Cómo optimizar OpenClaw (coste, rendimiento y eficiencia de los agentes de IA)

Para optimizar OpenClaw, configura cómo utiliza los modelos, gestiona la memoria y el contexto de forma eficiente, controla las sesiones y estructura los flujos de trabajo de los agentes de IA. Así puedes reducir costes y mejorar el rendimiento. Por defecto, OpenClaw puede consumir tokens de forma innecesaria, sobrecargar el contexto o recurrir a modelos caros para tareas sencillas, lo que aumenta los costes y reduce la eficiencia.

La mayoría de los problemas de rendimiento no se deben a los propios modelos de IA, sino a la configuración de OpenClaw. Usar un solo modelo para todas las tareas, cargar demasiado contexto en la memoria o no gestionar las sesiones correctamente puede hacer que los agentes respondan con lentitud, aumenten los costes y generen resultados incoherentes.

Hay varios aspectos clave en los que debes centrarte para optimizar OpenClaw:

1. Flujos de trabajo de los agentes de IA: estructurar las tareas, los datos de entrada y los resultados para mantener la coherencia
2. Uso de modelos: asignar cada tarea al modelo adecuado para equilibrar el coste y el rendimiento
3. Gestión de la memoria y del contexto: recuperar solo la información relevante y evitar sobrecargar el contexto
4. Gestión de sesiones: controlar cómo se acumula y se restablece el contexto con el paso del tiempo
5. Optimización de costes: reducir el uso de tokens y evitar llamadas innecesarias a la API
6. Optimización del rendimiento: mejorar la velocidad, la concurrencia y el flujo de ejecución

Cómo optimizar el uso de modelos en OpenClaw (reducir costes y mejorar los resultados)

Para optimizar el uso de modelos en OpenClaw, elige el modelo de IA más adecuado para cada tarea teniendo en cuenta el coste, la velocidad y la calidad de los resultados. Usar un único modelo para todo aumenta los costes y reduce la eficiencia, sobre todo cuando las operaciones sencillas no requieren un razonamiento avanzado.

Usa el enrutamiento de modelos según el tipo de tarea

El enrutamiento de modelos permite asignar distintos modelos según la complejidad de cada tarea. Para operaciones sencillas, como clasificar, resumir o dar formato al contenido, conviene utilizar modelos más pequeños y económicos. Las tareas que requieren un razonamiento complejo, en cambio, pueden asignarse a modelos más avanzados.

Por ejemplo, un agente de atención al cliente puede clasificar los mensajes entrantes con un modelo ligero y recurrir a un modelo premium solo cuando tenga que generar respuestas detalladas. Así se reducen los costes por token sin perder calidad en los resultados.

Evita usar modelos caros por defecto

No uses modelos caros, como Claude Opus o GPT-4, como opción predeterminada para todas las tareas. Están diseñados para tareas de razonamiento complejo y para procesar contextos amplios, por lo que resultan innecesarios para operaciones rutinarias.

Si recurres a ellos sin tener en cuenta la complejidad de cada tarea, consumirás más tokens y aumentarás los costes operativos sin mejorar los resultados de los flujos de trabajo sencillos.

Usa OpenRouter o configuraciones multimodelo

Las configuraciones multimodelo permiten que OpenClaw cambie de proveedor y de modelo de forma dinámica. Herramientas como OpenRouter pueden dirigir cada solicitud al modelo más rentable sin necesidad de modificar la configuración general.

Esta flexibilidad reduce la dependencia de un único proveedor y te permite optimizar tanto los costes como el rendimiento a medida que cambian los precios y las capacidades de los modelos.

Cómo optimizar el uso de la memoria y del contexto en OpenClaw

Para optimizar la memoria y el contexto en OpenClaw, controla cómo se almacena, recupera y carga la información en el contexto activo del agente. Una buena gestión de la memoria reduce el uso de tokens, acelera las respuestas y mejora la precisión al hacer que el agente procese únicamente la información relevante.

Cargar demasiado contexto en una sola solicitud ralentiza el procesamiento e introduce información irrelevante. Como resultado, aumentan los costes y disminuye la precisión. Para evitarlo, limita el contexto activo y recupera información solo cuando haga falta.

Usa el sistema de memoria de tres niveles (local, RAM, remota)

El sistema de memoria de tres niveles separa la información según la frecuencia con la que se utiliza y la rapidez con la que debe estar disponible.

• Memoria local: almacena los datos que se utilizan con más frecuencia en la infraestructura local, lo que permite acceder a ellos rápidamente y mantener los costes bajos
• RAM (contexto activo): contiene la información que el agente utiliza en ese momento durante la ejecución
• Memoria remota: almacena datos a largo plazo, como registros, documentos o interacciones anteriores

Esta separación evita cargar grandes conjuntos de datos en el contexto activo cuando no son necesarios. En lugar de procesarlo todo a la vez, OpenClaw recupera únicamente los datos que necesita para la tarea actual.

Aplica la estrategia de memoria “buscar, no cargar”

La estrategia de “buscar, no cargar” hace que el agente recupere la información solo cuando la necesita, en lugar de cargar previamente conjuntos de datos completos en la memoria.

En vez de incluir documentos enteros o historiales completos de conversaciones en cada solicitud, el agente consulta la memoria de forma dinámica según los datos que recibe. Así se reduce el uso de tokens y se evita sobrecargar el contexto.

Por ejemplo, un agente de atención al cliente solo debería consultar conversaciones anteriores cuando alguien haga referencia a problemas previos, en lugar de incluir todo el historial en cada respuesta.

Usa bases de datos vectoriales para recuperar información más rápido

Las bases de datos vectoriales permiten que OpenClaw recupere la información más relevante de la memoria con mayor eficacia. En lugar de depender de coincidencias entre palabras clave, utilizan la similitud semántica para localizar los datos relacionados con cada consulta.

Herramientas como LanceDB permiten a OpenClaw almacenar y buscar embeddings de forma eficiente, lo que mejora tanto la velocidad como la relevancia al recuperar contexto.

De este modo, el agente recibe únicamente la información más relevante para cada tarea, procesa menos datos innecesarios y genera resultados de mayor calidad.

Cómo gestionar las sesiones y el contexto de forma eficiente

Gestionar bien las sesiones y el contexto en OpenClaw implica controlar cuánto tiempo permanece activa la información y cuánta se procesa en cada solicitud. Una buena gestión reduce el uso de tokens, acelera las respuestas y evita que información obsoleta o irrelevante afecte a los resultados.

Sin este control, los agentes acumulan cada vez más contexto, lo que aumenta el tiempo de procesamiento y puede generar respuestas incoherentes o imprecisas. Gestionar las sesiones correctamente permite trabajar solo con información reciente y relevante.

Usa el comando /compact para reducir el uso de tokens

El comando /compact reduce el tamaño del historial de conversación resumiendo las interacciones anteriores. Así, el agente no tiene que volver a procesar toda la conversación cada vez que recibe una solicitud.

Al comprimir el contexto, OpenClaw consume menos tokens y responde más rápido sin perder información importante. Esto resulta especialmente útil en sesiones largas, donde el historial de conversación crece continuamente.

Inicia una nueva sesión para cada flujo de trabajo

Iniciar una nueva sesión para cada flujo de trabajo evita mezclar el contexto con información de tareas anteriores. Si en la sesión activa quedan datos que no guardan relación con la tarea actual, las respuestas del agente pueden verse condicionadas por información obsoleta o irrelevante.

Por ejemplo, una tarea de generación de contenido y un flujo de trabajo de atención al cliente deberían ejecutarse en sesiones distintas. Así, cada sesión contiene únicamente el contexto necesario para esa tarea, lo que mejora la precisión de los resultados.

Evita ampliar el contexto sin necesidad

Incluye únicamente los datos necesarios para la tarea actual. Añadir información adicional, como historiales completos de conversaciones o documentos que no guardan relación con la tarea, aumenta el uso de tokens y reduce la precisión de los resultados.

Un contexto más reducido y específico permite que el agente procese la información con mayor eficiencia y reduce el riesgo de “alucinaciones” provocadas por información contradictoria o un exceso de datos.

Cómo reducir los costes de OpenClaw (optimización de tokens y API)

Reducir los costes de OpenClaw implica minimizar el uso de tokens y elegir modelos rentables sin sacrificar la calidad de los resultados. Gran parte del gasto innecesario se debe a prácticas poco eficientes, como generar respuestas demasiado detalladas, usar modelos premium en exceso o no supervisar el consumo.

Al optimizar los costes, cada solicitud utiliza solo los recursos necesarios para completar la tarea. Esto facilita la escalabilidad y permite mantener un uso sostenible a largo plazo.

Desactiva los modos de “razonamiento” o de respuesta detallada cuando no sean necesarios

Los modos de respuesta detallada o de “razonamiento” generan resultados más largos al incluir pasos intermedios. Aunque pueden resultar útiles para depurar problemas o resolver tareas complejas, aumentan considerablemente el consumo de tokens en operaciones rutinarias.

Si los desactivas en flujos de trabajo sencillos o repetitivos, puedes reducir el consumo de tokens sin afectar a la calidad del resultado final. El agente se centra en generar el resultado final en lugar de desarrollar el razonamiento intermedio.

Usa modelos locales (Ollama) para tareas sencillas

Los modelos locales, como los que se ejecutan mediante Ollama, pueden encargarse de tareas sencillas y repetitivas sin recurrir a API externas. Esto elimina los costes por solicitud y reduce la dependencia de modelos de pago.

Tareas como clasificar, dar formato al contenido o hacer resúmenes básicos no requieren un razonamiento avanzado y pueden ejecutarse de forma eficiente con modelos locales. En muchos casos, este enfoque permite reducir los costes asociados a las API hasta en un 90-95%, especialmente en flujos de trabajo con un gran volumen de solicitudes.

Supervisa el uso de tokens y haz un seguimiento de las solicitudes

Supervisar el uso de tokens permite identificar dónde se concentran los costes y qué partes del flujo de trabajo son poco eficientes. Sin esta información, resulta difícil optimizar el gasto.

Herramientas como Langfuse registran datos de cada solicitud, como el consumo de tokens, la latencia y el modelo utilizado. Esto permite detectar fuentes de gasto innecesario, como prompts demasiado largos o el procesamiento repetido del mismo contexto.

Revisar periódicamente el uso de tokens ayuda a comprobar que las optimizaciones siguen siendo eficaces a medida que evolucionan los flujos de trabajo.

Cómo mejorar el rendimiento y la velocidad de OpenClaw

Para mejorar el rendimiento y la velocidad de OpenClaw, reduce la latencia, optimiza el flujo de ejecución y procura que los agentes procesen las tareas sin retrasos ni cuellos de botella. Los problemas de rendimiento suelen deberse a un uso ineficiente de los recursos, como ejecutar las tareas de forma secuencial, sobrecargar la memoria o procesar grandes volúmenes de datos dentro de un mismo flujo.

Una configuración optimizada permite que OpenClaw responda con rapidez, gestione un mayor número de tareas a medida que aumenta la carga y mantenga un rendimiento estable incluso con cargas elevadas.

Optimiza la concurrencia y la ejecución en paralelo

La concurrencia permite que OpenClaw ejecute varios agentes o tareas a la vez en lugar de procesarlos uno tras otro. Esto reduce los tiempos de espera y aumenta la capacidad general de procesamiento.

Por ejemplo, en lugar de gestionar los mensajes entrantes uno por uno, OpenClaw puede clasificar, procesar y responder a varias solicitudes a la vez. Esto resulta especialmente importante en flujos de trabajo con un gran volumen de solicitudes, donde los retrasos en el procesamiento pueden generar cuellos de botella.

Una concurrencia bien configurada permite aprovechar los recursos del sistema sin sobrecargarlo.

Optimiza la recolección de basura y el uso de la memoria

La recolección de basura se encarga de liberar de la memoria los datos que ya no se utilizan durante la ejecución. Una gestión de la memoria mal ajustada puede provocar ralentizaciones, aumentar la latencia e incluso causar inestabilidad en el sistema.

Optimizar la recolección de basura permite liberar memoria periódicamente sin interrumpir los procesos activos. Junto con una gestión eficiente de la memoria, esto evita que el rendimiento se degrade durante operaciones prolongadas o con una carga elevada.

Aísla las operaciones que consumen muchos recursos

Las operaciones que consumen muchos recursos, como generar resultados muy extensos o procesar tareas complejas, pueden ralentizar todo el sistema si se ejecutan dentro del flujo principal.

Ejecutar estas operaciones en procesos o flujos de trabajo independientes evita que bloqueen otras tareas. Por ejemplo, la generación de informes extensos o el procesamiento de grandes conjuntos de datos debería ejecutarse de forma independiente de las interacciones en tiempo real, como las respuestas en un chat.

Esta separación mejora la capacidad de respuesta y evita que las tareas críticas sufran retrasos por operaciones que requieren muchos recursos.

Cómo optimizar los agentes de IA en OpenClaw (optimización del flujo de trabajo)

Optimizar los agentes de IA en OpenClaw consiste en estructurar los flujos de trabajo para que cada agente realice tareas específicas de forma coherente, siga una lógica de ejecución definida y genere resultados predecibles. Mientras que la optimización del sistema mejora el rendimiento y reduce los costes, la optimización de los flujos de trabajo determina si los agentes producen resultados realmente útiles.

La mayoría de los problemas de los agentes de IA se deben a un ámbito de actuación poco definido, a la falta de una estructura clara en el flujo de trabajo o a instrucciones imprecisas, más que a las limitaciones del propio modelo. Definir con claridad cómo debe funcionar cada agente permite obtener resultados fiables en tareas repetitivas.

Asigna una sola tarea a cada agente

Cada agente de IA debería encargarse de una tarea claramente definida. Cuando un mismo agente intenta realizar varias tareas que no guardan relación entre sí, su objetivo deja de estar claro y puede generar resultados incoherentes o de baja calidad.

Un agente con una sola tarea bien delimitada mejora la precisión y reduce el procesamiento innecesario. Por ejemplo, un agente que solo clasifica tickets de asistencia funcionará de forma más fiable que otro que intente clasificarlos, responderlos y resumirlos al mismo tiempo.

Definir claramente la tarea permite que el agente sepa en todo momento qué se espera de él.

Define el activador, la entrada, el procesamiento y el resultado

Cada agente optimizado sigue un flujo de trabajo estructurado en cuatro fases:

• Activador: qué pone en marcha el agente, por ejemplo, un mensaje, un evento o una tarea programada
• Entrada: los datos que recibe el agente
• Procesamiento: las instrucciones y la lógica que se aplican a los datos de entrada
• Resultado: lo que genera el agente

Definir este flujo antes de implementarlo evita discrepancias en los resultados y ayuda a que el agente funcione de forma predecible dentro de su entorno.

Un flujo de trabajo bien definido reduce los errores al conectar correctamente los datos de entrada con los resultados esperados.

Configura instrucciones claras y formatos de salida

Las instrucciones deben especificar cómo tiene que procesar las tareas el agente y qué formato debe tener el resultado final. Los prompts poco concretos generan resultados poco coherentes, mientras que unas instrucciones específicas permiten obtener resultados más predecibles.

Una configuración eficaz incluye:

• definir el tono y el formato
• establecer límites de longitud o estructura
• especificar reglas o limitaciones

Por ejemplo, indicar a un agente que “responda en menos de 80 palabras con un tono profesional” produce resultados más coherentes que pedirle simplemente que “responda de forma útil”.

Cuanto más precisas sean las instrucciones, menor será la variabilidad entre las distintas interacciones.

Prueba los agentes con datos reales antes del despliegue

Las pruebas permiten comprobar que el agente funciona correctamente en situaciones reales. Utilizar datos reales del propio flujo de trabajo ayuda a detectar problemas que pueden pasar desapercibidos en ejemplos hipotéticos.

Los casos de prueba deberían incluir:

• solicitudes habituales
• entradas ambiguas
• casos que queden fuera del ámbito definido
• casos límite propios de tu dominio

Cuando un agente genera un resultado incorrecto, el problema suele estar en unas instrucciones incompletas o en un ámbito de actuación poco claro. Ajustar la configuración y volver a hacer pruebas ayuda a mejorar la fiabilidad.

Probar los agentes de forma periódica permite comprobar que funcionan como se espera antes de utilizarlos en un entorno de producción.

¿Cuáles son los errores más comunes al optimizar OpenClaw?

La mayoría de los problemas al optimizar OpenClaw se deben a decisiones de configuración, no a limitaciones de la plataforma ni del modelo de IA. Las pequeñas ineficiencias en el uso de los modelos, la gestión de la memoria o el diseño de los flujos de trabajo se acumulan con el tiempo y acaban aumentando los costes, reduciendo el rendimiento y generando resultados incoherentes.

Estos son los errores más comunes que debes evitar:

• Usar un mismo modelo para todo. Recurrir a modelos caros para tareas sencillas aumenta el consumo de tokens y ralentiza la ejecución. Asigna cada tarea a un modelo según su complejidad para mejorar la eficiencia.
• Cargar demasiado contexto. Incluir historiales completos o grandes conjuntos de datos en cada solicitud reduce la precisión y aumenta los costes. Limita el contexto a la información relevante para cada tarea.
• No gestionar las sesiones. Dejar que las sesiones acumulen información obsoleta o irrelevante genera resultados incoherentes. Reinicia las sesiones o usa /compact para evitar que el contexto acumule información irrelevante.
• No supervisar los costes ni el consumo. Si no controlas el uso de tokens, las ineficiencias pueden pasar desapercibidas. Las herramientas de supervisión permiten identificar dónde se malgastan recursos y qué partes conviene optimizar.
• No definir el ámbito del agente. Los agentes sin una tarea clara intentan asumir demasiadas responsabilidades, lo que genera resultados impredecibles y de baja calidad. Define una sola tarea y unos límites claros para cada agente.

Cómo ejecutar OpenClaw optimizado con Hostinger

Para ejecutar OpenClaw con una configuración optimizada, además de configurar los modelos, la memoria y los flujos de trabajo, necesitas gestionar la infraestructura, el tiempo de actividad y las integraciones. Hostinger simplifica este proceso con un entorno administrado donde puedes aplicar estas optimizaciones sin tener que ocuparte de configurar el sistema subyacente.

En lugar de configurar manualmente los servidores, las API y los entornos de ejecución, Hostinger OpenClaw ofrece una solución preconfigurada para que puedas centrarte en la optimización en vez de en la infraestructura.

Ventajas principales de usar OpenClaw con Hostinger:

• Despliegue de OpenClaw en 1 clic. Hostinger ofrece una configuración de OpenClaw lista para usar que se despliega al instante. Así no tienes que instalar dependencias, configurar entornos ni conectar varias herramientas antes de empezar.
• No necesitas configurar la infraestructura. No tienes que gestionar servidores ni contenedores, ni realizar configuraciones manuales. Esto evita errores habituales de configuración y reduce el tiempo necesario para poner en marcha y optimizar tus agentes.
• Tiempo de actividad continuo y alta fiabilidad. OpenClaw funciona de forma continua en un entorno administrado para que tus agentes sigan activos independientemente de la zona horaria, también los fines de semana y fuera del horario laboral, sin necesidad de intervención manual.
• Entorno preconfigurado para optimizar más rápido. La plataforma incluye los componentes necesarios para ejecutar agentes de IA, por lo que puedes aplicar de inmediato optimizaciones como el enrutamiento de modelos, las estrategias de memoria y la configuración de flujos de trabajo.

Hostinger OpenClaw facilita la aplicación de las estrategias de optimización de esta guía. En lugar de repartir la configuración entre distintas herramientas y servicios, puedes gestionar el uso de modelos, los flujos de trabajo y la ejecución desde un único entorno.

Al optimizar el sistema, la memoria, los costes y los flujos de trabajo, OpenClaw se convierte en un motor de automatización fiable que funciona de forma continua con una intervención manual mínima.

All of the tutorial content on this website is subject to Hostinger's rigorous editorial standards and values.

El autor

Faradilla Ayunindya

Add Hostinger as a preferred source on Google

Faradilla, or Ninda, is a Content Marketing Specialist with a passion for technology, a curiosity for digital marketing trends, and a love for languages. When she's not writing Hostinger tutorials, you can find her learning about life sciences. Follow her on LinkedIn.

Más de Faradilla Ayunindya