ClawPane
ClawPane · Programación
ClawPane es un proveedor de enrutamiento inteligente de modelos diseñado para OpenClaw. Se coloca entre tu gateway de OpenClaw y los proveedores de modelos que ya usas, y envía cada solicitud al modelo más barato que aún supera tu nivel de calidad. Lo añades una vez como proveedor y todos los agentes de tu gateway empiezan a enrutar de forma automática, con coste, latencia y calidad puntuados por solicitud.
Acerca de ClawPane
Qué es ClawPane
ClawPane es una capa de enrutamiento para OpenClaw. En lugar de fijar un nombre de modelo en la configuración de cada agente, apuntas OpenClaw a ClawPane y dejas que elija un modelo para cada solicitud. Puntúa cada solicitud entrante según coste, velocidad, calidad y huella de carbono, y luego enruta a la mejor opción entre proveedores como OpenAI, Anthropic, Google, Meta, DeepSeek, Mistral, Qwen y otros.
El problema que resuelve es la deriva de costes. Los equipos conectan un modelo potente para todo y luego ven cómo sube la factura, porque las consultas sencillas y los borradores rápidos reciben el mismo modelo caro que el razonamiento complejo. ClawPane divide ese tráfico. Las solicitudes simples van a modelos baratos, las difíciles se quedan en modelos premium. La empresa estima una reducción de costes del 20 al 45 por ciento, pero esa cifra depende de tu mezcla de cargas de trabajo.
El principal inconveniente es que ClawPane está hecho específicamente para OpenClaw. Si tu stack funciona sobre otro framework de agentes, aún puedes usar su endpoint compatible con OpenAI, pero el encaje más estrecho, incluido el enrutamiento por agente dentro de un gateway, presupone OpenClaw. También hay una tarifa por token sobre lo que cobran los proveedores, así que quien consuma mucho debería echar cuentas frente a su gasto actual.
Cómo empezar
- Inicia sesión en el panel de ClawPane y crea un enrutador. Elige un preajuste o ajusta tú mismo los pesos de coste, velocidad y calidad.
- Genera una clave de API de ClawPane desde Panel, luego Configuración y luego Claves de API. Una sola clave cubre todos tus enrutadores.
- En OpenClaw, ve a Configuración, luego Proveedores de modelos, luego Añadir proveedor y elige Proveedor personalizado.
- Rellena los cuatro campos: nómbralo ClawPane, pon la URL del proveedor en el endpoint de enrutamiento, pega tu clave de API y deja el ID del modelo en auto o en un preajuste.
- De forma opcional, establece ClawPane como modelo predeterminado en Configuración, luego Agentes y luego Modelo predeterminado, para que todos los agentes enruten a través de él.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de ClawPane.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Operadores de OpenClaw que gestionan varios agentes
- Equipos que vigilan el gasto en IA
- Desarrolladores que buscan flexibilidad de proveedores
Tareas
- Optimización de costes de IA en agentes de alto volumen
- Mantener los agentes en línea durante caídas de proveedores
- Obtener respuestas de alto riesgo
Casos de uso
- Un gateway con muchos agentes y una factura en aumento
- Cargas mixtas de borradores rápidos y razonamiento duro
- Creación de prototipos entre familias de modelos
Funciones clave
Selección automática de modelos
Cada solicitud que llega a ClawPane se puntúa según coste, latencia, calidad y huella de carbono. El enrutador elige al ganador, así que nunca escribes un nombre de modelo en la configuración de un agente. La selección del modelo añade menos de 50 ms.
Ajuste de pesos por enrutador
Puedes tener varios enrutadores a la vez, cada uno con su propio objetivo. Manda los agentes de soporte por una configuración que prioriza el coste y los de código por una que prioriza la calidad, todo desde el mismo gateway de OpenClaw. Preajustes como Auto, Fast, Economy y Quality cubren la mayoría de los casos, y puedes clonar uno y ajustarlo.
Proveedor de OpenClaw que se integra al instante
Añadir ClawPane a OpenClaw significa pegar una URL y una clave de API en Configuración. Tus agentes y herramientas actuales siguen funcionando porque el enrutamiento ocurre detrás de una API compatible con OpenAI. No hace falta reescribir nada agente por agente.
Estrategias de enrutamiento preajustadas
Cuatro preajustes integrados cubren las cargas de trabajo habituales. Auto equilibra coste, velocidad y calidad. Fast va primero por latencia. Economy va primero por coste. Quality busca el modelo con mejor puntuación sin importar el precio. Puedes empezar con un preajuste y ajustar los pesos más tarde.
Modo Debate
Para decisiones en las que la precisión importa más que el coste, el Modo Debate envía cada solicitud a tres modelos de familias distintas en paralelo, y luego un modelo árbitro sintetiza la mejor respuesta. Cuenta con unas 3 o 4 veces el coste por solicitud, y ten en cuenta que el streaming está desactivado en este modo.
Cadenas de respaldo automáticas
Si un proveedor se cae o alcanza su límite de peticiones, el enrutador prueba por su cuenta la siguiente mejor opción. Tus agentes terminan su trabajo aunque un proveedor concreto falle, algo que importa sobre todo en tareas de fondo sin supervisión.
Visibilidad de costes en tiempo real
Cada respuesta vuelve con metadatos que muestran el modelo seleccionado, el coste, la latencia y el impacto ambiental. Ves exactamente qué modelo se ejecutó y cuánto costó, sin rebuscar en los paneles de los proveedores.
Algoritmo de enrutamiento abierto
ClawPane publica su algoritmo de enrutamiento como código abierto. Si te importa cómo se toma la decisión del modelo, puedes inspeccionar la lógica en vez de fiarte de una caja negra.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- Recorta el gasto en cargas mixtas al enviar las solicitudes simples a modelos más baratos en vez de usar un único modelo premium para todo.
- La puesta en marcha es de verdad corta: un proveedor, una URL, una clave de API, y los agentes de OpenClaw que ya tienes siguen funcionando.
- Enrutar entre más de 10 proveedores con respaldos automáticos reduce el radio de impacto de cualquier caída de un proveedor.
- Los metadatos por solicitud muestran el modelo elegido, el coste y la latencia, así que el seguimiento de costes vive en un solo sitio.
- El algoritmo de enrutamiento es de código abierto, algo poco común en un servicio de enrutamiento gestionado.
Desventajas
- Las funciones más ajustadas presuponen OpenClaw. En otros frameworks te limitas al endpoint compatible con OpenAI, así que el enrutamiento por agente dentro del gateway no aplica.
- Hay una tarifa de 0,50 $ por 1M tokens sobre los costes del proveedor, que suma para los equipos de alto volumen y puede comerse parte del ahorro.
- El Modo Debate cuesta unas 3 o 4 veces por solicitud y desactiva el streaming, así que encaja en llamadas concretas de alto riesgo, no en el tráfico diario.
- No hay plan gratuito. Añades créditos antes de enrutar nada, así que no hay forma de probar las cuentas de coste con tráfico real gratis.
Preguntas frecuentes
ClawPane enruta las solicitudes de IA al modelo más barato que aún cumple tu nivel de calidad. Se coloca entre OpenClaw y tus proveedores de modelos, así que dejas de fijar un único modelo y cada solicitud aterriza en el adecuado.
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Alternativas a ClawPane
Forefront
Forefront · ProgramaciónForefront es una plataforma web para construir con IA de código abierto. Te deja ajustar los principales modelos de lenguaje de código abierto con tus propios datos, evaluar cómo rinden y ejecutarlos a través de una API o exportarlos para alojarlos tú mismo. Los desarrolladores que quieren la comodidad de una plataforma cerrada pero insisten en ser dueños de sus modelos y sus datos son el público objetivo.
Startkit
StartKit.AI · ProgramaciónStartkit es un boilerplate para crear productos de SaaS con IA y wrappers de IA. Piénsalo como un boilerplate para startups de IA con las partes aburridas ya conectadas: autenticación, pagos con Stripe y Lemon Squeezy, límites de uso, correo transaccional y un kit de inicio de API de IA que habla con OpenAI, Anthropic, Groq o Llama. Clonas el repositorio, pones tu precio y te dedicas a la parte del producto por la que la gente paga de verdad. Está hecho con Next.js sobre React y Tailwind, así que buena parte del código boilerplate ya te resulta familiar.
Testim
Tricentis · ProgramaciónTestim es una plataforma de automatización de pruebas impulsada por IA para crear y ejecutar pruebas de extremo a extremo en aplicaciones web, móviles y Salesforce. Se apoya en el aprendizaje automático para mantener las pruebas estables cuando cambia una interfaz, así que los equipos dedican menos tiempo a reparar selectores rotos. No está nada mal para una herramienta de pruebas automatizadas que puedes empezar a usar hoy mismo. Creas pruebas grabando acciones en un navegador y luego añades JavaScript cuando necesitas más control. Es una opción sólida para equipos de QA con mucho trabajo.