Vỡ mộng OpenClaw

Từ khi ra mắt, OpenClaw nhanh chóng gây sốt toàn cầu. Mô hình AI chạy ngay trên máy, có trí nhớ dài hạn, thực hiện tác vụ tự động. Nhiều ứng dụng thực tiễn của phần mềm này được chia sẻ, khiến làn sóng quan tâm lan rộng. Việt Nam nằm trong số quốc gia tải OpenClaw nhiều nhất thế giới.

Tuy nhiên, bên dưới mô tả “miễn phí vĩnh viễn” ban đầu là hệ thống tài nguyên khổng lồ để chạy công cụ. Người dùng buộc phải đầu tư chi phí lớn cho những dàn máy mạnh hoặc tiếp tục trả tiền thuê API của những công ty hàng đầu mỗi tháng.

Cài miễn phí, dùng tốn tiền

Tại Việt Nam, khi tìm từ khóa “hướng dẫn cài đặt OpenClaw”, trên Internet xuất hiện hàng trăm video, bài viết hướng dẫn chi tiết. Với hệ điều hành phổ biến như Windows, MacOS, để thiết lập cũng chỉ cần copy vài dòng lệnh và chạy bằng PowerShell hoặc Terminal. Tuy nhiên, việc không có giao diện người dùng có thể gây một chút khó khăn với cá nhân ít kinh nghiệm lập trình.

Trao đổi với Tri Thức - Znews, Luân Ngô, AI Engineer (Kỹ sư Trí tuệ Nhân tạo), đang công tác ở một tập đoàn công nghệ lớn tại TP.HCM, cho biết cách cài đặt OpenClaw và kết nối với dịch vụ chatbot tương đối dễ, có thể thực hiện với người dùng non-tech (không biết lập trình).

Việc cài đặt OpenClaw không khó, nhưng phức tạp hơn phần mềm thông thường.

“Nếu không rành kỹ thuật, việc cài trên máy cá nhân có thể tiềm ẩn một số rủi ro liên quan đến hệ thống hoặc dữ liệu. Vì vậy, nếu chỉ muốn thử nghiệm, người dùng nên cân nhắc cài đặt trên các máy ảo để an toàn hơn.

Nếu sử dụng cục bộ, cá nhân làm theo tài liệu chính thức của OpenClaw và có thể sử dụng các model từ Ollama (có bản miễn phí giới hạn). Ngoài ra, trong quá trình thiết lập, khách hàng nên tận dụng các dịch vụ như ChatGPT Codex hoặc GitHub Copilot nếu có trả phí”, ông Luân chia sẻ.

Trong khi đó, Phạm Minh, ngụ tại TP.HCM, cũng cho rằng việc cài đặt OpenClaw không khó. Thiết lập ban đầu đơn giản, nhưng trong quá trình tải thêm dịch vụ API bên thứ 3, kết nối chatbot hay bổ sung kỹ năng (skills) lại khá rối. “Hiện tôi chỉ mới dừng ở hỏi đáp cơ bản, chưa vận hành tự động gì nên vẫn ổn. Tuy nhiên nếu cần tạo lập quy trình tự động, chắc phải học thêm nhiều hoặc tìm sự giúp đỡ bên ngoài”, ông Minh nói.

Theo người dùng này, sau khi kết nối thử OpenClaw với API Gemini 2.5 Flash, "quota" dùng thử nhanh chóng cạn sau vài dòng chat. Lúc này, khách hàng phải chờ hoặc trả tiền cho Google để nâng lên các gói cao hơn.

Ông Luân Ngô cho rằng trả tiền để cài OpenClaw dùng thử không cần thiết. Tuy nhiên khi làm tác vụ phức tạp hơn, chủ máy phải tham khảo thêm hướng dẫn trên mạng và tự học lý thuyết vận hành.

“OpenClaw cũng không hoàn toàn miễn phí. Khi chạy tác vụ nặng như xử lý ảnh, tổng hợp dữ liệu hoặc chu trình tự động nhiều bước ở quy mô lớn, chi phí token qua các API sẽ tăng nhanh.

Nếu chọn chạy tại biên, những dàn máy 7-15 triệu đồng đủ dùng cho hỗ trợ lập trình nhẹ. Để làm nhiều tác vụ hơn, bao gồm vận hành LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) khoản đầu tư ít nhất 20-40 triệu đồng”, ông Luân nói. Phần chi phí này chưa tính đến phần thiết lập bộ lưu điện, đường truyền mạng để đảm bảo hệ thống vận hành ổn định, liên tục.

Bài toán kinh tế

OpenClaw được cung cấp miễn phí theo giấy phép MIT. Tuy nhiên, công cụ này thực tế giống như bộ não vận hành. Để thực sự cung cấp ứng dụng, vẫn cần “động cơ” bên dưới. Nền tảng cung cấp nhiều tùy chọn đi qua máy chủ của các dịch vụ xử lý đám mây (API) như ChatGPT, Claude hay Gemini. Ở trường hợp này, người dùng phải trả phí token.

Cách tính ở mỗi dịch vụ là khác nhau. Các công ty này thu tiền 2 đầu, dựa trên câu lệnh nhập lên và kết quả trả về. Theo nhiều người dùng, OpenClaw “đốt” token nhiều hơn hẳn các chatbot truyền thống. Khi làm việc, hình ảnh chụp màn hình mà tác tử thu thập đều phải gửi qua mô hình phân tích thị giác máy tính, khiến lượng tài nguyên xử lý tăng theo cấp số nhân. Ở quy mô doanh nghiệp, tổng chi phí API kết hợp với hạ tầng máy chủ có thể dao động 100-350 USD mỗi tháng cho các hệ thống hoạt động cường độ cao.

OpenClaw vẫn cần phần cứng mạnh hoặc số tiền lớn trả cho máy chủ AI để vận hành.

“Tôi đã sử dụng API của Anthropic và mất khoảng 10 euro trong khoảng 15 phút. Khi thử chạy Ollama cục bộ, thiết bị quá chậm để có thể sử dụng. Đổi sang API miễn phí của GLM, nhưng máy bị quá tải, mất khoảng 7 phút mới nhận được phản hồi.

Tôi không cố gắng xây dựng một hệ thống tự động tiên tiến hay lập trình các tác nhân. Quy trình làm việc rất đơn giản”, một người dùng Reddit phàn nàn về sự tốn kém khi thiết lập OpenClaw.

Bên dưới bài đăng, một số người dùng phản hồi rằng họ vẫn duy trì được hiệu suất ổn định với những mô hình ngôn ngữ cỡ nhỏ như Qwen3.5 27B hay Devstral-small-2:24B chạy cục bộ. Tuy nhiên, yêu cầu về mặt thiết bị cũng rất cao. Các máy tính phải có card đồ họa NVIDIA mạnh và nhiều RAM.