IronClaw et OpenClaw sont tous deux des environnements d'exécution d'agents gratuits et auto-hébergés, et leur différence est architecturale : IronClaw est une réimplémentation en Rust inspirée d'OpenClaw, qui isole chaque outil dans un bac à sable WASM et nécessite PostgreSQL, tandis qu'OpenClaw est le projet TypeScript plus ancien et beaucoup plus vaste, dont les outils s'exécutent sur l'hôte tant que vous n'avez pas configuré le bac à sable. Ce que les listes de fonctionnalités ne précisent pas, c'est que la principale promesse de confidentialité d'IronClaw dépend de l'endroit où l'inférence s'exécute, et non du produit — et que la propre documentation de NEAR AI l'exclut déjà pour les modèles qu'il se contente de relayer.
Commençons par une clarification, car les résultats de recherche mélangent cinq éléments. Cette page concerne github.com/nearai/ironclaw, tarifé sur www.ironclaw.com. Il ne s'agit ni de la souris gaming Corsair IRONCLAW, ni du produit d'entreprise distinct disponible sur ironclaw.tech (qui ne publie aucun prix et appartient à une autre entreprise), ni du dépôt similaire dormant d'un autre propriétaire, ni du jeu de rôle sur table de 1999. De l'autre côté, OpenClaw désigne ici l'assistant IA disponible sur github.com/openclaw/openclaw, dont la documentation se trouve sur docs.openclaw.ai, et non la réimplémentation sans lien du jeu de plateforme des années 1990 portant le même nom.
Qui devrait choisir lequel
| Si c’est votre cas | Choisir | Ce que cela vous coûte |
|---|---|---|
| Vous avez besoin de WhatsApp, iMessage, Matrix, Microsoft Teams, Google Chat ou LINE aujourd'hui | OpenClaw | La propre matrice de parité d'IronClaw marque les six comme non implémentés lors de sa vérification du 2 mai 2026 ; Telegram et Slack sont marqués comme terminés dans les deux projets |
| Vous voulez activer l'isolation par outil avant de configurer quoi que ce soit | IronClaw | OpenClaw prend en charge les bacs à sable Docker, Podman, SSH, OpenShell et Crabbox, mais son README indique que les outils s'exécutent sur l'hôte pour la session principale tant que vous n'avez pas configuré le bac à sable |
| Vous voulez le minimum de prérequis | OpenClaw | Node 24.16 ou version ultérieure mais inférieure à 25, ou 26.1 ou version ultérieure, selon les métadonnées publiées du paquet — et aucune base de données ; IronClaw nécessite une instance PostgreSQL quel que soit le fournisseur utilisé, et les compilations depuis les sources requièrent Rust 1.96+ et Node 22+ avec Corepack/pnpm |
| Vous voulez une instance gérée sans infrastructure | IronClaw hébergé | Niveaux mensuels publiés sur NEAR AI Cloud ; OpenClaw ne propose aucun service hébergé à acheter. La possibilité de définir une URL de base personnalisée avec une instance IronClaw hébergée n'est indiquée nulle part dans les sources consultables par cette page |
| Vous voulez une inférence confidentielle avec attestation | Aucun des deux, à lui seul | Il s'agit d'une propriété des modèles de NEAR AI hébergés dans un TEE, et la documentation de NEAR indique qu'elle ne s'étend pas aux modèles qu'il relaie — voir ci-dessous |
| Vous voulez une seule clé et un seul solde pour de nombreux modèles | L'un ou l'autre | Tous deux documentent une voie compatible avec OpenAI. OpenClaw vous demande de déclarer manuellement le catalogue de modèles ; IronClaw restreint en outre les modèles au moyen d'une liste d'autorisation administrateur dans les installations multi-utilisateurs |
| Vous en exploitez déjà un et envisagez l'autre | Restez sur celui-ci, sauf si une ligne ci-dessus vous en dissuade | Aucun des deux projets ne documente de procédure d'importation depuis l'autre ; le changement implique donc une nouvelle installation, ainsi que le réappairage et la réautorisation de chaque canal |
Une dernière différence structurelle avant les tableaux : IronClaw fournit deux environnements d'exécution dans un seul dépôt, et chaque instruction de configuration doit préciser lequel. Son modèle d'environnement indique que le nouveau binaire Reborn est distinct de v1 et ne partage ni l'authentification ni le middleware avec les canaux et la pile web de v1, et qu'un paramètre Reborn ne se rabat pas sur OAUTH_BASE_URL de la passerelle v1 ; une valeur v1 héritée ne peut donc pas réécrire les URL de callback de Reborn. ironclaw onboard écrit l'état de Reborn dans $HOME/.ironclaw/reborn. Si vous suivez un tutoriel qui ne précise pas quel environnement il configure, considérez qu'il ne s'applique pas.
Parité des fonctionnalités, selon la propre matrice d'IronClaw
| Capacité | OpenClaw | IronClaw |
|---|---|---|
| Telegram, Slack | Implémentée | Implémenté (canal WASM) |
| Discord, Feishu/Lark, WeCom, WeChat | Implémentée | Partiel |
| WhatsApp, iMessage, Matrix, MS Teams, Google Chat, LINE, Twitch | Implémentée | Non implémenté |
| Routage multi-agents, rechargement à chaud de la configuration, Tailscale | Implémentée | Non implémenté |
| Exportateurs Prometheus et OpenTelemetry | Implémentée | Non implémenté |
Routes /v1/models et /v1/embeddings compatibles avec OpenAI | Implémentée | Non implémenté |
| Canaux WASM | Non implémenté | Implémenté (exclusif à IronClaw) |
Informations tirées du fichier FEATURE_PARITY.md d'IronClaw le 21 septembre 2026. Considérez-les comme des éléments datés plutôt que comme un état des lieux actuel : l'en-tête du fichier indique que sa dernière vérification par rapport aux versions 2026.3.11 à 2026.4.30 d'OpenClaw remonte au 2 mai 2026. Les fonctionnalités signalées comme manquantes peuvent donc avoir été ajoutées depuis, et le fournisseur s'évalue lui-même — le même fichier indique que launchd/systemd integration n'est pas implémenté dans une section, tout en attribuant à service install de Reborn d'IronClaw la prise en charge de launchd et de systemd dans une autre, ce qui explique l'absence de cette ligne dans le tableau ci-dessus. Interprétez également la ligne /v1/embeddings de manière restrictive : elle concerne le fait qu'IronClaw n'expose pas son propre point de terminaison d'embeddings compatible avec OpenAI, et le même fichier indique que les embeddings OpenAI sont pris en charge des deux côtés en tant que clients. Kunavo ne fournit aucun modèle d'embedding ; cette étape nécessite donc un fournisseur distinct, quel que soit l'environnement d'exécution que vous utilisez.
Ce que coûte chacun
| Poste | IronClaw | OpenClaw |
|---|---|---|
| Le logiciel | $0 — le README propose Apache-2.0 ou MIT, au choix | $0 — MIT, OpenClaw Foundation |
| Offre du fournisseur | Niveaux hébergés sur NEAR AI Cloud : Starter affiché à 0 $ avec 5 $ barrés, Basic à 20 $/mois, Pro+ à 200 $/mois | Aucun — le README indique que le projet n'a ni niveau payant, ni service hébergé, ni token |
| Base de données | Une instance PostgreSQL, obligatoire : DATABASE_URL est le premier paramètre du modèle d'environnement et y est défini plutôt que commenté | Aucun requis |
| Prérequis de l'environnement d'exécution | Rust 1.96+ et Node.js 22+ avec Corepack/pnpm pour les compilations depuis les sources ; les installateurs précompilés évitent ces exigences | Node >=24.16.0 <25 || >=26.1.0, la plage engines des métadonnées publiées du paquet |
| Jetons de modèle | Ce que facture votre fournisseur choisi — le seul poste qui évolue avec l'utilisation | |
Prix relevés sur www.ironclaw.com et dans les deux dépôts le 21 septembre 2026. Trois réserves. La carte Starter affiche 5 $ barrés et 0 $ comme montant affiché — ce qui est confirmé dans le balisage de la page — mais le site n'indique ni date de fin ni conditions ; ne supposez donc pas que 0 $ soit permanent. Chaque niveau annonce des « crédits inclus » égaux à son propre prix, et le site n'indique jamais ce que ces crédits achètent en tokens, quel modèle ils supposent ni s'ils expirent ; il est donc impossible d'en déduire un tarif par token. Enfin, la mention tarifaire « jusqu'à 130M tokens par mois » est un texte marketing associé à la configuration à cinq agents, sans modèle ni répartition entre entrées et sorties ; il s'agit d'une affirmation d'IronClaw, et non d'une donnée arithmétique.
La promesse de confidentialité ne suit pas l'URL de base
C'est le point qu'il faut comprendre correctement, car deux documents exacts peuvent induire raisonnablement le lecteur en erreur. www.ironclaw.com vend le produit hébergé autour du calcul confidentiel : il démarre dans un Trusted Execution Environment. Parallèlement, la propre documentation des modèles de NEAR AI trace explicitement la limite — les modèles hébergés dans un TEE s'exécutent sur le parc de GPU de NEAR au sein de Trusted Execution Environments et prennent en charge l'attestation, les signatures et la vérification, tandis que les modèles tiers sont relayés vers leurs fournisseurs par la passerelle et, selon ses propres termes, les garanties de confidentialité et de vérifiabilité du TEE ne s'étendent pas au fournisseur en amont.
La limite est donc franchie à l'intérieur de NEAR AI Cloud, et pas uniquement lorsque vous en sortez. Choisir sur NEAR un modèle Anthropic, OpenAI ou Google relayé vous place déjà en dehors du chemin confidentiel. Diriger l'un ou l'autre environnement d'exécution vers une passerelle OpenAI-compatible sans lien constitue une étape supplémentaire vers l'extérieur, et aucune passerelle n'hérite de cette garantie en acceptant le trafic. Si l'attestation est votre véritable exigence, utilisez un modèle hébergé dans un TEE chez un fournisseur qui en propose une, et vérifiez le statut du modèle concerné dans la documentation du fournisseur plutôt que de faire confiance à une liste quelconque, y compris celle de cette page. Sur NEAR, ce badge figure dans la documentation, pas dans l'API : le JSON public /v1/models ne contient aucun champ TEE dédié et, lors de sa consultation le 21 septembre 2026, les signaux les plus proches qu'il comportait étaient la valeur owned_by — nearai pour neuf entrées, attested 3p pour quatre — ainsi que des descriptions en texte libre, dont l'une qualifie son modèle d'« Anonymized, not TEE-protected ».
Ce qui subsiste lors d'un changement de fournisseur, c'est la couche locale d'IronClaw, qu'il convient de distinguer du marketing. Sa documentation de sécurité décrit des secrets chiffrés au repos qui n'entrent jamais dans le conteneur et sont injectés dans les requêtes sortantes au niveau du proxy réseau, des outils qui déclarent les identifiants dont ils ont besoin au lieu de les lire, ainsi qu'un détecteur de fuite analysant plus de 15 motifs de secrets. Il s'agit de propriétés de l'environnement d'exécution. Elles ne dépendent pas de l'endpoint de modèle appelé ; changer de fournisseur les conserve et ne fait perdre que la promesse de calcul confidentiel.
Un point que cette page ne maquillera pas : le tableau comparatif d'ironclaw.com décrit la gestion des secrets d'OpenClaw comme « LLM sees secrets » et son contrôle réseau comme « Unrestricted ». Il s'agit de la description d'un fournisseur à propos d'un concurrent, et la propre documentation d'OpenClaw décrit une organisation que ces deux libellés ne rendent pas compte. Sa page sur les secrets et le stockage documente des fournisseurs SecretRef reposant sur env, file, exec ou store, une cartographie des fichiers du disque contenant chaque identifiant, ainsi que la rédaction des journaux et des transcriptions, qu'elle indique être toujours active et impossible à désactiver par la configuration ; l'index de la documentation ajoute une CLI openclaw secrets, une commande openclaw security audit et un magasin de secrets partagé avec un proxy d'exfiltration des secrets désactivé par défaut. Par ailleurs, son README indique que les outils s'exécutent sur l'hôte pour la session principale tant que vous n'avez pas configuré le bac à sable, et son guide de sécurité circonscrit le produit à une seule limite de confiance par passerelle plutôt qu'à une multi-location hostile. Des valeurs par défaut différentes, des contre-mesures documentées des deux côtés et aucune comparaison mesurée de l'un ou de l'autre — rien ici ne vérifie si un prompt donné peut réellement extraire un secret de l'un ou l'autre environnement d'exécution.
Diriger l'un ou l'autre vers un endpoint compatible avec OpenAI
Tous deux acceptent une URL de base personnalisée ; leurs modes d'échec diffèrent. Il s'agit d'une lecture des documents de configuration publiés par chaque projet le 21 septembre 2026 — Kunavo n'a testé aucun des deux clients lors de l'exécution, et une référence de configuration publiée ne constitue pas un test de compatibilité.
| Question | IronClaw | OpenClaw |
|---|---|---|
| Emplacement | Un emplacement [llm.default] dans config.toml avec provider_id, base_url, model, api_key_env ; les variables d'environnement LLM_BACKEND/LLM_BASE_URL/LLM_MODEL/LLM_API_KEY servent de solution de repli pour les conteneurs et les exécutions ponctuelles | models.providers dans le fichier de configuration ou ~/.openclaw/agents/<agentId>/agent/models.json |
| Stockage de la clé | api_key_env désigne une variable d'environnement ; la documentation indique que coller la clé elle-même est rejeté lors de l'analyse, et ironclaw config set demande une saisie sans l'afficher | apiKey, avec substitution d'environnement ou référence à un secret recommandée |
| Ce qui se passe si vous omettez un champ | L'adaptateur générique openai_compatible n'a aucun hôte par défaut — omettez base_url et la résolution du modèle échoue immédiatement | Les champs de coût omis prennent par défaut la valeur zéro dans chaque dimension ; le rapport des coûts d'utilisation sous-évalue donc silencieusement les montants jusqu'à ce que vous renseigniez vos propres tarifs ; un contextWindow omis reste non défini, et les appelants qui dépendent du budget de contexte utilisent par défaut 200 000 tokens uniquement lorsque ni la découverte ni les métadonnées de contexte propres au modèle n'en fournissent un |
| Faut-il répertorier les modèles ? | Les fournisseurs configurés exposent leur catalogue, mais dans les installations multi-utilisateurs, un administrateur doit approuver les modèles sous Settings, Inference, User model access avant que les utilisateurs puissent les sélectionner | Oui — vous déclarez vous-même models[] avec au minimum le id correspondant ; un alias défini ailleurs n'enregistre pas de modèle d'exécution |
| Choix du protocole | Un base_url fonctionne également avec un fournisseur nommé tel que anthropic ou openai, ce qui vous permet de les acheminer via un proxy plutôt que d'utiliser l'adaptateur générique | Un champ api sélectionne l'un des onze adaptateurs, dont anthropic-messages ; lorsque baseUrl est défini et que api est absent, la valeur par défaut est openai-completions |
| Ce qu'une route via proxy abandonne | Moins que ne le suggère l'URL de base — le même document indique que base_url fonctionne avec n'importe quel autre fournisseur lorsque vous souhaitez l'acheminer via un proxy ou un endpoint régional. Ce qu'une URL de base ne remplace pas, c'est l'identifiant : le tableau des fournisseurs demande un abonnement ChatGPT sur openai_codex, OAuth via navigateur sur gemini_oauth, un token d'IDE sur github_copilot et des identifiants AWS sur bedrock ; aucun de ces éléments n'est une clé API à transmettre à une passerelle tierce | compat.supportsInstructions prend la valeur true par défaut uniquement pour les routes natives OpenAI et la route principale de xAI — les deux que la documentation qualifie de routes bénéficiant de preuves contractuelles confirmées — et false pour toutes les autres routes, intégrées ou personnalisées ; la documentation indique également que les catalogues de fournisseurs sont propriétaires de compat et déconseille de recopier ces indicateurs dans la configuration |
Deux incohérences d'IronClaw à résoudre dans votre propre installation plutôt qu'à partir d'un document. Son .env.example répertorie neuf valeurs possibles pour LLM_BACKEND, tandis que docs/capabilities/llm-providers.md présente plus de vingt entrées provider_id et vous demande d'utiliser les identifiants dédiés pour OpenRouter, Together et Fireworks, que le modèle d'environnement achemine encore via l'adaptateur générique ; les deux fichiers sont à jour pour main. Le tableau de la documentation est le plus complet et le seul à recommander les identifiants dédiés, mais aucun de ces fichiers ne décrit votre installation : exécutez ironclaw models list pour obtenir le catalogue réellement présent dans votre compilation.
Exemple détaillé d'estimation du coût pour la route du modèle
Il s'agit d'une arithmétique illustrative des tokens, et non du coût mesuré d'une tâche ni d'un plafond de facturation. Supposons une journée de trafic d'assistant personnel envoyant 1 000 000 tokens d'entrée non mis en cache — un long prompt système, des définitions d'outils et un historique glissant renvoyés sur environ quarante tours — et recevant 30 000 tokens de sortie. Les deux environnements d'exécution sont gratuits ; il s'agit donc du seul poste qui évolue, et il est identique quel que soit celui que vous utilisez. Les tarifs correspondent aux prix actuels du catalogue Kunavo par million de tokens.
| Modèle | Entrée / sortie par million | Journée estimée | Même configuration, sur 30 jours |
|---|---|---|---|
| Claude Haiku 4.5 | $0.70 / $3.50 | $0.80 | $24.15 |
| Claude Sonnet 4.6 | $2.10 / $10.50 | $2.42 | $72.45 |
| Claude Opus 4.6 | $3.50 / $17.50 | $4.03 | $120.75 |
Pour une comparaison à la même date avec le fournisseur par défaut d'IronClaw, trois identifiants de modèle apparaissent dans les deux catalogues. L'endpoint public des modèles de NEAR AI Cloud, consulté le 21 septembre 2026, répertoriait anthropic/claude-haiku-4-5 à 1,00 $ en entrée et 5,00 $ en sortie par million, anthropic/claude-sonnet-4-6 à 3,00 $ et 15,00 $, et anthropic/claude-opus-4-6 à 5,00 $ et 25,00 $, parmi les cinquante identifiants renvoyés — chacun des trois comportant is_ready: false dans cette même réponse ; considérez donc ces montants comme des tarifs affichés et non comme la preuve que la route est ouverte. Le catalogue de Kunavo indique Claude Haiku 4.5 à $0.70 / $3.50, Claude Sonnet 4.6 à $2.10 / $10.50 et Claude Opus 4.6 à $3.50 / $17.50. Les deux catalogues évoluent ; relisez donc l'endpoint plutôt que de considérer l'un ou l'autre montant comme permanent — et souvenez-vous que le tarif affiché le plus bas et le coût le plus faible pour terminer une tâche sont deux affirmations différentes : un modèle qui nécessite trois tentatives à bas tarif peut coûter plus cher qu'un modèle qui n'en nécessite qu'une à tarif supérieur.
La question de savoir si les crédits inclus dans les niveaux IronClaw hébergés couvrent un mois similaire au tableau ci-dessus ne peut pas être résolue par cette page, car ironclaw.com ne publie aucune conversion des crédits en tokens. Le montant du catalogue Kunavo constitue un plancher de facturation plutôt qu'un plafond : lorsque le fournisseur en amont communique son coût, la facture correspond au montant le plus élevé entre le coût du catalogue et le coût du fournisseur en amont multiplié par la majoration applicable. Les frais de cache et les outils externes ne sont pas pris en compte dans cet exemple. Le rechargement minimal de Kunavo est de $10 de crédit prépayé, ce qui constitue un minimum de financement et non des frais de tâche ou un abonnement — voir les détails de facturation.
Configuration
Quel que soit l'environnement d'exécution choisi, le côté endpoint présente la même structure : une URL de base compatible avec OpenAI et une clé. Commencez par le guide de démarrage rapide pour connaître le format de l'URL de base et de la clé, et consultez la documentation de l'URL de base Anthropic si vous choisissez plutôt la route anthropic-messages d'OpenClaw. Conservez un fournisseur fonctionnel pendant vos essais, exécutez une tâche limitée, puis consultez le montant réellement enregistré sur votre compte — cette vérification est d'autant plus importante avec OpenClaw, où l'omission du bloc cost fait apparaître à zéro son propre rapport d'utilisation. Créez un compte Kunavo lorsque vous êtes prêt à approvisionner une clé.
Vous comparez plus largement ? Les tarifs d’OpenClaw couvrent l’aspect coût, la meilleure API pour OpenClaw compare les routes des fournisseurs, NanoClaw contre OpenClaw et ZeroClaw contre OpenClaw présentent deux autres approches de la même idée, et l’API compatible avec OpenAI couvre le fonctionnement des endpoints.
Questions fréquentes
Quelle est la différence entre IronClaw et OpenClaw ?
IronClaw est une réimplémentation en Rust inspirée d’OpenClaw, selon les propres termes d’IronClaw, et son README cite quatre différences : Rust plutôt que TypeScript, un bac à sable WASM plutôt que Docker, PostgreSQL plutôt que SQLite, et une conception axée sur la sécurité. OpenClaw est le projet plus ancien et bien plus vaste : créé en novembre 2025, contre février 2026 pour IronClaw, avec environ trente fois plus d’étoiles GitHub au 21 septembre 2026. Les deux sont gratuits et auto-hébergés. En pratique, IronClaw exige une base de données PostgreSQL quel que soit le fournisseur de modèles utilisé ; IronClaw isole chaque outil dans WASM, tandis qu’OpenClaw exécute les outils sur l’hôte jusqu’à ce que vous configuriez l’un de ses cinq backends de bac à sable ; enfin, la matrice de parité fonctionnelle d’IronClaw indique que plusieurs canaux de messagerie fournis par OpenClaw ne sont pas implémentés.
IronClaw est-il gratuit et combien coûte la version hébergée ?
Le logiciel IronClaw est gratuit : le dépôt est distribué sous double licence MIT ou Apache-2.0. Le déploiement hébergé sur NEAR AI Cloud est tarifé sur www.ironclaw.com, qui affichait le 21 septembre 2026 Starter à 0 $ par mois, avec un prix de 5 $ barré, Basic à 20 $ par mois avec la mention Popular, et Pro+ à 200 $ par mois, chaque offre indiquant un nombre de crédits égal à son prix. Le site ne précise pas si le prix de 0 $ de Starter est permanent ou promotionnel, et ne publie pas la conversion de ces crédits en tokens ; il est donc impossible d'en déduire un coût par token. Une autre entreprise, accessible à l'adresse ironclaw.tech, ne publie aucun prix, et le Corsair IRONCLAW est une souris gaming — aucun des deux ne correspond à ce produit.
IronClaw conserve-t-il ses garanties de confidentialité si j'utilise un autre fournisseur de modèles ?
En partie, et cette distinction est importante. La documentation de NEAR AI indique que les modèles hébergés dans un TEE s'exécutent au sein de Trusted Execution Environments avec attestation, tandis que les modèles tiers sont relayés vers leurs fournisseurs et que les garanties de confidentialité et de vérifiabilité du TEE ne s'étendent pas au fournisseur en amont. Cette limite est franchie directement dans NEAR AI Cloud dès que vous sélectionnez un modèle relayé ; elle n'est donc certainement pas héritée par une passerelle sans lien. Ce qui subsiste lors d'un changement de fournisseur, c'est la couche de défense locale d'IronClaw, indépendante du fournisseur : le bac à sable WASM par outil, les permissions fondées sur les capacités, l'autorisation préalable des endpoints, l'injection des identifiants au niveau du proxy réseau afin que les secrets n'entrent jamais dans le conteneur, ainsi qu'un détecteur de fuite que sa documentation de sécurité décrit comme analysant plus de 15 motifs de secrets.
IronClaw et OpenClaw peuvent-ils tous deux utiliser un endpoint compatible avec OpenAI ?
Tous deux documentent une procédure, mais sous des formes différentes. IronClaw utilise un emplacement config.toml avec provider_id, base_url, model et api_key_env, où api_key_env désigne une variable d'environnement — sa documentation indique que le collage de la clé littérale est rejeté lors de l'analyse — et l'adaptateur générique openai_compatible n'a aucun hôte par défaut ; omettre base_url fait donc échouer la résolution du modèle. OpenClaw déclare un fournisseur personnalisé sous models.providers avec baseUrl, apiKey, un adaptateur api qui prend openai-completions par défaut lorsque baseUrl est défini sans celui-ci, ainsi qu'un tableau models que vous devez rédiger vous-même. Il s'agit d'une lecture de la documentation publiée par chaque projet le 21 septembre 2026, et non d'un test de compatibilité.
Combien coûte l'exécution de l'un ou l'autre ?
Le logiciel ne coûte rien dans les deux cas ; la facture correspond donc aux tokens des modèles, plus ce que vous payez pour l’hébergement. IronClaw ajoute une instance PostgreSQL comme prérequis strict, car DATABASE_URL est le premier paramètre de son modèle d’environnement et est défini plutôt que commenté, contrairement à OpenClaw. IronClaw propose également une offre hébergée avec des forfaits mensuels publiés ; le README d’OpenClaw indique que le projet ne possède ni forfait payant, ni service hébergé, ni token, et qu’il n’existe donc aucun coût côté fournisseur. Les tarifs des modèles dépendent du fournisseur : le 21 septembre 2026, le catalogue NEAR AI Cloud indiquait anthropic/claude-haiku-4-5 à 1 $ par million de tokens en entrée et 5 $ par million en sortie, tandis que le catalogue en direct de Kunavo indique Claude Haiku 4.5 à $0.70 et $3.50 par million.
IronClaw est-il un remplacement direct d'OpenClaw ?
Pas pour les canaux, selon les propres indications d'IronClaw. Son fichier FEATURE_PARITY.md marque WhatsApp, iMessage, Matrix, Microsoft Teams, Google Chat, LINE et Twitch comme implémentés dans OpenClaw et non implémentés dans IronClaw, tandis que Discord, Feishu/Lark, WeCom et WeChat sont partiels ; Telegram et Slack sont marqués comme terminés dans les deux projets. L'en-tête de ce fichier indique qu'il a été vérifié pour la dernière fois par rapport aux versions d'OpenClaw 2026.3.11 à 2026.4.30 le 2 mai 2026 ; il est donc obsolète depuis environ quatre mois et demi et peut sous-estimer les progrès actuels — vérifiez le dépôt avant de décider. Aucun des deux projets ne documente de procédure d'importation depuis l'autre ; le changement implique donc une nouvelle installation et le réappairage de chaque canal.
Vérifié le 21 septembre 2026 auprès de l’API GitHub pour nearai/ironclaw et sa dernière version, de l’entrée du registre npm pour openclaw, du README brut, de .env.example, de FEATURE_PARITY.md et de la documentation des fournisseurs dans les deux dépôts, de docs.openclaw.ai, docs.near.ai et du catalogue de modèles en ligne de cloud-api.near.ai, ainsi que du balisage rendu de www.ironclaw.com. Kunavo n’a exécuté aucun des deux clients : chaque affirmation de configuration ci-dessus est une lecture des documents sources des fournisseurs, et non un test de compatibilité. Les tarifs des tokens de Kunavo proviennent du catalogue en ligne, et chaque exemple en dollars présenté ici correspond à un calcul illustratif de tokens, et non au coût mesuré d’une tâche.