OpenClaw sin Mac Mini

Quería un asistente de IA que fuera mío — corriendo en mi servidor, con mis reglas, accesible desde cualquier lado. Vi que mucha gente en la comunidad de OpenClaw usa una Mac Mini en casa. Funciona, pero no me convenció: necesitas la máquina prendida 24/7, dependes de tu internet, y una Mac Mini arranca en ~$500-600 USD.

Un VPS resuelve todo eso por una fracción del costo. Y con la configuración correcta, termina siendo más seguro que tener un puerto abierto en la red de tu casa.

Disclaimer: no soy experto en infraestructura. Todo este proceso lo hice con ChatGPT al lado, preguntándole qué hacer en cada paso. Puro vibe coding aplicado a DevOps.

Paso 1: Elegir la máquina

Después de comparar opciones, me fui con Hetzner Cloud. Buena reputación, precios claros, datacenters en US y EU.

Spec	Detalle
Plan	CPX31 (shared, x86)
Región	US-East
OS	Ubuntu 24.04 LTS
RAM	8 GB
Storage	160 GB SSD
Tráfico	3 TB incluidos
Costo	$18.60 USD/mes

Siendo honesto, este plan es más de lo que necesitas para empezar. Un CPX11 (2 vCPU, 2 GB RAM) por ~$5 USD/mes sería suficiente para uso básico. Yo elegí uno más grande para no preocuparme por el rendimiento — quiero correr sub-agentes, browser automation con Playwright, y lo que se acumule. Pero si estás experimentando, empieza con lo más barato y escala después.

Paso 2: Asegurar el servidor

Antes de instalar nada, le pedí a ChatGPT que me guiara para asegurar la máquina. Los pasos básicos:

SSH con llave, sin passwords:

PermitRootLogin no
PasswordAuthentication no

Firewall — solo SSH abierto:

ufw default deny incoming
ufw default allow outgoing
ufw allow 22/tcp
ufw enable

Fail2ban para protección contra fuerza bruta y actualizaciones automáticas de seguridad. Nada complicado, pero importante hacerlo antes de poner cualquier servicio.

El punto clave: el servidor solo acepta conexiones SSH con mi llave. Nada más está expuesto.

Paso 3: Instalar y configurar OpenClaw

Instalé Node 22.x y luego OpenClaw con el instalador oficial. Corre como servicio de systemd — si se reinicia el servidor, levanta solo.

La configuración más importante es que el gateway solo escuche en localhost:

gateway.bind = 127.0.0.1
port = 18789

No está expuesto a internet. Para acceder al panel de control, uso un túnel SSH desde mi computadora:

ssh -N -L 18789:127.0.0.1:18789 user@SERVER_IP

Y abro http://localhost:18789 en mi browser. Menos conveniente que un dominio con HTTPS, pero nadie puede acceder sin mi llave SSH.

Después conecté Telegram — configuré un bot con allowlist para que solo yo pueda hablarle. Esa es mi interfaz del día a día: le mando un mensaje, él responde.

Paso 4: Elegir el cerebro (LLM)

Esta es la parte que puede hacer o romper tu presupuesto.

Uso OpenRouter como proveedor de modelos. La clave es la cascada — el sistema intenta con el modelo más barato primero y solo escala si la calidad no es suficiente.

Mi configuración actual:

{
  "primary": "openrouter/google/gemini-2.5-flash-lite",
  "fallbacks": [
    "openrouter/xiaomi/mimo-v2-flash",
    "openrouter/deepseek/deepseek-v3.2",
    "openrouter/moonshotai/kimi-k2-thinking"
  ]
}

La lógica detrás de esto:

Modelo primario (gemini-2.5-flash-lite): prácticamente gratis. Maneja el 90%+ de las interacciones — chat, registrar gastos, leer archivos, cálculos simples.
Primer fallback (mimo-v2-flash): un paso arriba en calidad, todavía muy barato.
Segundo fallback (deepseek-v3.2): para cuando necesitas más razonamiento.
Último fallback (kimi-k2-thinking): modelo con capacidad de “pensar” paso a paso, para tareas complejas.

Compré $10 USD de crédito en OpenRouter para empezar. La realidad fue muy diferente a lo que esperaba.

El VPS es costo fijo. El LLM no.

Los $18.60 USD del VPS los pagas sí o sí. Pero el LLM puede costarte $2 USD al mes o $50 USD — depende enteramente de cómo lo configures y de si el bot corre suelto. Sin cascada de modelos y sin reglas de escalamiento, una conversación larga con un modelo premium te puede costar $1-5 USD. Y cuando el bot se dispara solo y alucina, el costo se va rápido.

Paso 5: Darle personalidad y memoria

OpenClaw usa archivos de texto como memoria. Todo es legible y editable:

SOUL.md — las reglas de comportamiento y autonomía del bot
USER.md — mis preferencias personales
MEMORY.md — hechos y decisiones de largo plazo
memory/YYYY-MM-DD.md — logs diarios

Le definí niveles de autonomía: puede leer archivos y buscar en internet solo, pero para escribir archivos, correr comandos, o usar modelos caros tiene que preguntarme. Publicar contenido o compartir secretos — nunca, bajo ninguna circunstancia.

Esto es configurable por proyecto — cada uno tiene sus propias reglas de lo que el bot puede y no puede hacer.

Lo bueno: cómo lo usé

La verdad es que la experiencia de uso es muy buena. Desde el celular — estando en la playa, en un café, en el gym — le mandaba un mensaje por Telegram y el bot respondía. Registraba transacciones, me ayudaba a editar posts del blog, leía archivos de mis repos. Esa parte es genuinamente útil.

En estos días manejó:

Finanzas personales — Le mandaba mensajes en lenguaje natural y registraba transacciones, controlaba gastos compartidos, me recordaba pagos.

Sitio web personal — Me ayudó a escribir y editar posts (incluyendo este). Con una regla estricta: nunca publica nada sin mi aprobación explícita.

Backup automático — Su configuración y memoria se respaldan automáticamente. Si algo le pasa al servidor, no se pierde nada.

El costo real — y por qué es insostenible

Concepto	Costo
Hetzner VPS (CPX31, 8 GB)	$18.60 USD/mes
OpenRouter créditos (1 semana)	~$25 USD
Total en ~10 días	~$43 USD

En una semana gasté $25 USD en créditos de OpenRouter. Y no hice nada extraordinario — un poco de chat, registrar gastos, tocar el repo de finanzas y el del blog.

El problema es un dilema sin solución fácil:

Con modelos baratos (Gemini Flash Lite, DeepSeek): el bot es demasiado limitado. No puede resolver tareas simples. Le pides algo básico y no lo logra, se confunde, da vueltas.
Con modelos caros (Kimi K2, Claude Sonnet 4.5/4.6): el bot funciona bien, resuelve lo que le pides. Pero el costo por interacción es absurdo para cosas que deberían ser triviales.

La cascada de modelos ayuda en teoría, pero en la práctica el bot escala a los modelos caros más de lo que esperas. Y cuando corre suelto y alucina — intenta cosas, se equivoca, reintenta, lee archivos que no debía, escribe y borra — el costo se dispara.

$43 USD en 10 días. Proyectado a un mes: más de $100 USD. Para registrar gastos y editar posts. No tiene sentido.

La conclusión honesta

Voy a pausar OpenClaw. Probablemente lo apague en los próximos días.

Fue un ejercicio muy bueno. Aprendí sobre infraestructura, sobre modelos de lenguaje, sobre cómo funcionan los agentes de IA. La experiencia de mandarle un mensaje desde la playa y que haga cosas por ti es genuinamente increíble. Y tener tu propio agente corriendo en tu servidor, con tus reglas, se siente como tener un pedazo del futuro en las manos.

Pero el costo no es sostenible para lo que gano hoy con internet. Quizá lo deje vivo unos días más para refinarlo, pero la realidad es que por ahora me funciona mejor usar Cursor en mi computadora personal. Hace lo mismo, con modelos más inteligentes, y el costo es más predecible.

Creo que esto va a cambiar. Los modelos bajan de precio constantemente — lo que hoy es carísimo, en seis meses puede ser casi gratis. Cuando eso pase, un setup como este va a tener mucho más sentido. Y cuando genere más dinero en internet, el costo de los modelos se va a justificar solo.

Pero hoy no es ese día.

Si quieres hacer algo similar

No necesitas saber todo de antemano. Yo hice esto con ChatGPT guiándome. Si sabes moverte en una terminal y no le tienes miedo a un ssh, puedes hacerlo.
Empieza con el VPS más barato posible. ~$5 USD/mes es suficiente para experimentar.
Configura la cascada de modelos desde el día uno. Y acota bien al bot: cuando corre suelto, el costo se te va en días.
Ten un presupuesto claro. Pon un límite de crédito en OpenRouter y monitorea el gasto diario.
Sé honesto con el ROI. Si no te está generando valor real por lo que pagas, no tiene caso mantenerlo solo porque es cool.

Fue un buen experimento. Aprendí mucho y no me arrepiento. Pero parte de construir cosas es saber cuándo pausarlas. El servidor sigue ahí, los archivos están respaldados, y cuando el momento sea el correcto, lo vuelvo a encender.