert, was der eigene UI-Hinweis nicht sagt. Auf der OpenClaw-Seite wurde das Verhalten des Prompt-Caches über einen nicht direkten Anthropic-ähnlichen Endpunkt hier nicht getestet; es steht im Zusammenhang mit den oben genannten unterdrückten Beta-Headern. Der Tokenverbrauch pro Aufgabe wurde für keine der beiden Schleifen gemessen. Sternzahlen, Versionsnummern, npm-Dist-Tags und Hardware-Minima sind Einzelmessungen vom 21. September 2026 und werden sich ändern.

Für angrenzende Entscheidungen behandelt OpenClaw-Preise die vollständigen Betriebskosten, OpenClaw-Alternativen das weitere Feld, und die Referenz für die OpenAI-kompatible API die Endpunktform, die beide Produkte ansprechen.

Häufig gestellte Fragen

Repository-Metadaten, Release-Tags, npm-Dist-Tags und die offizielle Dokumentation beider Projekte wurden am 21. September 2026 geprüft. Kunavo-Tarife stammen aus dem aktuellen Modellkatalog; die Monatssummen sind Tokenberechnungen auf Grundlage einer genannten Annahme und keine gemessenen Aufgabenkosten.