מאז השקתה, OpenClaw הפכה במהירות לסנסציה עולמית. מודל בינה מלאכותית זה פועל ישירות על מחשבים, בעל זיכרון לטווח ארוך ומבצע משימות באופן אוטומטי. יישומים מעשיים רבים של התוכנה שותפו, מה שעורר עניין רב. וייטנאם היא בין המדינות עם מספר ההורדות הרב ביותר של OpenClaw בעולם .
עם זאת, מתחת לתיאור הראשוני של "חינם לנצח" מסתתרת דרישת משאבים עצומה להפעלת הכלי. המשתמשים נאלצים להשקיע רבות במערכות מחשב חזקות או להמשיך לשלם דמי שכירות חודשיים של API לחברות מובילות.
התקנה חינמית, שימוש עולה כסף.
בווייטנאם, חיפוש אחר "מדריך התקנה של OpenClaw" מניב מאות סרטונים ומדריכים מפורטים באינטרנט. עבור מערכות הפעלה פופולריות כמו Windows ו-macOS, ההתקנה דורשת רק העתקה של מספר שורות פקודה והפעלתן דרך PowerShell או Terminal. עם זאת, היעדר ממשק משתמש יכול להיות מאתגר במקצת עבור אנשים עם ניסיון תכנות מוגבל.
בשיחה עם Tri Thức - Znews, אמר לואן נגו, מהנדס בינה מלאכותית העובד בחברת טכנולוגיה גדולה בהו צ'י מין סיטי, כי התקנת OpenClaw וחיבור לשירות הצ'אטבוט הן קלות יחסית וניתנות לביצוע על ידי משתמשים שאינם טכנולוגיים (אלה שאין להם ידע בתכנות).
 |
התקנת OpenClaw אינה קשה, אך היא מורכבת יותר מהתקנת תוכנה רגילה. |
"אם אינכם בעלי ידע טכני, התקנתו במחשב אישי עלולה להוות סיכונים מסוימים הקשורים למערכת או לנתונים. לכן, אם אתם רוצים רק להתנסות, משתמשים צריכים לשקול להתקין אותו על מכונות וירטואליות לצורך אבטחה רבה יותר."
"אם משתמשים בו באופן מקומי, על אנשים לפעול לפי התיעוד הרשמי של OpenClaw ויכולים להשתמש במודלים של Ollama (יש גרסה חינמית מוגבלת). בנוסף, במהלך תהליך ההתקנה, על הלקוחות לנצל שירותים בתשלום כגון ChatGPT Codex או GitHub Copilot", שיתף מר לואן.
בינתיים, פאם מין, המתגורר בהו צ'י מין סיטי, ציין גם כי התקנת OpenClaw אינה קשה. ההתקנה הראשונית פשוטה, אך תהליך הוספת שירותי API של צד שלישי, חיבור צ'אטבוטים או הוספת מיומנויות הופך למסובך למדי. "כרגע, עשיתי רק שאלות ותשובות בסיסיות, עדיין לא פעולות אוטומטיות, אז זה עדיין בסדר. עם זאת, אם אצטרך ליצור תהליכים אוטומטיים, כנראה שאצטרך ללמוד עוד או לחפש עזרה חיצונית", אמר מר מין.
לפי משתמש זה, לאחר ניסיון לחבר את OpenClaw ל- Gemini 2.5 Flash API, "מכסת" הניסיון אזלה במהירות לאחר מספר הודעות צ'אט בלבד. בשלב זה, הלקוחות נאלצו להמתין או לשלם לגוגל כדי לשדרג לתוכניות מתקדמות יותר.
מר לואן נגו מאמין כי תשלום עבור גרסת ניסיון חינמית של OpenClaw אינו הכרחי. עם זאת, בעת ביצוע משימות מורכבות יותר, בעלי מכונות חייבים להתייעץ עם מדריכים מקוונים וללמוד את תורת ההפעלה בעצמם.
"גם OpenClaw אינו חינמי לחלוטין. בעת הפעלת משימות תובעניות כמו עיבוד תמונה, צבירת נתונים או תהליכי אוטומציה מרובי שלבים בקנה מידה גדול, עלות האסימונים דרך ממשקי API עולה במהירות."
"אם תבחרו לפעול בקצה, מתקני פיתוח בעלות של 7-15 מיליון וונד יספיקו לתמיכה קלה בתכנות. כדי להתמודד עם משימות רבות יותר, כולל הרצת LLM (שפת מודלים גדולה), ההשקעה צריכה להיות לפחות 20-40 מיליון וונד", אמר מר לואן. עלות זו אינה כוללת את עלות הקמת ספק כוח רציף (UPS) וקישוריות רשת כדי להבטיח פעולה יציבה ורציפה של המערכת.
בעיה כלכלית
OpenClaw מוצע בחינם תחת רישיון MIT. עם זאת, הכלי הוא למעשה רק המוח שפועל. כדי לספק יישומים בפועל, עדיין נדרש "המנוע" הבסיסי. הפלטפורמה מציעה מספר אפשרויות שעוברות דרך שרתי API מבוססי ענן כמו ChatGPT, Claude או Gemini. במקרה זה, המשתמשים צריכים לשלם דמי שימוש.
התמחור משתנה עבור כל שירות. חברות אלו גובות תשלום הן עבור פקודת הקלט והן עבור התוצאה המוחזרת. לדברי משתמשים רבים, OpenClaw "שורפת" משמעותית יותר טוקנים מאשר צ'אטבוטים מסורתיים. בזמן העבודה, צילומי מסך שנאספו על ידי הסוכן חייבים להישלח דרך מודל ניתוח ראייה ממוחשבת, מה שגורם למשאבי העיבוד לגדול באופן אקספוננציאלי. ברמת הארגון, העלות הכוללת של ממשקי API בשילוב עם תשתית שרת יכולה לנוע בין 100$ ל -350$ לחודש עבור מערכות בעלות עצימות גבוהה.
 |
OpenClaw עדיין דורש חומרה חזקה או סכום כסף גדול כדי לשלם עבור שרתי בינה מלאכותית כדי להפעיל אותם. |
"השתמשתי בממשק ה-API של Anthropic והוא עלה לי בערך 10 יורו תוך כ-15 דקות. כשניסיתי להפעיל את Ollama באופן מקומי, המכשיר היה איטי מדי לשימוש. עברתי לממשק ה-API החינמי של GLM, אבל המכונה הייתה עמוסה יתר על המידה, ולקח בערך 7 דקות לקבל תגובה."
"לא ניסיתי לבנות מערכת אוטומטית מתקדמת או לתכנת סוכנים. תהליך העבודה פשוט מאוד", התלונן משתמש Reddit על עלות הקמת OpenClaw.
מתחת לפוסט, חלק מהמשתמשים הגיבו כי הם שמרו על ביצועים יציבים עם מודלים של שפות קטנות כמו Qwen3.5 27B או Devstral-small-2:24B הפועלים באופן מקומי. עם זאת, גם דרישות הציוד היו גבוהות מאוד. מחשבים נזקקו לכרטיסי מסך חזקים של NVIDIA והרבה זיכרון RAM.
מקור: https://znews.vn/vo-mong-openclaw-post1640696.html
