O OpenClaw explodiu em popularidade como o framework de agentes de IA preferido em 2026, mas suas configurações padrão podem queimar tokens rapidamente. Este guia mostra como implantar a Série Qwen 3.5 (27B, 35B-A3B, 122B-A10B, 397B-A17B) via Novita AI para construir agentes poderosos e econômicos que escalam sem estourar o orçamento.
O que é o OpenClaw — e por que todo mundo está usando?
O OpenClaw (anteriormente Clawdbot) se tornou o framework de agentes de IA mais comentado em 2026, dominando discussões em comunidades de desenvolvedores, equipes de IA empresarial e mídia especializada. A Bloomberg o chamou de “a maravilha da IA que impulsiona o boom de agentes na China”, enquanto o TechNode relatou que empresas chinesas estão correndo para adotar o OpenClaw para tudo, desde bots de atendimento ao cliente até fluxos de automação interna.
- Roteamento multi-modelo: Conecte-se a qualquer provedor de LLM (OpenAI, Anthropic, modelos locais) e roteie tarefas dinamicamente para o melhor modelo para o trabalho.
- Integração com plataformas de mensagens: Implante agentes diretamente no Telegram, WhatsApp, Discord, iMessage e muito mais — sem necessidade de UI personalizada.
- Sistema de habilidades extensível: Adicione capacidades como operações com arquivos, pesquisa web, execução de código e automação de fluxos de trabalho por meio de uma arquitetura de plugins.
Mas há um problema: o OpenClaw é voraz por tokens. Configurações padrão podem consumir 5 a 10 vezes mais tokens do que o necessário, com recursos como polling de heartbeat custando caro em modelos de alto nível.
Para desenvolvedores que executam agentes 24/7 ou implantam várias instâncias, os custos de tokens podem disparar rapidamente. A solução? Combinar o OpenClaw com modelos econômicos e de alto desempenho, como a Série Qwen 3.5 na Novita AI.
O que é a Série Qwen 3.5 — e por que usá-la no OpenClaw?
A Série Qwen 3.5 é a mais recente família de modelos de linguagem de grande escala da Alibaba Cloud, projetada para cargas de trabalho de produção que exigem inteligência e eficiência. A linha inclui quatro variantes otimizadas para diferentes casos de uso:
- Qwen 3.5 27B: Raciocínio equilibrado e velocidade para tarefas de agente de propósito geral.
- Qwen 3.5 35B-A3B: Eficiência de parâmetros aprimorada para raciocínio complexo de múltiplas etapas.
- Qwen 3.5 122B-A10B: Capacidade de alto nível para raciocínio avançado, geração de código e compreensão de contexto longo.
- Qwen 3.5 397B-A17B: Inteligência máxima para as tarefas mais exigentes que requerem raciocínio profundo e análise abrangente.
Por que a Série Qwen 3.5 é ideal para o OpenClaw
Ao construir agentes de IA com o OpenClaw, você precisa de modelos que forneçam desempenho sólido em raciocínio, uso de ferramentas e seguimento de instruções — sem custo excessivo. A Série Qwen 3.5 atende a todos os requisitos:
- Treinamento forte orientado a agentes: Os modelos são ajustados para diálogo de múltiplas etapas, chamada de ferramentas e raciocínio de contexto longo — exatamente o que os agentes do OpenClaw precisam.
- Tamanhos flexíveis: Escolha 27B para tarefas leves, 35B-A3B para cargas de trabalho equilibradas, 122B-A10B para raciocínio avançado ou 397B-A17B quando precisar de inteligência máxima.
- Eficiência de custos: Os preços da Novita AI para o Qwen 3.5 são significativamente mais baixos do que modelos comparáveis, tornando viável executar agentes 24/7 em escala.
Qwen 3.5 vs. Outros Modelos de Agente
| Modelo | Melhor Para | Uso Típico no OpenClaw |
| Qwen 3.5 27B | Raciocínio geral, automação de tarefas | Verificações de heartbeat, gerenciamento de arquivos, roteamento de mensagens |
| Qwen 3.5 35B-A3B | Fluxos de trabalho complexos, planejamento multi-etapa | Revisão de código, geração de documentos, tarefas de pesquisa |
| Qwen 3.5 122B-A10B | Raciocínio avançado, análise de contexto longo | Pesquisa aprofundada, depuração complexa, planejamento estratégico |
| Qwen 3.5 397B-A17B | Inteligência máxima, análise abrangente | Pesquisa multi-domínio, suporte a decisões empresariais |
| MiniMax M2.5 | Custo/desempenho equilibrado | Boa escolha padrão |
| Kimi K2.5 | Tarefas multimodais | Análise de screenshots, automação de UI |
| GLM-5 | Raciocínio de contexto longo | Análise de logs, processamento de documentos grandes |
Preços na Novita AI (Por 1M de Tokens)
| Modelo | Custo de Entrada | Custo de Saída |
| Qwen 3.5 27B | $0,30 | $2,40 |
| Qwen 3.5 35B-A3B | $0,25 | $2,00 |
| Qwen 3.5 122B-A10B | $0,40 | $3,20 |
| Qwen 3.5 397B-A17B | $0,60 | $3,60 |
Como Usar a Série Qwen 3.5 no OpenClaw (6 Passos)
Preparação
Antes de começar, certifique-se de ter:
- Um ambiente Linux, macOS ou Windows (WSL2/PowerShell) com acesso à internet
- Node.js 22+ instalado
- Uma conta ativa na Novita AI com chave de API
Passo 1: Obtenha sua Chave de API da Novita AI
- Acesse Novita AI e crie uma conta (ou faça login)
- Navegue até API Keys no seu painel
- Clique em Add new key e copie imediatamente (ela é mostrada apenas uma vez)
- Armazene a chave com segurança — você precisará dela no Passo 4
Crie sua Conta e Obtenha a Chave de API!
Passo 2: Instale o OpenClaw
Execute o instalador de uma linha para sua plataforma:
macOS / Linux / WSL2:
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
Windows (PowerShell):
irm https://openclaw.ai/install.ps1 | iex
O instalador irá:
- Baixar e configurar a CLI do OpenClaw
- Instalar dependências necessárias
- Configurar o serviço Gateway
Aguarde a instalação ser concluída e verifique:
openclaw --version
Passo 3: Execute o Assistente de Configuração do OpenClaw
Inicie a configuração interativa:
openclaw config
Você configurará quatro seções principais: Workspace, Model, Gateway e Channels. Vamos detalhar cada uma abaixo.
3.1 Configuração do Workspace
- Onde o Gateway será executado? → Selecione Local (para a maioria dos usuários)
- Selecione as seções a configurar → Escolha Workspace
Isso configura seu ambiente local para execução do agente.
3.2 Configuração do Modelo
- Selecione as seções a configurar → Escolha Model
- Provedor de modelo/auth → Selecione Skip for now
- Filtrar modelos por provedor → Escolha All providers
- Modelo padrão → Selecione Enter model manually
- Modelo padrão → Informe:
novita/qwen/qwen3.5-122b-a10b
Entendendo os identificadores de modelo:
- ID do modelo Novita (na plataforma Novita):
qwen/qwen3.5-122b-a10b - Formato OpenClaw (requer prefixo do provedor):
novita/qwen/qwen3.5-122b-a10b
Ao configurar o OpenClaw, use sempre o formato novita/<model-id>. Para a Série Qwen 3.5:
novita/qwen/qwen3.5-27bnovita/qwen/qwen3.5-35b-a3bnovita/qwen/qwen3.5-122b-a10bnovita/qwen/qwen3.5-397b-a17b
Você pode encontrar IDs de modelo disponíveis no site da Novita e substituir o ID do modelo por qualquer outro modelo compatível (mantendo o prefixo do provedor novita/).
Explorar Biblioteca de Modelos
3.3 Configuração do Gateway
- Porta do Gateway → Padrão:
18789(ou personalize se necessário) - Modo de vinculação do Gateway → Selecione Loopback (Apenas Local) por segurança
- Autenticação do Gateway → Escolha Token authentication
- Exposição Tailscale → Selecione Off (a menos que precise de acesso remoto)
- Fonte do token do Gateway → Escolha Generate/store plaintext token
- Token do Gateway → Deixe em branco para gerar automaticamente (ou defina um token personalizado)
3.4 Canais (Opcional: Exemplo do Telegram)
Se quiser implantar seu agente em uma plataforma de mensagens:
- Selecione as seções a configurar → Escolha Channels
- Configurar/Vincular → Selecione Telegram (Bot API)
- Token do Bot do Telegram → Informe o token do seu bot do @BotFather
- Escolha a política de acesso a DM → Selecione Pairing (os usuários devem parear antes de conversar)
Como obter um Token de Bot do Telegram:
- Abra o Telegram e procure por
@BotFather - Envie
/newbote siga as instruções - Copie o token do bot fornecido
Passo 4: Configurar a Integração com a API da Novita AI
O assistente não configura automaticamente as credenciais da API Novita, então vamos adicioná-las manualmente.
Abra o arquivo de configuração do OpenClaw:
open ~/.openclaw/openclaw.json
Adicione este bloco dentro de "models". Atualize apenas um campo:
"models": {
"providers": {
"novita": {
"baseUrl": "https://api.novita.ai/openai/v1",
"apiKey": "<Your API Key>",
"api": "openai-completions",
"models": [
{
"id": "qwen/qwen3.5-122b-a10b",
"name": "Qwen3.5-122B (Novita)",
"reasoning": false,
"input": [
"text"
],
"cost": {
"input": 0,
"output": 0,
"cacheRead": 0,
"cacheWrite": 0
},
"contextWindow": 262144,
"maxTokens": 65536
}
]
}
}
},
Passo 5: Iniciar o Gateway do OpenClaw
Instale e inicie o serviço Gateway:
openclaw gateway install
openclaw gateway restart
Verifique se o Gateway está em execução:
openclaw gateway status
Passo 6: Vincular sua Plataforma de Mensagens (Exemplo do Telegram)
Se você configurou o Telegram no Passo 3.4:
- Abra seu bot no Telegram e envie
/start - O bot responderá com um código de pareamento (ex.:
ABC123) - Aprove o pareamento no terminal:
openclaw pairing approve --channel telegram ABC123
Sua conta do Telegram está pareada! Envie uma mensagem para testar:
Olá! Como está o clima hoje?
O agente responderá usando o Qwen 3.5 122B-A10B (seu modelo padrão).
Otimizando o Uso de Tokens: Escolhendo o Modelo Certo para Cada Tarefa
Uma das maiores vantagens da Série Qwen 3.5 no OpenClaw é o tamanho flexível. Em vez de usar o maior modelo para tudo, roteie tarefas de forma inteligente:
Seleção Recomendada de Modelo
| Tipo de Tarefa | Modelo Recomendado | Por quê |
| Verificações de heartbeat, atualizações de status | Qwen 3.5 27B | Rápido, barato, bom o suficiente para consultas simples |
| Resumos de arquivos, pesquisas web | Qwen 3.5 27B ou 35B-A3B | Raciocínio equilibrado sem exageros |
| Geração de código, fluxos de trabalho multi-etapa | Qwen 3.5 35B-A3B ou 122B-A10B | Bom seguimento de instruções + uso de ferramentas |
| Depuração complexa, síntese de pesquisa | Qwen 3.5 122B-A10B | Profundidade de raciocínio de alto nível + suporte a contexto longo |
| Suporte a decisões empresariais, pesquisa multi-domínio | Qwen 3.5 397B-A17B | Inteligência máxima para tarefas críticas |
Conclusão
O crescimento explosivo do OpenClaw em 2026 provou a demanda por frameworks de agentes de IA flexíveis e poderosos — mas o consumo descontrolado de tokens pode tornar a implantação insustentável. Ao combinar o OpenClaw com a Série Qwen 3.5 na Novita AI, os desenvolvedores ganham:
- Eficiência de custos: Economia de até 80% em comparação com modelos premium, com tamanhos flexíveis (27B → 397B)
- Desempenho pronto para produção: Raciocínio sólido, uso de ferramentas e suporte a contexto longo
- Escalabilidade: Execute agentes 24/7 sem estourar orçamentos
Seja construindo bots de suporte ao cliente, fluxos de automação interna ou assistentes de pesquisa, essa combinação oferece capacidades de nível empresarial a preços acessíveis para startups.
Pronto para implantar? Pegue sua chave de API da Novita AI e comece a construir agentes mais inteligentes e mais baratos hoje.
Novita AI é uma plataforma líder de nuvem de IA que fornece aos desenvolvedores APIs fáceis de usar e infraestrutura de GPU acessível e confiável para construir e escalar aplicações de IA.
Perguntas Frequentes
O que é o OpenClaw?
O OpenClaw é um framework de agentes de IA de código aberto que conecta modelos de linguagem a plataformas de mensagens (Telegram, Discord, etc.) e permite automação de tarefas por meio de habilidades como operações com arquivos, pesquisa web e orquestração de fluxos de trabalho. Ele explodiu em popularidade em 2026 por sua flexibilidade e facilidade de implantação.
Por que o OpenClaw consome tantos tokens?
Por padrão, o OpenClaw carrega contexto extenso (arquivos, memória, histórico de sessão) em cada requisição, o que pode multiplicar o uso de tokens por 5 a 10 vezes. Recursos como polling de heartbeat podem custar $6,84/dia em modelos premium se não forem otimizados.
O OpenClaw é gratuito?
Sim, o OpenClaw em si é de código aberto e gratuito. No entanto, as APIs de LLM às quais ele se conecta (como o Qwen 3.5 via Novita AI) cobram com base no uso de tokens.
Quanto posso economizar usando a Série Qwen 3.5 na Novita AI?
Em comparação com modelos premium como Claude Opus, a Série Qwen 3.5 custa 80-95% menos, mantendo mais de 90% da capacidade de raciocínio. Com roteamento inteligente de modelos (27B para tarefas simples, 122B para complexas), os usuários relatam reduções de 60-80% nos custos de tokens no geral.
