Nanobot và OpenClaw: runtime, nhà cung cấp và chi phí vận hành

Chọn nanobot nếu bạn muốn một quy trình Python tự lưu trữ nhỏ gọn với một tệp cấu hình JSON duy nhất; chọn OpenClaw nếu bạn cần một gateway được foundation hỗ trợ với nhiều kênh trò chuyện hơn, các runtime agent có thể lựa chọn và báo cáo chi tiêu chính thức. Cả hai đều được cấp phép MIT, tự lưu trữ và miễn phí tải xuống, vì vậy quyết định thực sự nằm ở runtime bạn sẽ vận hành, khối provider bạn sẽ tự viết và chu kỳ tác vụ nền mà bạn sẽ phải trả token.

Các phiên bản được kiểm tra vào ngày 21 tháng 9 năm 2026: nanobot v0.3.5, phát hành ngày 15 tháng 9 năm 2026, và OpenClaw v2026.9.5, phát hành ngày 19 tháng 9 năm 2026. Bản ghi npm của OpenClaw có bốn lần phát hành trong mười ngày trước thời điểm kiểm tra, trên cả nhánh stable và extended-stable, vì vậy hãy đọc nguồn cấp bản phát hành và bản ghi npm thay vì phiên bản được trích dẫn trên bất kỳ trang so sánh nào, kể cả trang này.

Trước tiên, hãy kiểm tra bạn đang cài đặt nanobot nào

Trang này nói về HKUDS/nanobot, một framework trợ lý cá nhân bằng Python của Data Intelligence Lab thuộc Đại học Hồng Kông, với tài liệu tại nanobot.wiki. Hai dự án gần trùng tên có thể dẫn người mua đến nhầm phần mềm:

• obot-platform/nanobot, tại nanobot.ai, là một dự án Go riêng biệt theo Apache-2.0 để xây dựng MCP agent. Các tuyên bố về tính năng của dự án này không mô tả trợ lý HKUDS.
• Gói PyPI có tên nanobot là một thư viện điều hướng robot không liên quan. Lệnh cài đặt đúng là pip install nanobot-ai, phiên bản 0.3.5, giấy phép MIT, Python 3.11 trở lên theo bản ghi PyPI. Hướng dẫn bắt đầu nhanh cũng cung cấp một tập lệnh cài đặt để cài đặt hoặc nâng cấp cùng gói đó.

Các bản fork sao chép nguyên văn phần mô tả và trang chủ cũng tồn tại, và hướng dẫn triển khai của nanobot cảnh báo rằng các image Docker Hub dưới namespace của bên thứ ba không được dự án duy trì hoặc xác minh, vì vậy đừng mount khóa API hoặc token bot vào chúng trừ khi bạn tin tưởng nhà phát hành. Với OpenClaw, các nguồn chính thức là docs.openclaw.ai, openclaw.ai, openclaw.org và repository GitHub; nếu bạn đọc các khóa cấu hình bên dưới ở nơi khác, hãy đối chiếu chúng với những nguồn này, vì bản sao có thể lỗi thời đúng ở các khóa đó.

Ai nên chọn sản phẩm nào

Chọn nanobot khi quy trình của bạn là một người, một máy, một tệp cấu hình. Toàn bộ cấu hình nằm trong ~/.nanobot/config.json, với các khóa camelCase, và trạng thái bền vững nằm trong workspace của agent — mặc định là ~/.nanobot/workspace/ — dưới dạng SOUL.md, USER.md và memory/MEMORY.md, theo tài liệu tham chiếu về bộ nhớ. Nếu bạn muốn hiểu mọi thành phần trước khi tin tưởng nó với một tài khoản nhắn tin, bề mặt nhỏ hơn là một lợi thế thực sự. Máy chủ tương thích với OpenAI của nó cũng khiến nanobot trở thành backend hữu ích cho các công cụ khác, mặc định liên kết với 127.0.0.1 và từ chối khởi động trên 0.0.0.0 nếu không có khóa API.

Chọn OpenClaw khi quy trình của bạn là một triển khai cần vận hành. Danh mục kênh của nó liệt kê 32 kênh, một số được đóng gói trong bản cài đặt lõi và phần lớn được cài đặt dưới dạng plugin chính thức hoặc bên ngoài; nó tách workspace của agent khỏi thư mục trạng thái để bạn có thể di chuyển từng phần độc lập, đồng thời cung cấp theo dõi mức sử dụng với /status, /usage cost và openclaw status --usage. Nó cũng tách tham chiếu mô hình khỏi runtime agent, vì vậy một triển khai có thể đồng thời sử dụng tuyến bằng khóa API và seat CLI của nhà cung cấp.

Về mô hình thực thi và quyền, hãy dự kiến công việc tương tự ở cả hai. Mỗi hệ thống duy trì một gateway chạy lâu dài để xử lý việc phân phối nền, và mỗi hệ thống đều coi endpoint tùy chỉnh là một quyết định tin cậy rõ ràng: OpenClaw xem baseUrl tùy chỉnh là quyền cấp tin cậy mạng chỉ áp dụng cho chính xác scheme, host và port đó, trong khi các origin metadata, link-local và NAT64 dùng cục bộ vẫn bị chặn nếu không bật rõ ràng, còn các dải private hoặc CGNAT khác cần request.allowPrivateNetwork: true, mặc định là false.

Về đường đi của chi phí, khác biệt nằm ở khả năng quan sát chứ không phải giá. Cả hai chương trình đều miễn phí. OpenClaw báo cáo token phiên và chi phí ước tính cho các phiên dùng khóa API, đồng thời ẩn ước tính đô la theo token đối với các phiên tính phí theo gói. WebUI của nanobot hiển thị biểu đồ token và cache theo từng lượt, đồng thời nói rõ rằng các số liệu đó không phải bảng kê thanh toán; tài liệu CLI của nó không có lệnh tổng hợp chi tiêu. Các yêu cầu mở về theo dõi chi phí trong HKUDS/nanobot, issue #1193 (cập nhật lần cuối ngày 25 tháng 2 năm 2026) và #2020 (cập nhật lần cuối ngày 16 tháng 3 năm 2026), vẫn đang mở — nhưng đừng xem tiêu đề của chúng là tập tính năng hiện tại, vì màn hình theo từng lượt đã tồn tại. Phần còn thiếu là tổng hợp.

Về chi phí di chuyển, hãy dự kiến phải viết lại thay vì nhập. Trình nhập bộ nhớ của OpenClaw hỗ trợ Codex, Claude Code và Hermes, còn không dự án nào cung cấp tài liệu về trình nhập từ dự án kia theo bất kỳ hướng nào. Các khối provider, preset, thông tin xác thực kênh, lịch và tệp bộ nhớ đều phải tạo lại thủ công.

Có một điều không lựa chọn nào có thể dựa vào: không có benchmark chung và không dự án nào công bố số liệu về chất lượng tác vụ. README của nanobot tuyên bố có "lõi nhỏ gọn, dễ đọc" nhưng hoàn toàn không công bố số dòng, vì vậy bất kỳ con số dòng cụ thể nào được trích dẫn cho nó ở nơi khác đều không phải tuyên bố của nhà cung cấp. Kích thước mã không dự đoán chất lượng tác vụ theo bất kỳ hướng nào.

nanobot và OpenClaw: tổng quan nhanh

Số sao đo lường mức độ chú ý trong một ngày, không phải độ trưởng thành hay hỗ trợ, và cả hai thay đổi hằng ngày — hãy đọc chúng từ hai repository thay vì một trang thứ cấp. Ở dòng giấy phép có một điểm bất nhất được ghi nhận: metadata API của GitHub không báo cáo xác nhận giấy phép cho openclaw/openclaw, trong khi tệp LICENSE chứa nội dung MIT không có điều khoản về nhãn hiệu hoặc tên gọi, chỉ theo sau bởi một liên kết đến THIRD_PARTY_NOTICES.md. Hãy đọc tệp đó và tự xác nhận trước khi phát hành bất cứ thứ gì được xây dựng trên nó.

Cấu hình provider mới là khác biệt thực sự

Cả hai client đều có thể gọi endpoint tương thích với OpenAI hoặc Anthropic. Chúng quyết định chọn endpoint theo những cách khác nhau, và chính sự khác biệt đó khiến một cấu hình đang hoạt động không thể chuyển đổi giữa hai hệ thống.

nanobot quyết định dựa trên khóa provider bạn ghi. Theo tài liệu tham chiếu provider, mọi khóa bạn tự đặt dưới providers đều được coi là provider tương thích trực tiếp với OpenAI, apiBase là bắt buộc vì nanobot không thể biết URL endpoint, còn apiKey là tùy chọn. Với gateway tương thích Anthropic, thay vào đó bạn phải giữ provider là anthropic và ghi đè apiBase của nó: tài liệu nêu rằng tên provider tùy ý chỉ tương thích với OpenAI và không sử dụng định dạng yêu cầu Anthropic Messages. Đây là bẫy cấu hình lớn nhất trong phép so sánh này.

{
  "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"
    }
  }
}

Tên gọi quan trọng ở hai nơi. Tránh xung đột với tên tích hợp như openai, openai-codex, github-copilot hoặc lm-studio, và không đặt apiType trên một khóa tùy chỉnh — trường đó chỉ dành cho providers.openai. Với provider tùy chỉnh được đặt tên rõ ràng, model id được gửi đúng như đã viết, vì vậy model phải chính xác là id mà endpoint yêu cầu; chỉ dưới provider: "auto" thì tiền tố tương ứng mới bị loại bỏ. Ghi đè đó chỉnh sửa chính khối provider anthropic, vì vậy gateway thay thế Anthropic trực tiếp trong mọi preset trỏ đến provider đó thay vì nằm cạnh nó. Cũng lưu ý rằng các khóa snake_case được chấp nhận để tương thích, nhưng nanobot ghi lại thành camelCase trên ổ đĩa.

OpenClaw quyết định bằng một trường. Tài liệu tham chiếu custom-provider đặt mọi thứ trong một khối thống nhất dưới models.providers, trong đó api chọn bộ chuyển đổi yêu cầu. Tài liệu đó liệt kê mười một giá trị, gồm openai-completions, openai-responses, anthropic-messages, google-generative-ai, ollama và bedrock-converse-stream; schema cấu hình của OpenClaw tại v2026.9.7 chấp nhận giá trị thứ mười hai, google-interactions, được thêm ngày 25 tháng 9 năm 2026 và hiện chỉ được ghi chép trên trang provider Google của họ. Một baseUrl không có api sẽ mặc định là openai-completions.

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Chỉ thêm một tham chiếu mô hình dưới agents.defaults thì chưa đăng ký mô hình đó: một mục tương ứng với cùng id phải tồn tại trong models.providers.<id>.models[]. 1024 ở trên là giới hạn đầu ra cố ý đặt nhỏ cho lần thử đầu tiên, không phải mức tối đa của mô hình; lấy contextWindow và maxTokens từ trang mô hình cho bất kỳ mô hình nào bạn định tuyến. Kunavo chưa chạy client nào trong hai client với endpoint này — các khối này được đọc từ tài liệu tham chiếu cấu hình của chính hai dự án vào ngày 21 tháng 9 năm 2026 và cần được bạn thử nghiệm có giới hạn trước khi chuyển tác vụ theo lịch sang chúng.

Những gì một endpoint bên thứ ba không thể truy cập

Cả hai dự án đều ghi rõ những điều mà endpoint tùy chỉnh sẽ làm mất. Đây là các phần mà phép so sánh giá thường bỏ qua, và chúng thay đổi chi phí thực tế của một tuyến rẻ. Các dòng nanobot lấy từ tài liệu tham chiếu provider được liên kết ở trên; các dòng OpenClaw lấy từ cùng tài liệu cấu hình đó cộng với trang khái niệm custom-provider, nơi ghi lại hành vi loại bỏ header.

Có hai hệ quả đáng lập kế hoạch. Thứ nhất, trên tuyến OpenClaw tương thích với OpenAI đến một host không phải của chính nhà cung cấp, các gợi ý prompt-cache phía client bị loại bỏ theo thiết kế, cùng với service_tier, store và các header quy thuộc; tuyến anthropic-messages thay vào đó làm mất các header beta ngầm định. Điều thay đổi là những gì client yêu cầu, không tự nó quyết định endpoint có cache hay không — một endpoint tự cache ở phía mình vẫn có thể cache, và tài liệu OpenClaw không nói ngược lại. Vì vậy đừng giả định kết quả nào: hãy xác minh usage trả về trước khi lập ngân sách cho một tác vụ định kỳ dưới dạng đã cache. Hướng dẫn prompt-caching của chúng tôi giải thích các trường usage sẽ trông như thế nào khi caching hoạt động.

Thứ hai, trong OpenClaw, runtime quan trọng không kém provider. Tài liệu tham chiếu runtime phân giải runtime sau khi phân giải provider và mô hình, đồng thời cho phép ghim một runtime cho từng provider bằng models.providers.<provider>.agentRuntime: runtime tích hợp openclaw tự chạy lượt đã chuẩn bị, trong khi codex, claude-cli và copilot thực thi thông qua backend của nhà cung cấp với thông tin xác thực subscription riêng. Việc các backend đó có tôn trọng baseUrl tùy chỉnh hay không cũng không được ghi chép, vì vậy hãy coi khóa kiểu Kunavo thuộc runtime openclaw thay vì giả định backend CLI có thể được chuyển hướng. Trong nanobot, ranh giới tương đương là các tài khoản subscription có provider OAuth riêng, đăng nhập bằng nanobot provider login, và tài liệu tham chiếu provider lưu ý rằng provider OAuth không hợp lệ làm phương án dự phòng tự động; khóa gateway không kế thừa bất kỳ đặc tính nào trong số đó. README của OpenClaw nêu rằng nó không có gói trả phí, dịch vụ lưu trữ hay token, và tài liệu nanobot cũng không mô tả gói trả phí nào, vì vậy không dự án nào ghi nhận một cổng giới hạn theo gói phần mềm.

Chi phí vận hành: phần mềm là $0, nhưng chu kỳ thì không

nanobot dùng MIT theo giấy phép repository, còn README của OpenClaw nêu rằng nó không có gói trả phí, dịch vụ lưu trữ hay token. Không dự án nào công bố benchmark sử dụng, vì vậy mọi nội dung dưới đây là phép tính từ các giả định đã nêu, không phải kết quả đo được hay mức trần hóa đơn.

Giả sử một trợ lý xử lý 30 lượt mỗi ngày trong 30 ngày, với giả định mỗi lượt gồm 6.000 token đầu vào chưa cache và 400 token đầu ra — tổng cộng 5,4M token đầu vào và 360.000 token đầu ra mỗi tháng. Theo mức giá hiện tại trong danh mục Kunavo, Claude Sonnet 5 niêm yết $1,40 cho mỗi triệu token đầu vào và $7,00 cho mỗi triệu token đầu ra, còn Claude Haiku 4.5 niêm yết $0,70 và $3,50.

Các dòng heartbeat sử dụng số liệu của chính OpenClaw: tài liệu tham chiếu heartbeat nêu rằng heartbeat chạy các lượt agent hoàn chỉnh, mặc định chu kỳ là 30 phút đối với xác thực bằng khóa API hoặc một giờ đối với OAuth, và isolatedSession giảm chi phí token mỗi heartbeat từ khoảng 100K xuống khoảng 2 đến 5K token. Đây là khoản có thể kiểm soát lớn nhất trong toàn bộ phép so sánh, và không liên quan đến việc bạn chọn client nào. Đây là các ước tính tính toán token theo các giả định đã nêu, không bao gồm phí cache, đầu ra trong các lượt heartbeat, công cụ bên ngoài và chi phí lưu trữ.

Hai khoảng trống cần nói rõ. Chưa được xác minh rằng OpenClaw có chạy heartbeat khi không tồn tại khối agents.defaults.heartbeat hay không — tài liệu nêu mặc định về chu kỳ nhưng không nói tính năng này được bật sẵn — vì vậy hãy hiểu các dòng trên là chi phí của một heartbeat mà bạn cấu hình. Còn tài liệu tham chiếu cấu hình của nanobot mặc định bật heartbeat gateway mỗi 1800 giây, với các kết quả thông thường được "bỏ qua một cách im lặng", và cùng tài liệu đó liệt kê việc đánh giá heartbeat trong số các tác vụ nội bộ mở một luồng mô hình, vì vậy heartbeat bị bỏ qua không nhất thiết là miễn phí. nanobot không công bố số token cho mỗi heartbeat, nên không thể xác định chi phí nhàn rỗi của nanobot từ tài liệu riêng của nó. Hãy đo cả hai trong một ngày ít hoạt động trước khi cam kết lịch chạy.

Điều OpenClaw bật mặc định là hợp nhất bộ nhớ theo cron hằng ngày lúc 03:00, sử dụng mô hình mặc định của agent trừ khi bạn đặt dreaming.model — trỏ nó đến một mô hình rẻ hơn là thay đổi một dòng. nanobot có dạng tác vụ tương tự: tài liệu tham chiếu bộ nhớ của nó nêu rằng Dream mặc định chạy theo lịch cron và nhận một modelOverride chỉ định preset rẻ hơn, vì vậy hãy lập ngân sách cho tác vụ này ở cả hai bên. idleCompactAfterMinutes riêng của nó, mặc định là 15, là bộ hẹn giờ compact chứ không phải một lời gọi mô hình theo lịch; tài liệu gắn giá trị mặc định đó với khoảng thời gian hết hạn KV cache điển hình. Không dự án nào công bố số token cho mỗi lần chạy lượt hợp nhất, và hai hệ thống này không liên quan — đừng áp số liệu của dự án này cho dự án kia.

Ngoài token, hãy lập ngân sách cho máy duy trì gateway hoạt động cùng mọi tài khoản kênh hoặc công cụ trả phí: kênh SMS của OpenClaw sử dụng thiết lập Twilio, còn kênh Signal chạy qua signal-cli, dưới dạng daemon cục bộ hoặc container, với số riêng; trong khi các tùy chọn chuyển giọng nói thành văn bản và mọi công cụ hình ảnh hoặc tìm kiếm của nanobot là các tài khoản riêng biệt.

Nếu bạn muốn nạp tiền cho phần mô hình bằng tín dụng trả trước thay vì subscription, mức nạp tối thiểu của Kunavo là $10 tín dụng trả trước, và số dư không hết hạn. Hãy đọc hướng dẫn thanh toán trước: ước tính theo danh mục không phải mức trần, vì khoản phí có thể cao hơn khi phí từ upstream vượt quá mức đó. Tạo tài khoản Kunavo khi bạn sẵn sàng chạy thử nghiệm có giới hạn trên client bạn đã chọn.

Di chuyển giữa hai hệ thống, theo bất kỳ hướng nào

Đừng giả định bất cứ thứ gì được chuyển tự động. Khối provider phải được viết lại thủ công theo dạng còn lại; một mục modelPresets của nanobot không có tương đương trực tiếp với models.providers.<id>.models[] của OpenClaw và ngược lại. Thông tin xác thực kênh phải được cấp lại cho từng kênh. Lịch được chuyển dưới dạng định nghĩa, không phải trạng thái: nanobot lưu trạng thái cron tại <workspace>/cron/jobs.json, và cả hai sản phẩm đều yêu cầu quy trình gateway tiếp tục chạy để bất cứ thứ gì được lên lịch có thể kích hoạt.

Bộ nhớ là phần đáng được xuất có chủ đích. Kiến thức bền vững của nanobot nằm trong SOUL.md, USER.md và memory/MEMORY.md bên trong workspace mặc định là ~/.nanobot/workspace/. OpenClaw mặc định giữ workspace tại ~/.openclaw/workspace, tách khỏi ~/.openclaw/, nơi chứa cấu hình, thông tin xác thực và phiên, với OPENCLAW_WORKSPACE_DIR ghi đè đường dẫn workspace mặc định theo tài liệu tham chiếu agent-workspace. Hãy sao chép các tệp, sau đó đọc chúng trong đích — việc chuyển một tệp sang không chứng minh rằng phiên tiếp theo sẽ truy xuất đúng thông tin.

Hãy chuyển trước một tác vụ định kỳ và giữ nguyên bản cài đặt cũ cho đến khi bản thay thế hoàn thành tác vụ đó và vượt qua một lần khởi động lại. Nếu danh sách rút gọn thực sự là OpenClaw so với một lựa chọn khác ngoài nanobot, hãy so sánh các phương án thay thế theo quy trình; nếu bạn đã chọn OpenClaw và chỉ cần tuyến mô hình, phép so sánh provider và phân tích chi phí vận hành đi sâu hơn trang này.

Câu hỏi thường gặp

Các tài liệu nguồn được kiểm tra ngày 21 tháng 9 năm 2026: cả hai kho mã nguồn, tài liệu đã công bố của chúng, bản ghi PyPI cho nanobot-ai và bản ghi npm cho openclaw. Ngày 1 tháng 10 năm 2026, các giá trị api của OpenClaw và giá trị mặc định openai-completions được kiểm tra lại đối chiếu với tài liệu tham chiếu cấu hình gateway, trang nhà cung cấp Google và schema cấu hình của OpenClaw tại v2026.9.7. Kunavo chưa kiểm thử khi chạy bất kỳ ứng dụng khách nào trong hai ứng dụng khách này; các khối cấu hình được lấy từ tài liệu của nhà cung cấp. Đơn giá Kunavo được lấy từ danh mục hiện hành và các tổng chi phí được tính bằng phép tính số học trên token theo các giả định đã nêu, không phải chi phí tác vụ được đo thực tế.