Agent Zero frente a OpenClaw: ejecución, memoria y costes de los modelos

Agent Zero y OpenClaw tienen ambos licencia MIT y se pueden instalar gratis, y no compiten por el mismo trabajo: Agent Zero proporciona a un agente un ordenador Linux en un contenedor para trabajar dentro de él, mientras que OpenClaw ejecuta un gateway persistente en hardware que posees y te permite acceder a él mediante canales de chat. Elige Agent Zero cuando el agente necesite una máquina. Elige OpenClaw cuando necesites un asistente siempre accesible. En ambos casos, la factura recurrente son los tokens de los modelos más el equipo donde lo ejecutes, antes de añadir cualquier API de herramientas de pago por tu cuenta.

Ambos proyectos estaban activos cuando se comprobó esta página el 21 de septiembre de 2026. El repositorio de Agent Zero no estaba archivado y había recibido cambios el día anterior; su versión etiquetada más reciente era la v2.12, publicada el 9 de septiembre de 2026 después de la v2.11 del 27 de agosto. El repositorio de OpenClaw tampoco estaba archivado y había recibido cambios ese mismo día. Los recuentos de estrellas leídos en la API de GitHub ese mismo día eran 19,225 y 390,183; cambian a diario y son una señal de popularidad, no de calidad.

Dos detalles de versión se interpretan fácilmente de forma incorrecta. OpenClaw ofrece varios canales de actualización, y ese documento asigna el canal stable a la etiqueta de distribución npm latest, mientras que extended-stable es una etiqueta independiente. El 21 de septiembre de 2026, el registro mostraba latest en 2026.9.5 y extended-stable en 2026.6.35, y cada etiqueta se reasigna de forma independiente; por tanto, consulta la etiqueta de distribución en lugar de inferir el canal a partir del número de versión. Por separado, ambos archivos LICENSE contienen los términos de la licencia MIT —Agent Zero bajo Agent Zero, s.r.o., y OpenClaw bajo OpenClaw Foundation—, mientras que la API de licencias de GitHub informa NOASSERTION para ambos repositorios. Si la licencia es una cuestión de adquisición, lee el archivo LICENSE en lugar de la insignia y confírmalo con tu propio asesor legal.

Comprueba que estás comparando los dos proyectos correctos

Hay cuatro cosas cuyos nombres se parecen lo suficiente como para desviar una búsqueda. Tres de ellas son repositorios de GitHub, y ninguno de esos tres estaba archivado cuando se leyó su metadata el 21 de septiembre de 2026; la cuarta ni siquiera es un proyecto de software.

• OpenClaw, el motor de juegos de 1997. pjasicek/OpenClaw es una reimplementación en C++ del juego de plataformas Captain Claw. Se creó en 2017, años antes que el asistente, y es código de juego no relacionado.
• Un token que se hace llamar OpenClaw. El proyecto indica que no tiene ningún token, y su propia página del historial registra que unos estafadores lanzaron un token $OPENCLAW pocos minutos después del cambio de nombre de enero de 2026. Cualquier preventa o airdrop promocionado con ese nombre no pertenece al proyecto.
• Agent0, el proyecto de investigación. aiming-lab/Agent0 es una serie académica Apache-2.0 sobre agentes autoevolutivos. El nombre de la organización difiere en un solo carácter de agent0ai y se trata de algo completamente distinto.
• Space Agent. agent0ai/space-agent pertenece al mismo equipo, y su README enlaza a un servidor de demostración alojado que puedes probar con una cuenta de invitado. Cualquier importe que cobre corresponde a los precios de Space Agent, no a los de Agent Zero.

Quién debería elegir cuál

Necesitas que el agente opere un ordenador. Elige Agent Zero. Sus documentos de instalación comienzan indicando que Agent Zero se ejecuta como un contenedor de Docker, y el README describe el escritorio que abre en su Canvas como una sesión XFCE real dentro de ese contenedor, explícitamente no como una VM remota. Acceder a la máquina anfitriona es una opción independiente que debes activar: el README señala el conector A0 CLI, que se ejecuta en el host y no dentro del contenedor. El coste de esa capacidad es el contenedor: la guía de despliegue en VPS establece un mínimo de 2 GB de RAM, 20 GB de almacenamiento y 1 vCPU, con 4+ GB, 50+ GB y 2+ vCPU como valores recomendados.

Necesitas un asistente que esté siempre disponible y sea barato de alojar. Elige OpenClaw. Sus preguntas frecuentes de la primera ejecución documentan un mínimo absoluto de 1 GB de RAM, un núcleo, 500 MB de espacio libre en disco y un sistema operativo de 64 bits. La contrapartida es el modelo de permisos: el sandboxing está desactivado de forma predeterminada, la ejecución de herramientas se realiza en el host y la documentación deja claro que el sandbox, cuando está habilitado, no constituye una frontera de seguridad perfecta. El proceso de gateway permanece siempre en el host en cualquier caso.

Estás decidiendo en función del coste o del esfuerzo de migración. Ambos tienen un coste de $0 para el software, así que la decisión está en lo que viene después. Agent Zero necesita al menos dos slots de modelos de pago configurados para funcionar correctamente, y su plugin Context Window incluido informa del recuento de tokens y de un desglose de la ventana completa; muestra un precio solo cuando el proveedor informa del uso y LiteLLM asigna el modelo. OpenClaw necesita un modelo para empezar e incluye /status, /usage cost y un panel de uso en la interfaz de control; las cifras de gasto que OpenClaw calcula por sí mismo son estimaciones agregadas a partir de sus registros de sesión, y el uso o la cuota informados por el proveedor aparecen junto a ellas cuando el proveedor los expone. En cuanto a la migración: el estado de Agent Zero vive en un volumen con nombre de Docker, y OpenClaw mantiene la memoria canónica como archivos Markdown sin formato en su espacio de trabajo (MEMORY.md y memory/*.md, indexados en un almacén SQLite derivado), que es más fácil de leer, comparar y trasladar a otro lugar.

Comparación lado a lado

Fuentes de esta tabla, todas consultadas el 21 de septiembre de 2026: los dos README, despliegue de Agent Zero en VPS (su sección de autenticación documenta el inicio de sesión y la contraseña únicos; la contraseña raíz del contenedor es una configuración indicada en la documentación de instalación enlazada anteriormente), el README del plugin Context Window, qué pone OpenClaw en el sandbox, control de acceso a mensajes directos de OpenClaw, equipos de OpenClaw y seguimiento del uso de OpenClaw.

La separación por roles de modelo es la diferencia real

Aquí es donde más divergen los dos productos y donde una lista de funciones oculta la decisión. Agent Zero agrupa los modelos en preajustes, y su guía de preajustes de modelos afirma que cada configuración contiene un modelo principal, uno de utilidad y uno de embeddings, de modo que cambiar de preajuste los cambia conjuntamente. Los slots de OpenClaw son claves de configuración independientes, documentadas en su referencia de modelos de agentes.

Una consecuencia práctica para el slot de utilidad: la documentación de instalación de Agent Zero advierte que los modelos muy pequeños (menciona los de 4B) fallan al extraer y consolidar la memoria de forma fiable, y recomienda modelos de clase 70B o modelos cloud flash/mini potentes; por tanto, no es un lugar donde ahorrar a ciegas.

Kunavo no ofrece embeddings. Ningún modelo habilitado respalda ese endpoint, por lo que la solicitud se rechaza en lugar de responderse, y el tercer slot no es algo que puedas comprar aquí. Ambos productos documentan una opción local para ese paso, y esa es la vía que debes utilizar.

Los preajustes seleccionados de Agent Zero —descargados de ese repositorio público cuando no existe una colección guardada— nombran referencias específicas: Default empareja un modelo de chat GPT-5.6 Terra con un modelo de utilidad Google flash-lite, Power empareja GPT-5.6 Sol con GPT-5.6 Luna, y Efficiency empareja un modelo de chat GLM con un modelo de utilidad DeepSeek. El archivo los escribe con el estilo de OpenRouter que utiliza (openai/gpt-5.6-sol), por lo que ninguna referencia de preajuste es un id de Kunavo tal como está escrita. El catálogo de Kunavo incluye GPT-5.6 Terra y Sol y GPT-6 Astra, pero no incluye ningún modelo GPT-5.6 Luna, flash-lite, GLM ni DeepSeek. Por tanto, los preajustes Power y Default conservan su modelo principal bajo los ids propios de Kunavo y necesitan un modelo de utilidad sustituto, mientras que el preajuste Efficiency no se puede asignar en absoluto.

Cuánto cuesta realmente cada uno

El software cuesta $0 en ambos casos. OpenClaw afirma que no tiene suscripción, nivel alojado ni token, y lo repite en el README junto con la nota de que la Foundation es una organización independiente 501(c)(3) y que OpenAI es un donante, no el propietario. Agent Zero no publica ninguna página de precios ni plan de pago.

Agent Zero sí ofrece un endpoint LLM de primera parte. Su página principal lo enlaza como “LLM API (beta)” y no indica ni un precio ni una condición de acceso. La página de términos proporciona ambos datos: es una función adicional gratuita para los titulares que hagan staking del token A0T del proyecto, actúa únicamente como proxy hacia una API de terceros, la cuota se determina dinámicamente y no está garantizada, y no hay atención al cliente, acuerdo de nivel de servicio ni reembolsos. Lee los términos antes de asumir que la etiqueta beta significa que es un endpoint que se puede comprar. A0T es un token ERC-20 en la capa 2 Base de Ethereum cuya propia página del token advierte que su valor puede caer a cero y que no está cubierto por ninguna garantía ni mecanismo de compensación. Esa es la condición de acceso descrita como mecanismo; esta guía no le asigna un precio, no lo recomienda ni lo trata como una forma de comprar inferencia.

Para la parte correspondiente a los tokens, aquí tienes un mes ilustrativo a las tarifas del catálogo de Kunavo. Supón 8 millones de tokens de entrada sin caché y 400.000 tokens de salida en el modelo principal, además de 2 millones de tokens de entrada y 200.000 tokens de salida en el modelo de utilidad. Nadie midió el bucle de ninguno de los dos agentes para esta página, así que considera todas las cifras siguientes como operaciones aritméticas sobre una carga de trabajo supuesta, no como el coste medido de una tarea ni como un límite máximo de facturación.

Las dos últimas filas son las útiles. Cambiar el modelo de utilidad de Claude Haiku 4.5 a GPT-5.6 Terra modifica este total en aproximadamente un dólar, porque el modelo principal procesa la mayor parte de los tokens en esta distribución. Optimizar el segundo slot no es donde está el ahorro, a menos que tu carga de trabajo tenga muy poco chat. Ten en cuenta también que una tarifa publicada más baja no equivale a afirmar que el coste de completar la tarea sea menor: un modelo principal más débil que necesite un segundo intento puede costar más que el modelo más potente que no lo necesitó.

Dirigir cualquiera de los dos a un único endpoint compatible con OpenAI

Ambos productos pueden apuntar a un gateway, aunque por rutas distintas. Lo que sigue se leyó en los archivos de configuración y la documentación propios de cada proyecto el 21 de septiembre de 2026. Kunavo no ha ejecutado ninguno de los dos clientes de extremo a extremo, así que esto describe el protocolo documentado, no un resultado de compatibilidad verificado; mantén disponible tu ruta actual operativa mientras lo pruebas.

Agent Zero. Las llamadas a modelos remotos pasan por LiteLLM (models.py desvía de este el flujo local de sentence-transformers), y el proveedor que quieres es Other OpenAI compatible: id de configuración other en conf/model_providers.yaml, donde su litellm_provider es openai. En models.py ese id se reasigna a openai justo antes de la llamada a LiteLLM, y el nombre de tu modelo se transmite sin cambios. La documentación de instalación sitúa la clave en External Services, después en Other OpenAI-compatible API keys, y selecciona OpenAI Compatible como proveedor en la configuración del modelo. La URL base es el campo de URL de API de cada slot. En cuanto al propio id del modelo, la documentación de resolución de problemas de Agent Zero cubre otra pareja de proveedores: indica que openai/gpt-5.3 es correcto para OpenRouter e incorrecto para el proveedor nativo de OpenAI, que no utiliza ningún prefijo, y no documenta ningún formato de id para Other OpenAI compatible; por tanto, utiliza los ids que devuelva la lista de modelos de tu propio gateway. Establecer una URL base también hace que el selector solicite la lista de modelos a esa base con un token bearer, según el endpoint de búsqueda de modelos. La ruta mediante variables de entorno se lee en models.py, donde get_api_key resuelve las tres formas de escritura en orden y aplica round-robin a un valor separado por comas.

# 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. Registra un bloque en models.providers en la configuración JSON5 con baseUrl, apiKey, un adaptador en api y authHeader cuando la credencial deba enviarse en la cabecera Authorization; los cuatro aparecen en la referencia de campos de proveedores personalizados, que también indica que un baseUrl sin api toma openai-completions de forma predeterminada. La referencia utilizada en el resto es entonces provider/model. En la mejor API para OpenClaw ya se ha documentado una configuración inicial para la ruta de Kunavo con formato Messages, junto con los comandos de validación y reinicio.

Conviene conocer cinco restricciones de OpenClaw antes de migrar; todas proceden de su referencia de proveedores personalizados y sus reglas de enrutamiento. El runtime del agente Codex no es accesible desde un endpoint personalizado y falla de forma cerrada si lo exiges. En un endpoint de completions no nativo, OpenClaw desactiva el rol de desarrollador y elimina las indicaciones de service-tier, store y prompt-cache. En un endpoint con formato Anthropic no directo, suprime las cabeceras beta implícitas, a menos que las establezcas tú mismo. Por modelo, cost toma como valor predeterminado todos ceros cuando se omite, y la documentación de uso considera válido un coste registrado de cero dólares como dato de coste, por lo que /usage cost informa $0 para esa ruta en lugar de marcarla como sin precio. Además, el baseUrl que configures es en sí mismo la decisión de confianza de red: OpenClaw confía en ese origen exacto scheme://host:port mediante su ruta de fetch protegida, mientras que otros destinos privados, de loopback o con un puerto diferente siguen necesitando una habilitación explícita de request.allowPrivateNetwork.

Si decides dirigir cualquiera de los dos harnesses a un único endpoint compatible con OpenAI, crea una cuenta de Kunavo. El mínimo es una recarga prepaga de $10 sin suscripción; la facturación explica por qué una estimación del catálogo es un mínimo y no un máximo.

Lo que esta comparación no establece

No se ejecutó ninguna prueba de runtime para esta página contra ninguno de los dos productos. En concreto, no se ha verificado si el bucle de llamadas a herramientas de Agent Zero se completa de extremo a extremo mediante un endpoint de terceros compatible con OpenAI para un modelo determinado; si su selector de modelos analiza la lista de modelos de un gateway concreto; ni si su proveedor Anthropic nativo acepta una URL de API personalizada, algo que su propia sugerencia de la interfaz no indica. En el lado de OpenClaw, aquí no se ha probado el comportamiento de la caché de prompts mediante un endpoint con formato Anthropic no directo, y este interactúa con las cabeceras beta suprimidas mencionadas anteriormente. Tampoco se midió el consumo de tokens por tarea para ninguno de los dos bucles. Los recuentos de estrellas, números de versión, dist-tags de npm y mínimos de hardware son lecturas únicas fechadas el 21 de septiembre de 2026 y cambiarán.

Para decisiones relacionadas, precios de OpenClaw cubre su factura operativa completa, alternativas a OpenClaw cubre el panorama más amplio y la referencia de la API compatible con OpenAI cubre el formato de endpoint que ambos productos utilizan.

Preguntas frecuentes

Metadatos del repositorio, etiquetas de lanzamiento, dist-tags de npm y documentación oficial de ambos proyectos comprobados el 21 de septiembre de 2026. Las tarifas de Kunavo se leen del catálogo de modelos activo; los totales mensuales son operaciones aritméticas sobre tokens basadas en una suposición declarada, no costes medidos de tareas.