1. स्थानीय OpenClaw और Ollama को चलाने का परिचय [0]

यह खंड बताता है कि OpenClaw को स्थानीय रूप से क्यों चलाना चाहिए, इसके लाभ और चुनौतियाँ क्या हैं, और स्थानीय AI सेटअप के विभिन्न प्रकार क्या हैं।

1.1. स्थानीय OpenClaw चलाने के लाभ और चुनौतियाँ [0]

  1. स्थानीय OpenClaw चलाने के कई लाभ हैं [0]
    1. यह 24 घंटे चलता है, क्लाउड API या टोकन लागतों की आवश्यकता नहीं होती है, और इंटरनेट बंद होने पर भी काम करता रहता है [0]।
    2. यह API लागतों को कम करता है, क्योंकि OpenClaw को चलाने में बहुत अधिक टोकन लगते हैं, जिससे क्रेडिट खत्म हो सकते हैं या $100-$200 का खर्च आ सकता है [5]।
    3. यह गोपनीयता सुनिश्चित करता है, क्योंकि सभी डेटा आपके नेटवर्क के भीतर रहता है और कोई और इसे नहीं देख सकता है [7]।
    4. यह क्लाउड प्रदाताओं पर निर्भरता को समाप्त करता है, जो क्रेडिट खत्म होने या सर्वर डाउन होने के कारण बंद हो सकते हैं, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि आपका OpenClaw हमेशा उपलब्ध रहे [9]।
    5. यह AI प्रदाताओं की नीतियों से संबंधित चिंताओं को दूर करता है, जैसे कि Gemini और Claude द्वारा OpenClaw के साथ प्रो प्लान का उपयोग करने वाले उपयोगकर्ताओं पर प्रतिबंध लगाना, जिससे आपको पूर्ण नियंत्रण मिलता है [13]।
  2. स्थानीय AI सेटअप को लागू करने में चुनौतियाँ हैं [16]
    1. इसमें एक जटिल सेटअप शामिल है, जिसके लिए नेटवर्किंग कॉन्फ़िगरेशन की समझ की आवश्यकता होती है [17]।
    2. इसके लिए तेज़ हार्डवेयर की आवश्यकता होती है, अन्यथा सिस्टम बहुत धीमा हो जाता है [18]।
    3. कॉन्फ़िगरेशन और समस्याओं को ठीक करने में बहुत समय लग सकता है, क्योंकि आप सिस्टम एडमिनिस्ट्रेटर बन जाते हैं [19]।

1.2. स्थानीय AI सेटअप के प्रकार [21]

  1. OpenClaw और AI मॉडल को चलाने के लिए तीन मुख्य सेटअप हैं [21]
    1. पूर्ण क्लाउड सेटअप: आपका OpenClaw एक सर्वर पर होस्ट किया जाता है (जैसे Amazon या Hostinger) और OpenAI या Claude जैसे क्लाउड AI मॉडल को कॉल करता है [23]।
    2. पूर्ण स्थानीय सेटअप: आपके पास एक मशीन है जो OpenClaw और एक स्थानीय LLM मॉडल दोनों को चलाती है, जो OpenClaw को प्रतिक्रियाएँ प्रदान करती है [26]।
    3. हाइब्रिड सेटअप: आपके घर में एक Mac मिनी जैसे डिवाइस पर OpenClaw चलता है, लेकिन यह OpenAI, Claude, या Gemini जैसे क्लाउड LLM को कॉल करता है [28]।

1.3. वीडियो में कवर किए गए सेटअप [31]

  1. वीडियो में दो सेटअप उदाहरणों को कवर किया गया है [31]
    1. शुरुआती सेटअप: सब कुछ एक ही मशीन पर चलता है [32]
      1. इसमें Ollama को स्थापित करना, Ollama का उपयोग करके OpenClaw को स्थापित करना, और फिर एक स्थानीय मॉडल चलाना शामिल है [33]।
    2. वर्तमान सेटअप (उन्नत): OpenClaw और AI मॉडल को चलाने के लिए दो मशीनें शामिल हैं [35]
      1. एक Jetson Nano (एक छोटा कंप्यूटर) OpenClaw चलाता है [36]।
      2. एक पुराना गेमिंग लैपटॉप Ollama चलाता है और AI मॉडल को सेवा प्रदान करता है [37]।
      3. यह सेटअप सुरक्षा कारणों से और धीमी प्रतिक्रिया गति से बचने के लिए MacBook पर OpenClaw चलाने से बचाता है [38]।
      4. यह पुराने हार्डवेयर का उपयोग करके बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करने की अनुमति देता है, जिससे महंगे कंप्यूटर खरीदने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है [41]।

1.4. Ollama और OpenClaw को स्थापित करना (शुरुआती सेटअप) [45]

  1. Ollama को स्थापित करना [45]
    1. ollama.com पर जाएँ और Ollama स्थापित करें [46]।
    2. इसे टर्मिनल कमांड के माध्यम से या इंस्टॉलर डाउनलोड करके किया जा सकता है, लेकिन टर्मिनल कमांड सबसे अच्छा तरीका है [47]।
    3. कमांड चलाने के बाद, आप Ollama टाइप करके Ollama चला सकते हैं [52]।
  2. स्थानीय मॉडल डाउनलोड करना और परीक्षण करना [54]
    1. आप विभिन्न मॉडल चुन सकते हैं; शुरुआत के लिए no GLM 4.7 flash जैसे छोटे मॉडल की सिफारिश की जाती है [54]।
    2. Qwen 3.5 9B जैसे मॉडल को डाउनलोड करने के लिए, Ollama run Qwen 3.5 9B कमांड का उपयोग करें [65]।
    3. मॉडल डाउनलोड होने के बाद, आप इसे Hi जैसे प्रॉम्प्ट के साथ परीक्षण कर सकते हैं [75]।
  3. Ollama का उपयोग करके OpenClaw स्थापित करना [78]
    1. OpenClaw को Ollama के साथ स्थापित करने के लिए, Ollama launch Open Claw कमांड का उपयोग करें [78]।
    2. इंस्टॉलेशन के दौरान अपना मॉडल चुनें (जैसे Qwen 3.5 9B) [81]।
    3. यदि मॉडल प्रतिक्रिया देने में बहुत समय लेता है, तो OpenClaw को no think mode पर सेट करें ताकि यह तेज़ हो सके [84]।
  4. वेब इंटरफ़ेस और गेटवे टोकन को कॉन्फ़िगर करना [89]
    1. सुनिश्चित करें कि आपका वेब इंटरफ़ेस 127.0.0.1:18789 जैसे पते पर काम कर रहा है [89]।
    2. यदि यह gateway token missing दिखाता है, तो ओवरव्यू पर जाएँ, open gateway token पर जाएँ, और अपना गेटवे टोकन (जैसे Ollama) दर्ज करें [93]।
    3. कनेक्ट करें और रीफ्रेश करें; स्वास्थ्य ओके और कनेक्शन हरा होना चाहिए [96]।
    4. चैट इंटरफ़ेस में संदेश भेजकर परीक्षण करें कि यह काम कर रहा है [99]।

2. मौजूदा OpenClaw में Ollama मॉडल जोड़ना [104]

यह खंड बताता है कि मौजूदा OpenClaw सेटअप में Ollama मॉडल को कैसे जोड़ा जाए, खासकर यदि इसे Ollama का उपयोग करके स्थापित नहीं किया गया था।

2.1. कॉन्फ़िग फ़ाइल को मैन्युअल रूप से संशोधित करना [104]

  1. कॉन्फ़िग फ़ाइल को मैन्युअल रूप से संशोधित करना मुश्किल है [104]
    1. वेब डैशबोर्ड में, config पर जाएँ और raw पर क्लिक करके कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल देखें [104]।
    2. आप कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल को models providers a llama में बदल सकते हैं और इसे coin 3.5 9B पर सेट कर सकते हैं [105]।
    3. हालाँकि, कॉन्फ़िग फ़ाइल को मैन्युअल रूप से बदलना मुश्किल है और अक्सर गलतियाँ होती हैं [106]।

2.2. AI कोडिंग टूल का उपयोग करके Ollama मॉडल जोड़ना [110]

  1. AI कोडिंग टूल का उपयोग करके Ollama मॉडल जोड़ना सबसे अच्छा तरीका है [110]
    1. आप OpenAI Codex, Claude Code, या Gemini जैसे किसी भी AI कोडिंग टूल का उपयोग कर सकते हैं [110]।
    2. टर्मिनल इंटरफ़ेस में, /mod open model picker का चयन करके मॉडल खोजें [112]।
    3. यदि आपका मॉडल सूची में नहीं है (जैसे Gemma 3 4B), तो AI टूल को कॉन्फ़िग फ़ाइल में इसे जोड़ने के लिए कहें [115]।
    4. AI टूल स्वचालित रूप से कॉन्फ़िग फ़ाइल को खोजेगा और मॉडल को मैन्युअल हस्तक्षेप के बिना जोड़ देगा [119]।
    5. परिवर्तनों को सक्रिय करने के लिए, Open Claw gateway restart टाइप करके गेटवे को पुनरारंभ करें [124]।
    6. पुनरारंभ करने के बाद, नया जोड़ा गया मॉडल मॉडल पिकर में उपलब्ध होगा [123]।

2.3. OpenClaw को कॉन्फ़िग फ़ाइल अपडेट करने के लिए कहना [128]

  1. आप OpenClaw को कॉन्फ़िग फ़ाइल अपडेट करने के लिए भी कह सकते हैं [128]
    1. यदि आप पहले से ही क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म से जुड़े हुए हैं और OpenClaw के साथ चैट कर सकते हैं, तो आप इसे Can you add Ollama Gemma 3 to my config file so I can choose as a model? जैसे कमांड के साथ कॉन्फ़िग फ़ाइल में Ollama मॉडल जोड़ने के लिए कह सकते हैं [128]।
    2. यह काम करता है, लेकिन कभी-कभी अजीब चीजें करता है, इसलिए AI कोडिंग एजेंट का उपयोग करना बेहतर है [129]।
    3. अंतिम तरीका कॉन्फ़िग फ़ाइल में मैन्युअल रूप से जाना और इसे संशोधित करना है, लेकिन यह सबसे कम अनुशंसित है [130]।

3. Ollama के लिए सही LLM चुनना [131]

यह खंड Ollama के लिए सबसे उपयुक्त LLM (लार्ज लैंग्वेज मॉडल) का चयन करने के महत्व और प्रक्रिया पर केंद्रित है।

3.1. LM Studio का उपयोग करके LLM का चयन करना [131]

  1. LM Studio का उपयोग करके सही LLM चुनना महत्वपूर्ण है [131]
    1. Ollama में मॉडल के बारे में पर्याप्त जानकारी नहीं होती है, इसलिए आपको LM Studio जैसे अतिरिक्त सॉफ़्टवेयर डाउनलोड करने की आवश्यकता होती है [132]।
    2. LM Studio में विभिन्न मॉडलों का परीक्षण करें, और एक बार जब आपको सबसे अच्छा मॉडल मिल जाए, तो उसे Ollama में डाउनलोड करें क्योंकि Ollama OpenClaw के साथ बेहतर काम करता है, इसका फ़ुटप्रिंट छोटा होता है, और यह बेहतर चलता है [133]।
  2. LM Studio में मॉडल जानकारी का विश्लेषण करना [135]
    1. lmstudio.ai पर जाएँ और ऐप डाउनलोड करें [135]।
    2. खोज आइकन पर क्लिक करें और फिर डिस्कवर आइकन पर क्लिक करें, जहाँ आपको मॉडल के बारे में विस्तृत जानकारी मिलेगी [136]।
    3. LM Studio आपके कंप्यूटर के स्पेसिफिकेशन्स के आधार पर best match की सिफारिश करता है [138]।
    4. दो मुख्य बातों पर ध्यान दें:
      1. मॉडल का आकार: बड़ा मॉडल अधिक शक्तिशाली होता है लेकिन चलने में अधिक समय लेता है [139]।
      2. टूल उपयोग संगतता: OpenClaw जैसे एजेंट उपयोग के लिए डिज़ाइन किए गए मॉडलों की तलाश करें, जिन्हें एक विशिष्ट प्रतीक द्वारा दर्शाया जाता है [143]।

3.2. LLM के प्रदर्शन का परीक्षण करना और संतुलन बनाना [145]

  1. मॉडल के प्रदर्शन का परीक्षण करना [145]
    1. एक मॉडल डाउनलोड करने के बाद, गति और प्रदर्शन का परीक्षण करने के लिए एक परीक्षण रन दें [144]।
    2. उदाहरण के लिए, Qwen 4B का परीक्षण करने में लगभग 10 सेकंड लगे, जिसे धीमा माना गया [147]।
    3. अपनी गति और परिणामों से संतुष्ट होने तक विभिन्न मॉडलों का परीक्षण करते रहें [151]।
  2. गति और प्रदर्शन के बीच संतुलन बनाना [153]
    1. Kimiko 2.5: अच्छे परिणाम देता है, लेकिन धीमा है यदि आपका कंप्यूटर पर्याप्त तेज़ नहीं है [155]।
    2. LFM2: बहुत तेज़ और हल्का है, लेकिन परिणाम बहुत स्मार्ट नहीं होते हैं [159]।
    3. Quant 3.59B: गति और प्रदर्शन के मामले में वर्तमान में सबसे अच्छा है [162]।
    4. नए मॉडलों के लिए हर एक या दो महीने में जाँच करते रहें, LM Studio में उनके साथ प्रयोग करें, और गति और गुणवत्ता के बीच संतुलन बनाएँ [163]।
    5. ओपन-सोर्स मॉडल बहुत तेज़ी से बेहतर हो रहे हैं [168]।

4. दो-मशीन सेटअप (उन्नत) [169]

यह खंड एक उन्नत सेटअप का वर्णन करता है जहाँ OpenClaw और AI मॉडल को अलग-अलग मशीनों पर चलाया जाता है, जिसमें नेटवर्किंग और पावर प्रबंधन के लिए विशिष्ट कॉन्फ़िगरेशन शामिल हैं।

4.1. दो-मशीन सेटअप का औचित्य [169]

  1. दो-मशीन सेटअप का उपयोग करने के कारण [169]
    1. एक Jetson Nano (एक Raspberry Pi जैसा छोटा कंप्यूटर) OpenClaw चलाता है, लेकिन AI मॉडल चलाने के लिए पर्याप्त शक्तिशाली नहीं है [170]।
    2. एक पुराना गेमिंग लैपटॉप Ollama स्थापित करता है और AI मॉडल चलाता है [172]।
    3. गेमिंग लैपटॉप को 24/7 चलाने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है, जबकि Jetson Nano को डिज़ाइन किया गया है, जिससे OpenClaw हमेशा उपलब्ध रहता है और AI मॉडल केवल आवश्यकता पड़ने पर चलता है [175]।
  2. अनुशंसित हार्डवेयर विकल्प [180]
    1. Jetson Nano की सिफारिश नहीं की जाती है; Raspberry Pi एक बेहतर विकल्प है [181]।
    2. Raspberry Pi $80-$150 में खरीदा जा सकता है, कम बिजली लागत के साथ 24/7 चल सकता है [184]।
    3. एक Mac Mini अधिक महंगा है लेकिन एक ही मशीन पर LLM मॉडल चला सकता है [185]।

4.2. Ollama सर्वर को कॉन्फ़िगर करना [187]

  1. गेमिंग लैपटॉप पर Ollama स्थापित करना [187]
    1. Windows मशीन पर Ollama स्थापित करें, जो Jetson Nano के लिए सर्वर के रूप में कार्य करेगा [193]।
    2. Ollama run [model name] कमांड का उपयोग करके एक मॉडल डाउनलोड करें और चलाएं (जैसे quant 3.5 9B) [196]।
    3. मॉडल के काम करने का परीक्षण करें [200]।
  2. Ollama को एक सर्वर के रूप में सक्षम करना [203]
    1. IP config टाइप करके Windows मशीन का IP पता ज्ञात करें (जैसे 192.168.68.62) [204]।
    2. Ollama serve कमांड चलाएं; यह डिफ़ॉल्ट रूप से localhost:11434 पर सेवा प्रदान करेगा [207]।
    3. अन्य कंप्यूटरों को एक्सेस करने की अनुमति देने के लिए, ENV Ollama host=[IP address] कमांड का उपयोग करके IP पते को पहले खोजे गए IP पर सेट करें [210]।
    4. अब, Jetson Nano इस पते को कॉल कर सकता है और इसे Ollama सर्वर के रूप में उपयोग कर सकता है [213]।

4.3. स्थिर IP और Wake-on-LAN सेट करना [214]

  1. स्थिर IP पता सेट करना [214]
    1. चूंकि कंप्यूटर के पुनरारंभ होने पर IP पता बदल सकता है, इसलिए राउटर में एक स्थिर IP सेट करना आवश्यक है [214]।
    2. अपने राउटर सेटिंग्स (जैसे TP-Link) में, address reservation पर जाएँ और अपने डिवाइस के लिए एक स्थिर IP आरक्षित करें (जैसे 192.168.68.65) [219]।
    3. यह सुनिश्चित करता है कि Jetson Nano को हमेशा सर्वर का निश्चित पता पता हो [218]।
  2. Wake-on-LAN सक्षम करना [226]
    1. कंप्यूटर को बंद करने और केवल आवश्यकता पड़ने पर Wake-on-LAN के माध्यम से चालू करने के लिए, BIOS सेटिंग्स को कॉन्फ़िगर करें [226]।
    2. BIOS में प्रवेश करने के लिए पुनरारंभ करते समय delete बटन टैप करें [228]।
    3. advanced पर जाएँ, USB power in sleep and hibernation सक्षम करें, fast boot अक्षम करें, और wake on LAN सक्षम करें [230]।
    4. परिवर्तनों को सहेजें और पुनरारंभ करें [232]।
    5. सुनिश्चित करें कि Wake-on-LAN के लिए एक ईथरनेट केबल प्लग इन है, क्योंकि यह Wi-Fi पर काम नहीं करता है [234]।
  3. संदर्भ लंबाई और पावर सेटिंग्स को कॉन्फ़िगर करना [236]
    1. संदर्भ लंबाई: डिफ़ॉल्ट संदर्भ लंबाई बहुत छोटी हो सकती है (जैसे 4,000); इसे Ollama run [model name] --context [number] कमांड का उपयोग करके कम से कम 16,000 तक बढ़ाएँ [236]।
    2. पावर सेटिंग्स: गेमिंग कंप्यूटर को ज़्यादा गरम होने से बचाने के लिए, स्क्रीन को 5 मिनट के बाद बंद करने और 10 मिनट के बाद हाइबरनेट करने के लिए पावर सेटिंग्स कॉन्फ़िगर करें [243]।
    3. डिवाइस मैनेजर में Wake-on-LAN: डिवाइस मैनेजर में, अपनी इंटरनेट कनेक्शन डिवाइस (Wi-Fi और LAN) के लिए power management सेटिंग्स पर जाएँ और allow this device to wake the computer सक्षम करें [247]।
  4. Tailscale का उपयोग करके उन्नत पहुँच (वैकल्पिक) [256]
    1. स्थिर IP सेट करने का एक अधिक उन्नत तरीका Tailscale का उपयोग करना है [256]।
    2. Tailscale अधिक सुरक्षित है और आपको घर के बाहर से भी सर्वर तक पहुँचने की अनुमति देता है, जबकि वर्तमान सेटअप के लिए एक ही नेटवर्क में होना आवश्यक है [258]।
    3. यह एक अलग वीडियो में कवर किया जाएगा [261]।

5. OpenClaw को रिमोट Ollama सर्वर से जोड़ना [263]

यह खंड बताता है कि OpenClaw को एक अलग मशीन पर चल रहे रिमोट Ollama सर्वर से कैसे जोड़ा जाए।

5.1. कनेक्शन का परीक्षण करना [263]

  1. रिमोट Ollama सर्वर से कनेक्शन का परीक्षण करें [263]
    1. टर्मिनल में curl कमांड का उपयोग करें: curl http://[आपके गेमिंग मशीन का IP पता]/api/tags [266]।
    2. यदि यह मॉडल (जैसे 3.59b) लौटाता है, तो कनेक्शन काम कर रहा है [267]।
    3. curl API generate -d '{"model": "your_model", "prompt": "hello", "stream": false}' जैसे कमांड का उपयोग करके मॉडल के चलने का परीक्षण करें [269]।
    4. यदि यह प्रतिक्रिया लौटाता है, तो यह काम कर रहा है [272]।

5.2. कॉन्फ़िगरेशन सेटिंग्स बदलना [274]

  1. OpenClaw को रिमोट मॉडल का उपयोग करने के लिए कॉन्फ़िगरेशन सेटिंग्स बदलने के तीन तरीके हैं [274]
    1. कॉन्फ़िग फ़ाइल को मैन्युअल रूप से संशोधित करना:
      1. finder में, home directory पर जाएँ, और छिपी हुई फ़ाइलों को देखने के लिए command + shift + period दबाएँ [277]।
      2. Open Claw.json फ़ाइल खोलें और मॉडल प्रदाता, IP पता और मॉडल विवरण पेस्ट करें [279]।
      3. हालाँकि, यह अक्सर सफल नहीं होता है [282]।
    2. AI कोडिंग टूल का उपयोग करना (सबसे अच्छा विकल्प):
      1. Claude Code, OpenAI, या Gemini जैसे AI कोडिंग टूल का उपयोग करें [283]।
      2. AI को कॉन्फ़िग फ़ाइल को संशोधित करने के लिए कहें ताकि यह रिमोट Ollama सर्वर को इंगित करे, IP पता और मॉडल विवरण प्रदान करें [286]।
      3. AI स्वचालित रूप से परिवर्तन करेगा [288]।
      4. परिवर्तनों को सक्रिय करने के लिए Open Claw gateway restart कमांड का उपयोग करके गेटवे को पुनरारंभ करें [288]।
      5. यह सुनिश्चित करने के लिए परीक्षण करें कि यह काम कर रहा है [290]।
    3. OpenClaw को कॉन्फ़िग फ़ाइल अपडेट करने के लिए कहना:
      1. आप OpenClaw को मॉडल अपडेट करने के लिए कह सकते हैं, जैसा कि Claude Code में किया गया था [295]।
      2. इसे नए रिमोट Ollama सर्वर, IP और मॉडल के बारे में बताएं, और यह इसे अपडेट कर देगा [296]।
      3. इस विधि के लिए एक AI LLM प्रदाता को कनेक्ट करने की आवश्यकता होती है (या तो क्लाउड सेवा या स्थानीय कंप्यूटर पर एक बहुत छोटा मॉडल) [298]।

6. निष्कर्ष और सिफारिशें [302]

यह खंड स्थानीय OpenClaw सेटअप के लाभों और चुनौतियों का सारांश प्रस्तुत करता है और विभिन्न उपयोगकर्ता प्रकारों के लिए सिफारिशें प्रदान करता है।

6.1. स्थानीय OpenClaw चलाने के लाभ और चुनौतियाँ [302]

  1. स्थानीय OpenClaw चलाने के लाभ [302]
    1. यह आपको अपना AI इंफ्रास्ट्रक्चर घर पर रखने की अनुमति देता है [311]।
    2. आपका डेटा आपकी मशीन पर रहता है, गोपनीयता सुनिश्चित करता है [307]।
    3. आपका सिस्टम चलता रहता है, भले ही क्लाउड डाउन हो जाए [307]।
    4. यह API लागतों के बारे में चिंताओं को दूर करता है [307]।
  2. स्थानीय OpenClaw चलाने की चुनौतियाँ [309]
    1. इसके लिए एक कंप्यूटर की आवश्यकता होती है जो स्थानीय LLM चलाने के लिए पर्याप्त तेज़ हो (जैसे एक पुराना गेमिंग लैपटॉप) [308]।
    2. स्थानीय सेटअप के लिए अधिक काम की आवश्यकता होती है, जिसमें नेटवर्किंग, हार्डवेयर और विभिन्न स्थानीय LLM मॉडलों का परीक्षण करना शामिल है ताकि गति और गुणवत्ता के बीच सही संतुलन मिल सके [310]।
    3. आप सिस्टम एडमिनिस्ट्रेटर बन जाते हैं, जिसके लिए कॉन्फ़िगरेशन और समस्या निवारण में समय लगता है [312]।

6.2. सिफारिशें [304]

  1. शुरुआती लोगों के लिए:
    1. OpenClaw को वर्चुअल प्राइवेट सर्वर पर चलाना सबसे अच्छा विकल्प है [304]।
    2. क्लाउड मॉडल (जैसे OpenAI, Gemini, या Claude) को उनके API का उपयोग करके कॉल करें [304]।
    3. OpenClaw के लिए कई वन-क्लिक सेवाएँ उपलब्ध हैं, जो कॉन्फ़िगरेशन में लगने वाले समय को कम करती हैं [305]।
  2. गोपनीयता या API लागतों के बारे में चिंतित लोगों के लिए:
    1. OpenClaw को स्थानीय रूप से चलाना एक बहुत शक्तिशाली विकल्प हो सकता है [307]।