IronClaw vs. OpenClaw: Laufzeit, Datenschutzgrenzen und Modellanbieter

IronClaw und OpenClaw sind beide kostenlose, selbst gehostete Agent-Laufzeitumgebungen, und der Unterschied ist architektonischer Natur: IronClaw ist eine von OpenClaw inspirierte Neuimplementierung in Rust, die jedes Tool in einer WASM-Sandbox isoliert und PostgreSQL voraussetzt, während OpenClaw das ältere, deutlich größere TypeScript-Projekt ist, dessen Tools auf dem Host ausgeführt werden, bis Sie eine Sandbox konfigurieren. Was die Feature-Listen auslassen, ist, dass IronClaws zentrale Datenschutzbehauptung davon abhängt, wo die Inferenz ausgeführt wird, nicht vom Produkt selbst — und die Dokumentation von NEAR AI schränkt sie bereits für Modelle ein, die lediglich weitergeleitet werden.

Zunächst eine Abgrenzung, da die Suchergebnisse fünf Dinge vermischen. Diese Seite behandelt github.com/nearai/ironclaw, dessen Preise unter www.ironclaw.com aufgeführt sind. Es handelt sich nicht um die Gaming-Maus Corsair IRONCLAW, nicht um das separate Enterprise-Produkt unter ironclaw.tech (das keine Preise veröffentlicht und zu einem anderen Unternehmen gehört), nicht um das inaktive Repository eines ähnlich benannten Projekts unter einem anderen Eigentümer und nicht um das Tabletop-Rollenspiel von 1999. Auf der anderen Seite bezeichnet OpenClaw hier den KI-Assistenten unter github.com/openclaw/openclaw mit der Dokumentation unter docs.openclaw.ai, nicht die unabhängige Neuimplementierung eines Plattformspiels aus den 1990er-Jahren mit demselben Namen.

Wer sollte was auswählen

Ein weiterer struktureller Unterschied vor den Tabellen: IronClaw liefert zwei Laufzeitumgebungen in einem Repository, und jede Konfigurationsanweisung muss angeben, welche davon gemeint ist. Die Umgebungsvorlage erklärt, dass die neuere Reborn-Binärdatei von v1 getrennt ist und Authentifizierung oder Middleware nicht mit den v1-Kanälen und dem Web-Stack teilt. Außerdem greift eine Reborn-Einstellung nicht auf OAUTH_BASE_URL des v1-Gateways zurück, sodass ein alter v1-Wert die Reborn-Callback-URLs nicht umschreiben kann. ironclaw onboard schreibt den Reborn-Zustand nach $HOME/.ironclaw/reborn. Wenn ein Tutorial nicht angibt, welche Laufzeitumgebung konfiguriert wird, gehen Sie davon aus, dass es nicht anwendbar ist.

Feature-Parität gemäß IronClaws eigener Matrix

Am 21. September 2026 aus IronClaws FEATURE_PARITY.md gelesen. Betrachten Sie die Datei als veralteten Beleg und nicht als aktuellen Stand: Im eigenen Kopfbereich steht, dass sie zuletzt anhand der OpenClaw-Versionen 2026.3.11 bis 2026.4.30 am 2. Mai 2026 geprüft wurde. Alles, was als fehlend markiert ist, könnte inzwischen implementiert worden sein; außerdem bewertet der Anbieter sich selbst — dieselbe Datei markiert launchd/systemd integration in einem Abschnitt als nicht implementiert, schreibt IronClaws Reborn service install in einem anderen jedoch Unterstützung für launchd und systemd zu. Deshalb ist diese Zeile nicht in der obigen Tabelle enthalten. Lesen Sie auch die Zeile /v1/embeddings eng aus: Sie besagt, dass IronClaw keinen eigenen OpenAI-kompatiblen Embeddings-Endpunkt bereitstellt; dieselbe Datei markiert OpenAI embeddings auf beiden Seiten als implementiert und nutzbar. Kunavo stellt kein Embedding-Modell bereit, daher benötigt dieser Schritt unabhängig von der verwendeten Laufzeitumgebung einen separaten Anbieter.

Was die beiden jeweils kosten

Preise von www.ironclaw.com und den beiden Repositories, gelesen am 21. September 2026. Drei wichtige Hinweise. Die Starter-Karte zeigt 5 $ durchgestrichen und 0 $ als angezeigten Betrag — im Seiten-Markup bestätigt —, aber die Website nennt weder ein Enddatum noch Bedingungen; gehen Sie daher nicht davon aus, dass 0 $ dauerhaft gilt. Jeder Tarif wirbt mit „credits included“ in Höhe des jeweiligen Preises, und die Website sagt nie, welche Token damit gekauft werden, welches Modell vorausgesetzt wird oder ob sie verfallen; daher lässt sich daraus kein Preis pro Token ableiten. Und die Preisüberschrift „up to 130M tokens per month“ ist Werbetext zur Konfiguration mit fünf Agents, ohne Angabe eines Modells oder einer Aufteilung zwischen Eingabe und Ausgabe; es ist IronClaws Behauptung und kein Recheneingang.

Die Datenschutzbehauptung wird nicht mit der base URL übertragen

Dieser Punkt muss stimmen, denn hier kann ein vernünftiger Leser durch zwei zutreffende Dokumente in die Irre geführt werden. www.ironclaw.com verkauft das gehostete Produkt mit Confidential Computing: Es startet innerhalb einer Trusted Execution Environment. Die eigene Modelldokumentation von NEAR AI zieht dagegen ausdrücklich die Grenze — in einer TEE gehostete Modelle laufen auf der GPU-Flotte von NEAR innerhalb von Trusted Execution Environments und unterstützen Attestierung, Signaturen und Verifizierung, während Modelle von Drittanbietern über das Gateway an ihre Anbieter weitergeleitet werden und sich laut Dokumentation die TEE-Garantien für Datenschutz und Verifizierbarkeit nicht auf den Upstream-Anbieter erstrecken.

Die Grenze wird also innerhalb von NEAR AI Cloud überschritten, nicht erst beim Verlassen der Plattform. Wenn Sie bei NEAR ein weitergeleitetes Anthropic-, OpenAI- oder Google-Modell auswählen, befinden Sie sich bereits außerhalb des vertraulichen Pfads. Wenn Sie eine der beiden Laufzeitumgebungen auf ein unabhängiges OpenAI-kompatibles Gateway richten, ist das ein weiterer Schritt nach außen; kein Gateway übernimmt diese Garantie allein dadurch, dass es den Datenverkehr akzeptiert. Wenn Attestierung Ihre tatsächliche Anforderung ist, besteht der Weg über ein in einer TEE gehostetes Modell bei einem Anbieter, der dies anbietet. Sie sollten den Status des jeweiligen Modells anhand der eigenen Dokumentation des Anbieters bestätigen, statt einer Liste zu vertrauen, auch nicht der auf dieser Seite. Bei NEAR befindet sich dieses Kennzeichen in der Dokumentation, nicht in der API: Das öffentliche JSON /v1/models verfügt über kein eigenes TEE-Feld, und bei der Auslesung am 21. September 2026 waren die nächstliegenden enthaltenen Signale der Wert owned_by — nearai bei neun Einträgen und attested 3p bei vier — sowie Freitextbeschreibungen, von denen eine das Modell als „Anonymized, not TEE-protected“ bezeichnet.

Was einen Anbieterwechsel übersteht, ist IronClaws lokale Schicht, und sie sollte von der Werbung getrennt betrachtet werden. Die Sicherheitsdokumentation beschreibt im Ruhezustand verschlüsselte Geheimnisse, die nie in den Container gelangen und auf der Netzwerk-Proxy-Schicht in ausgehende Anfragen injiziert werden, sowie Tools, die deklarieren, welche Zugangsdaten sie benötigen, statt sie auszulesen, und einen Leak-Detektor, der mehr als 15 Geheimnismuster scannt. Das sind Eigenschaften der Laufzeitumgebung. Sie hängen nicht davon ab, welchen Modellendpunkt Sie aufrufen; beim Anbieterwechsel bleiben sie erhalten, während nur die Behauptung des Confidential Computing entfällt.

Einen Punkt wird diese Seite nicht beschönigen: Die Vergleichstabelle von ironclaw.com charakterisiert den Umgang von OpenClaw mit Geheimnissen als „LLM sees secrets“ und dessen Netzwerkkontrolle als „Unrestricted“. Das ist die Darstellung eines Anbieters über einen Wettbewerber, und die eigene Dokumentation von OpenClaw beschreibt eine Konstellation, die diese beiden Bezeichnungen nicht erfassen. Die Seite zu Geheimnissen und Speicherung dokumentiert SecretRef-Anbieter auf Basis von env, file, exec oder store, eine Zuordnung dazu, welche Dateien auf der Festplatte welche Zugangsdaten enthalten, sowie eine Protokoll- und Transkriptbereinigung, die laut Dokumentation immer aktiviert ist und nicht per Konfiguration deaktiviert werden kann. Das Dokumentationsverzeichnis ergänzt eine openclaw secrets-CLI, einen openclaw security audit-Befehl und einen gemeinsamen Secret Store mit einem standardmäßig deaktivierten Secret-Egress-Proxy. Daneben erklärt das README, dass Tools in der Hauptsitzung auf dem Host ausgeführt werden, sofern Sie keine Sandbox konfigurieren, und der Sicherheitsleitfaden grenzt das Produkt auf eine Vertrauensgrenze pro Gateway statt auf feindliche Multi-Tenancy ein. Unterschiedliche Standardeinstellungen, dokumentierte Gegenmaßnahmen auf beiden Seiten und kein gemessener Vergleich beider Systeme — hier wird nicht getestet, ob ein bestimmter Prompt tatsächlich ein Geheimnis aus einer der beiden Laufzeitumgebungen extrahieren kann.

Eine der beiden Laufzeitumgebungen auf einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt richten

Beide akzeptieren eine benutzerdefinierte base URL; die Fehlerfälle unterscheiden sich. Dies sind Auswertungen der veröffentlichten Konfigurationsdokumente beider Projekte vom 21. September 2026 — Kunavo hat keinen der beiden Clients zur Laufzeit getestet, und eine veröffentlichte Einrichtungsanleitung ist kein Kompatibilitätstest.

Zwei Inkonsistenzen in IronClaw sollten Sie bei Ihrer eigenen Installation klären, statt sich auf ein Dokument zu verlassen. .env.example listet neun mögliche LLM_BACKEND-Werte auf, während docs/capabilities/llm-providers.md mehr als zwanzig provider_id-Einträge aufführt und empfiehlt, für OpenRouter, Together und Fireworks die dedizierten IDs zu verwenden, die die Umgebungsvorlage weiterhin über den generischen Adapter leitet; beide Dateien sind am main aktuell. Die Dokumentationstabelle ist die ausführlichere und diejenige, die zur Verwendung der dedizierten IDs rät, aber keine der beiden Dateien beschreibt Ihre Installation: Führen Sie ironclaw models list aus, um den Katalog Ihrer tatsächlichen Build-Version abzurufen.

Ein durchgerechnetes Kostenbeispiel für die Modellroute

Dies ist eine beispielhafte Tokenrechnung, keine gemessenen Aufgabenkosten und keine Obergrenze für die Rechnung. Nehmen wir einen Tag mit Datenverkehr eines persönlichen Assistenten an, der 1.000.000 nicht zwischengespeicherte Eingabetokens sendet — ein langer System-Prompt, Tooldefinitionen und ein über ungefähr vierzig Runden erneut gesendeter fortlaufender Verlauf — und 30.000 Ausgabetokens empfängt. Beide Laufzeitumgebungen sind kostenlos, daher ist dies die einzige nutzungsabhängige Position und sie ist unabhängig davon, welche Umgebung Sie ausführen, identisch. Die Tarife sind aktuelle Preise des Kunavo-Katalogs pro einer Million Tokens.

Für einen Vergleich am selben Tag mit IronClaws Standardanbieter erscheinen drei Modell-IDs in beiden Katalogen. Der am 21. September 2026 gelesene öffentliche Modelle-Endpunkt von NEAR AI Cloud listete anthropic/claude-haiku-4-5 mit 1,00 $ für die Eingabe und 5,00 $ für die Ausgabe pro einer Million Tokens, anthropic/claude-sonnet-4-6 mit 3,00 $ und 15,00 $ sowie anthropic/claude-opus-4-6 mit 5,00 $ und 25,00 $ — unter fünfzig zurückgegebenen IDs. Alle drei enthielten in derselben Antwort is_ready: false; betrachten Sie die Werte daher als aufgeführte Tarife und nicht als Beleg dafür, dass die Route offen ist. Kunavos Katalog listet Claude Haiku 4.5 mit $0.70 / $3.50, Claude Sonnet 4.6 mit $2.10 / $10.50 und Claude Opus 4.6 mit $3.50 / $17.50. Beide Kataloge ändern sich, lesen Sie den Endpunkt daher erneut aus, statt einen der Werte als dauerhaft anzusehen — und denken Sie daran, dass der günstigste aufgeführte Tarif und die niedrigsten Kosten zum Abschließen einer Aufgabe unterschiedliche Aussagen sind: Ein Modell, das zum niedrigen Tarif drei Versuche benötigt, kann mehr kosten als eines, das zum höheren Tarif einen einzigen Versuch benötigt.

Ob die in den gehosteten IronClaw-Tarifen enthaltenen Credits einen Monat wie in der obigen Tabelle abdecken, kann diese Seite nicht beantworten, da ironclaw.com keine Umrechnung von Credits in Tokens veröffentlicht. Der Katalogbetrag von Kunavo ist eine Abrechnungsuntergrenze und keine Obergrenze: Wenn der Upstream seine Kosten meldet, entspricht die Rechnung dem höheren Wert aus den Katalogkosten und den Upstream-Kosten multipliziert mit dem anwendbaren Aufschlag. Cache-Gebühren und externe Tools sind in diesem Beispiel nicht enthalten. Die minimale Aufladung bei Kunavo beträgt $10 als Prepaid-Guthaben; dies ist ein Mindestbetrag zur Finanzierung, keine Aufgaben- oder Abonnementgebühr — siehe Abrechnungsdetails.

Einrichtung

Unabhängig davon, welche Laufzeitumgebung Sie wählen, sieht die Endpunktseite gleich aus: eine OpenAI-kompatible base URL und ein Schlüssel. Beginnen Sie mit dem Quickstart für das Format von base URL und Schlüssel sowie mit der Dokumentation zur Anthropic base URL, wenn Sie stattdessen OpenClaws anthropic-messages-Route verwenden. Lassen Sie während des Tests einen funktionierenden Anbieter konfiguriert, führen Sie eine klar begrenzte Aufgabe aus und lesen Sie anschließend die tatsächlich von Ihrem Konto verbuchte Belastung — dieser Abgleich ist bei OpenClaw besonders wichtig, da ein fehlender cost-Block dazu führt, dass der eigene Nutzungsbericht null ausweist. Erstellen Sie ein Kunavo-Konto, sobald Sie einen Schlüssel aufladen möchten.

Vergleichen Sie weitere Optionen? OpenClaw-Preise deckt die Kostenseite ab, die beste API für OpenClaw vergleicht Anbieter-Routen, NanoClaw vs. OpenClaw und ZeroClaw vs. OpenClaw behandeln zwei weitere Varianten derselben Idee, und OpenAI-kompatible API erklärt die Endpoint-Mechanik.

Häufig gestellte Fragen

Abgeglichen am 21. September 2026 mit der GitHub-API für nearai/ironclaw und dessen neuestem Release, dem npm-Registry-Eintrag für openclaw, der unverarbeiteten README, .env.example, FEATURE_PARITY.md und der Anbieterdokumentation in beiden Repositories, docs.openclaw.ai, docs.near.ai und dem Live-Modellkatalog von cloud-api.near.ai sowie dem gerenderten Markup von www.ironclaw.com. Kunavo hat keinen der beiden Clients ausgeführt: Jede Konfigurationsaussage oben ist eine Auswertung der Quelldokumente der Anbieter, kein Kompatibilitätstest. Kunavos Tokenpreise stammen aus dem Live-Katalog, und jedes Dollarbeispiel hier ist illustrative Token-Arithmetik, nicht die gemessenen Kosten einer Aufgabe.