Nanobot vs OpenClaw: execução, provedores e custo operacional

Escolha o nanobot se quiser um único processo Python pequeno e auto-hospedado com um único arquivo de configuração JSON; escolha o OpenClaw se precisar de um gateway apoiado por uma fundação, com mais canais de chat, runtimes de agente selecionáveis e relatórios próprios de gastos. Ambos têm licença MIT, são auto-hospedados e gratuitos para baixar, portanto a decisão real é o runtime que você operará, o bloco de provedor que escreverá manualmente e a cadência em segundo plano pela qual pagará em tokens.

Versões verificadas em 21 de setembro de 2026: nanobot v0.3.5, publicado em 15 de setembro de 2026, e OpenClaw v2026.9.5, publicado em 19 de setembro de 2026. O registro npm do OpenClaw teve quatro publicações nos dez dias anteriores a esta verificação, entre suas linhas estável e estendida-estável; portanto, consulte o feed de lançamentos e o registro npm, em vez de uma versão citada em qualquer página de comparação, inclusive esta.

Primeiro, verifique qual nanobot você está instalando

Esta página trata do HKUDS/nanobot, um framework Python de assistente pessoal do Data Intelligence Lab da Universidade de Hong Kong, com documentação em nanobot.wiki. Dois homônimos aproximados direcionam compradores para o software errado:

• obot-platform/nanobot, em nanobot.ai, é um projeto Go separado sob Apache-2.0 para criar agentes MCP. Suas afirmações de recursos não descrevem o assistente da HKUDS.
• O pacote do PyPI chamado nanobot é uma biblioteca não relacionada de navegação robótica. A instalação correta é pip install nanobot-ai, versão 0.3.5, MIT, Python 3.11 ou posterior, conforme o registro do PyPI. O guia de início rápido também oferece um script de instalação que instala ou atualiza o mesmo pacote.

Também existem forks que copiam a descrição e a página inicial literalmente, e o guia de implantação do nanobot alerta que imagens do Docker Hub em namespaces de terceiros não são mantidas nem verificadas pelo projeto; portanto, não monte chaves de API ou tokens de bots nelas, a menos que confie no publicador. Para o OpenClaw, as superfícies oficiais são docs.openclaw.ai, openclaw.ai, openclaw.org e o repositório do GitHub; se você encontrar as chaves de configuração abaixo em outro lugar, confira-as nessas fontes, pois uma cópia pode estar desatualizada justamente nessas chaves.

Quem deve escolher qual

Escolha o nanobot quando o fluxo de trabalho for uma pessoa, uma máquina e um arquivo de configuração. Toda a configuração está em ~/.nanobot/config.json, com chaves camelCase, e seu estado persistente vive em um workspace do agente — ~/.nanobot/workspace/ por padrão — como SOUL.md, USER.md e memory/MEMORY.md, conforme sua referência de memória. Se você quiser entender cada parte móvel antes de confiar a ele uma conta de mensagens, uma superfície menor é uma vantagem real. Seu próprio servidor compatível com OpenAI também o torna um backend útil para outras ferramentas, vinculado a 127.0.0.1 por padrão e recusando-se a iniciar em 0.0.0.0 sem uma chave de API.

Escolha o OpenClaw quando o fluxo de trabalho for uma implantação operada. Seu catálogo de canais lista 32 canais, alguns integrados à instalação principal e a maioria instalada como plugins oficiais ou externos; ele separa o workspace do agente do diretório de estado para que você possa realocar qualquer um dos dois e oferece rastreamento de uso com /status, /usage cost e openclaw status --usage. Ele também separa a referência do modelo do runtime do agente, permitindo que uma implantação use lado a lado uma rota por chave de API e uma assinatura de CLI de fornecedor.

Quanto ao modelo de execução e permissões, espere o mesmo trabalho em ambos. Cada um mantém um gateway de longa duração responsável pela entrega em segundo plano, e cada um transforma um endpoint personalizado em uma decisão explícita de confiança: o OpenClaw trata um baseUrl personalizado como uma concessão de confiança de rede limitada exatamente àquele esquema, host e porta, enquanto origens de metadados, link-local e NAT64 de uso local permanecem bloqueadas sem uma autorização explícita, e outros intervalos privados ou CGNAT exigem request.allowPrivateNetwork: true, que por padrão é false.

Quanto ao caminho de custos, a diferença está na visibilidade, não no preço. Ambos os programas são gratuitos. O OpenClaw informa os tokens da sessão e um custo estimado para sessões com chave de API e oculta as estimativas em dólares por token para sessões cobradas por plano. A WebUI do nanobot mostra um gráfico de tokens e cache por rodada e afirma claramente que esses valores não são um demonstrativo de cobrança; não há um comando de gastos agregados em sua referência de CLI. Solicitações abertas de rastreamento de custos em HKUDS/nanobot, issues #1193 (atualizada pela última vez em 25 de fevereiro de 2026) e #2020 (atualizada pela última vez em 16 de março de 2026), continuam abertas — mas não interprete esses títulos como o conjunto de recursos atual, pois a exibição por rodada existe. O que falta é o agregado.

Quanto ao custo da migração, planeje uma reescrita em vez de uma importação. O importador de memória do OpenClaw abrange Codex, Claude Code e Hermes, e nenhum dos dois projetos documenta um importador para o outro em qualquer direção. Blocos de provedores, predefinições, credenciais de canais, agendamentos e arquivos de memória precisam ser recriados manualmente.

Um ponto em que nenhuma das opções pode se apoiar: não há benchmark compartilhado, e nenhum dos dois projetos publica números de qualidade das tarefas. O README do nanobot afirma ter um "núcleo pequeno e legível", mas não publica nenhuma contagem de linhas, portanto qualquer número específico de linhas citado em outro lugar não é uma afirmação do fornecedor. O tamanho do código não prevê a qualidade das tarefas em nenhuma direção.

nanobot vs OpenClaw em resumo

As contagens de estrelas medem a atenção em um dia, não maturidade ou suporte, e ambas mudam diariamente — leia-as nos dois repositórios, não em uma página secundária. Na linha da licença há uma divergência documentada: os metadados da API do GitHub não informam nenhuma declaração de licença para openclaw/openclaw, enquanto o arquivo LICENSE contém o texto da MIT sem cláusula de marca registrada ou nomenclatura, seguido apenas de uma referência a THIRD_PARTY_NOTICES.md. Leia o arquivo e confirme por conta própria antes de distribuir qualquer coisa construída sobre ele.

A configuração do provedor é a diferença real

Ambos os clientes podem chamar um endpoint compatível com OpenAI ou compatível com Anthropic. Eles determinam qual usar de maneiras diferentes, e esse único fato é o motivo pelo qual uma configuração funcional não pode ser traduzida entre eles.

O nanobot decide pela chave de provedor que você escreve. Conforme sua referência de provedores, qualquer chave que você inventar em providers é tratada como um provedor compatível diretamente com OpenAI, apiBase é obrigatório porque o nanobot não pode saber a URL do endpoint, e apiKey é opcional. Para um gateway compatível com Anthropic, você precisa manter o provedor como anthropic e substituir seu apiBase: a documentação afirma que nomes de provedores personalizados arbitrários são compatíveis apenas com OpenAI e não usam o formato de solicitação Anthropic Messages. Essa é a maior armadilha de configuração nesta comparação.

{
  "providers": {
    "kunavo": {
      "apiKey": "${KUNAVO_API_KEY}",
      "apiBase": "https://api.kunavo.com/v1"
    },
    "anthropic": {
      "apiKey": "${KUNAVO_API_KEY}",
      "apiBase": "https://api.kunavo.com"
    }
  },
  "modelPresets": {
    "openaiShaped": {
      "provider": "kunavo",
      "model": "claude-sonnet-5",
      "maxTokens": 1024
    },
    "anthropicShaped": {
      "provider": "anthropic",
      "model": "claude-sonnet-5",
      "maxTokens": 1024
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "modelPreset": "openaiShaped"
    }
  }
}

Os nomes importam duas vezes aqui. Evite colidir com um nome integrado, como openai, openai-codex, github-copilot ou lm-studio, e não defina apiType em uma chave personalizada — esse campo serve apenas para providers.openai. Com um provedor personalizado nomeado explicitamente, o ID do modelo é enviado como escrito, portanto model deve ser exatamente o ID esperado pelo endpoint; somente em provider: "auto" um prefixo correspondente é removido. Essa substituição edita o próprio bloco do provedor anthropic, então o gateway substitui o Anthropic direto em todas as predefinições que apontam para esse provedor, em vez de ficar ao lado dele. Observe também que chaves snake_case são aceitas por compatibilidade, mas o nanobot grava camelCase novamente no disco.

O OpenClaw decide com um campo. Sua referência de provedores personalizados coloca tudo em um bloco uniforme em models.providers, onde api seleciona o adaptador de solicitações. Essa referência lista onze valores, incluindo openai-completions, openai-responses, anthropic-messages, google-generative-ai, ollama e bedrock-converse-stream; o esquema de configuração do OpenClaw na v2026.9.7 aceita um décimo segundo, google-interactions, adicionado em 25 de setembro de 2026 e documentado até agora apenas em sua página do provedor Google. Um baseUrl sem api usa openai-completions por padrão.

{
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "kunavo": {
        "baseUrl": "https://api.kunavo.com",
        "apiKey": "${KUNAVO_API_KEY}",
        "api": "anthropic-messages",
        "authHeader": true,
        "models": [
          {
            "id": "claude-sonnet-5",
            "name": "Claude Sonnet 5",
            "input": [
              "text"
            ],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 1024
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "kunavo/claude-sonnet-5"
      }
    }
  }
}

Adicionar uma referência de modelo apenas em agents.defaults não o registra: uma entrada correspondente com o mesmo id precisa existir em models.providers.<id>.models[]. O 1024 acima é um limite de saída deliberadamente pequeno para um primeiro teste, não o máximo do modelo; obtenha contextWindow e maxTokens da página do modelo referente ao modelo que você encaminhar. A Kunavo não executou nenhum dos dois clientes contra seu endpoint — esses blocos foram lidos nas próprias referências de configuração dos dois projetos em 21 de setembro de 2026 e exigem seu próprio teste limitado antes que você transfira trabalhos agendados para eles.

O que um endpoint de terceiros não pode alcançar

Ambos os projetos documentam itens específicos que um endpoint personalizado perde. Essas são as partes que uma comparação de preços geralmente ignora, e elas mudam o custo real de uma rota barata. As linhas do nanobot vêm da referência de provedores vinculada acima; as linhas do OpenClaw vêm dessa mesma referência de configuração, além da sua página de conceitos sobre provedores personalizados, onde o comportamento de remoção de cabeçalhos é descrito.

Vale planejar em torno de duas consequências. Primeiro, em uma rota OpenClaw compatível com OpenAI para um host não nativo, as indicações de cache de prompts do lado do cliente são removidas por design, junto com service_tier, store e os cabeçalhos de atribuição; a rota anthropic-messages perde, em vez disso, os cabeçalhos beta implícitos. Isso muda o que o cliente solicita, não necessariamente se o endpoint armazena em cache — um endpoint que armazena em cache do próprio lado ainda pode fazê-lo, e a documentação do OpenClaw não afirma o contrário. Portanto, não presuma nenhum dos resultados: verifique o uso retornado antes de orçar um trabalho recorrente como armazenado em cache. Nosso guia de cache de prompts explica como devem ser os campos de uso quando o cache está funcionando.

Segundo, no OpenClaw o runtime importa tanto quanto o provedor. A referência de runtimes resolve o runtime depois da resolução do provedor e do modelo e permite fixar um por provedor com models.providers.<provider>.agentRuntime: o runtime integrado openclaw executa a rodada preparada por conta própria, enquanto codex, claude-cli e copilot executam por meio de backends de fornecedores que carregam suas próprias credenciais de assinatura. Não há documentação que confirme ou negue se esses backends respeitam um baseUrl personalizado, portanto trate uma chave no estilo Kunavo como pertencente ao runtime openclaw, em vez de presumir que um backend de CLI possa ser redirecionado. No nanobot, o limite equivalente é que contas de assinatura são seus próprios provedores OAuth, autenticados com nanobot provider login, e sua referência de provedores observa que provedores OAuth não são fallbacks automáticos válidos; uma chave de gateway não herda nada disso. O README do OpenClaw afirma que ele não tem nível pago, serviço hospedado ou token, e a documentação do nanobot também não descreve nenhum nível pago, portanto nenhum dos dois documenta uma restrição de plano de software.

Custo operacional: o software custa $0, mas a cadência não

O nanobot é MIT sob sua licença do repositório, e o README do OpenClaw afirma que ele não tem nível pago, serviço hospedado ou token. Nenhum dos dois publica um benchmark de uso, portanto tudo abaixo é aritmética baseada nas premissas declaradas, não um resultado medido nem um teto de cobrança.

Considere um único assistente lidando com 30 rodadas por dia durante 30 dias, assumindo 6.000 tokens de entrada não armazenados em cache e 400 tokens de saída por rodada — 5,4M tokens de entrada e 360.000 tokens de saída por mês. Nas tarifas atuais do catálogo da Kunavo, Claude Sonnet 5 lista $1.40 por milhão de tokens de entrada e $7.00 por milhão de tokens de saída, e Claude Haiku 4.5 lista $0.70 e $3.50.

As linhas de heartbeat usam os próprios números do OpenClaw: sua referência de heartbeat afirma que os heartbeats executam rodadas completas do agente, que o padrão de cadência é de 30 minutos para autenticação com chave de API ou uma hora para OAuth, e que isolatedSession reduz o custo de tokens por heartbeat de aproximadamente 100K para aproximadamente 2 a 5K tokens. Essa é a maior linha controlável de toda a comparação, e não tem relação com o cliente escolhido. São estimativas de aritmética de tokens sob as premissas declaradas, excluindo cobranças de cache, saída nas rodadas de heartbeat, ferramentas externas e hospedagem.

Duas lacunas honestas. Não foi verificado se o OpenClaw executa um heartbeat quando não existe nenhum bloco agents.defaults.heartbeat — a documentação fornece o padrão de cadência sem afirmar que o recurso vem ativado imediatamente — portanto leia as linhas acima como o custo de um heartbeat que você configura. E a referência de configuração do nanobot ativa por padrão um heartbeat do gateway a cada 1800 segundos, com resultados rotineiros "ignorados silenciosamente", e essa mesma referência lista a avaliação do heartbeat entre as tarefas internas que abrem um fluxo de modelo, portanto um heartbeat ignorado não é necessariamente gratuito. Ela não publica um número de tokens por heartbeat, então o custo ocioso do nanobot não pode ser declarado com base em sua própria documentação. Meça ambos durante um dia tranquilo antes de assumir um agendamento.

O que o OpenClaw ativa por padrão é a consolidação de memória, em um cron diário às 03:00, usando o modelo padrão do agente, a menos que você defina dreaming.model — apontá-lo para um modelo mais barato é uma alteração de uma linha. O nanobot tem o mesmo formato de tarefa: sua referência de memória afirma que o Dream é executado em um agendamento cron por padrão e aceita um modelOverride que nomeia uma predefinição mais barata, portanto faça um orçamento para isso em ambos os lados. Seu idleCompactAfterMinutes separado, com padrão 15, é um temporizador de compactação, não uma chamada de modelo agendada; a documentação relaciona esse padrão a uma janela típica de expiração do cache KV. Nenhum dos dois projetos publica um número de tokens por execução para sua passagem de consolidação, e os dois sistemas não têm relação entre si — não aplique os números de um projeto ao outro.

Além dos tokens, faça um orçamento para a máquina que mantém o gateway em execução, além de qualquer conta paga de canal ou ferramenta: o canal SMS do OpenClaw é configurado com Twilio e seu canal Signal é executado por meio do signal-cli, como um daemon local ou um contêiner, com seu próprio número, enquanto as opções de transcrição do nanobot e quaisquer ferramentas de imagem ou pesquisa são contas separadas.

Se quiser financiar o lado do modelo com crédito pré-pago em vez de uma assinatura, o recarregamento mínimo da Kunavo é $10 em crédito pré-pago, e o saldo não expira. Leia primeiro o guia de cobrança: uma estimativa do catálogo não é um teto, pois a cobrança pode ser maior quando a cobrança do custo upstream a excede. Crie uma conta na Kunavo quando estiver pronto para executar esse teste limitado no cliente escolhido.

Movendo entre eles, em qualquer direção

Não presuma que nada seja transferido automaticamente. O bloco do provedor é reescrito manualmente no outro formato; uma entrada modelPresets do nanobot não tem equivalente direto a models.providers.<id>.models[] do OpenClaw, e vice-versa. As credenciais dos canais são emitidas novamente para cada canal. Os agendamentos são movidos como definições, não como estado: o nanobot mantém o estado do cron em <workspace>/cron/jobs.json, e ambos os produtos exigem que o processo do gateway continue em execução para que qualquer item agendado seja disparado.

A memória é a parte que vale a pena exportar deliberadamente. O conhecimento durável do nanobot fica em SOUL.md, USER.md e memory/MEMORY.md dentro de um workspace cujo padrão é ~/.nanobot/workspace/. O OpenClaw mantém seu workspace em ~/.openclaw/workspace por padrão, separado de ~/.openclaw/, que contém configuração, credenciais e sessões, com OPENCLAW_WORKSPACE_DIR substituindo o caminho padrão do workspace conforme sua referência de workspace do agente. Copie os arquivos e depois leia-os no destino — transportar um arquivo não prova que a próxima sessão recuperará o fato correto.

Mova primeiro uma tarefa recorrente e mantenha a instalação antiga até que a substituta a conclua e sobreviva a uma reinicialização. Se a lista final for realmente OpenClaw contra algo diferente do nanobot, compare as alternativas por fluxo de trabalho; se você já escolheu o OpenClaw e precisa apenas da rota do modelo, a comparação de provedores e o detalhamento de custos operacionais são mais profundos do que esta página.

Perguntas frequentes

Documentos de origem verificados em 21 de setembro de 2026: ambos os repositórios, sua documentação publicada, o registro PyPI do nanobot-ai e o registro npm do openclaw. Em 1º de outubro de 2026, os valores de api do OpenClaw e o padrão openai-completions foram verificados novamente em sua referência de configuração do gateway, na página do provedor Google e em seu esquema de configuração na v2026.9.7. A Kunavo não testou nenhum dos dois clientes em runtime; os blocos de configuração foram lidos na documentação dos fornecedores. As tarifas da Kunavo vêm do catálogo ativo e os totais são aritmética de tokens sob as premissas declaradas, não custo de tarefas medido.