Persyaratan Server OpenClaw

Apa yang benar-benar dibutuhkan instance OpenClaw self-hosted, dan mengapa jawabannya jauh lebih kecil dari yang orang kira. Singkatnya: tanpa GPU, CPU sedang, dan angka RAM yang ditentukan hampir seluruhnya oleh apakah kamu menggunakan otomatisasi browser.

Menjalankan asisten tidak sama dengan menjalankan model

Perbedaan inilah yang membuat setiap angka lain di halaman ini masuk akal, dan ini juga yang paling sering keliru dipahami orang sebelum mulai. Dua pekerjaan yang sangat berbeda sering dibicarakan seolah-olah sama:

• Menjalankan model berarti mengubah token menjadi token. Itu pekerjaan yang membutuhkan GPU, VRAM besar, dan mesin yang besar.
• Menjalankan asisten berarti menjaga percakapan, menerima pesan dari platform chat, memutuskan tindakan, memanggil alat, dan menyimpan memori. Itu pekerjaan aplikasi biasa: sedikit CPU, RAM sedang, dan sedikit disk.

OpenClaw netral terhadap model dan kamu membawa kunci API sendiri, jadi ia hanya melakukan pekerjaan kedua. Ketika membutuhkan model untuk berpikir, ia membuat permintaan HTTPS ke penyedia dan menunggu. Instance-mu menghabiskan sebagian besar waktunya menganggur di jaringan, dan itulah sebabnya server kecil sudah cukup dan GPU hanya akan menganggur.

Tingkatan paket, dan apa yang membedakannya

Selisih di antara keduanya sebenarnya bukan soal seberapa sering kamu memakai asisten. Yang menentukan adalah apakah kamu memakai dua fitur yang mengubah profil sumber dayanya: otomatisasi browser dan inferensi lokal.

Otomatisasi browser adalah fitur yang mahal

Semua fitur OpenClaw lainnya ringan. Otomatisasi browser tidak, karena headless browser adalah browser penuh: ia merender halaman, menjalankan JavaScript-nya, dan menyimpan memorinya, dan itu dilakukan per sesi, bukan per instance. Satu tugas penelusuran otomatis adalah proses besar yang berjalan berdampingan dengan asisten-mu, dan dua tugas sekaligus berarti dua proses seperti itu.

Jika otomatisasi browser menjadi pusat cara kamu memakai OpenClaw, ukurlah untuk itu secara langsung dan anggap asisten itu sendiri sebagai pembulatan kecil di sampingnya. Jika kamu tidak pernah menyentuhnya, tingkat dasar memiliki ruang jauh lebih besar daripada yang akan kamu pakai.

Integrasi lebih murah daripada yang orang kira

Setiap dari 20+ integrasi mempertahankan koneksi persisten ke platformnya. Itu nyata tetapi kecil, dalam kisaran puluhan megabyte, sehingga menghubungkan Telegram, WhatsApp, Discord, dan Slack sekaligus tidak sama dengan empat kali beban menghubungkan satu.

Yang membebani adalah konten yang dibawa platform-platform itu. Voice note, foto, dan dokumen semuanya datang sebagai file yang harus diterima, disimpan di memori selama diproses, lalu disimpan. Asisten yang terutama dipakai untuk teks sangat berbeda penyewanya dibanding asisten yang setiap hari dikirimi lampiran, meskipun volume pesannya sama.

CPU: jarang menjadi kendala

Dua core sudah cukup untuk penggunaan normal karena asisten lebih sering menunggu: menunggu penyedia model, menunggu API, menunggu pesan masuk. Lebih banyak core membantu saat beberapa hal terjadi bersamaan, terutama otomatisasi browser yang berjalan serentak atau lonjakan dari banyak integrasi. Core tambahan tidak membuat asisten menjawab lebih cepat, karena proses berpikirnya tidak terjadi di mesinmu.

Jika kamu ingin menjalankan model secara lokal

Ini pengaturan yang sah dan angkanya berubah sepenuhnya. Bobot model harus muat di memori bersama semua hal lain: model 7B yang dikuantisasi ke 4 bit kira-kira 4 GB sebelum konteks percakapan dan sebelum OpenClaw itu sendiri. Itu menyingkirkan tingkat 4 GB sepenuhnya dan menjadikan 8 GB sebagai batas bawah yang realistis untuk model kecil.

Pertukarannya juga perlu jelas. Inferensi lokal di CPU itu lambat, dan asisten yang harus kamu tunggu tiga puluh detik akan membuatmu berhenti memakainya. Alasan yang jujur untuk menjalankan secara lokal adalah privasi dan kemandirian, bukan performa. Jika privasi adalah tujuannya, perlu diketahui bahwa model hosted dengan asisten self-hosted sudah menjaga riwayat percakapan, kredensial, dan integrasimu tetap di server-mu sendiri. Baca memilih model AI untuk perbandingan lengkapnya.

Penyimpanan

20 GB cukup nyaman untuk aplikasi, log, dan riwayat percakapan. Media yang bertambah, dan pertambahannya terjadi diam-diam: setiap voice note, gambar, dan dokumen yang masuk lewat integrasi chat disimpan, dan asisten yang menghasilkan file selain menerimanya bertambah lebih cepat lagi. Jika asisten-mu menangani lampiran, bukan hanya teks, 80 GB adalah titik awal yang lebih aman.

Persyaratan yang bukan perangkat keras

Dua di antaranya lebih penting daripada angka mana pun di atas. Pertama adalah uptime: asisten chat harus terhubung ketika seseorang mengirim pesan, dan platform mengirim ke koneksi yang ada atau tidak ada. Mesin yang tidur atau koneksi yang berganti alamat mengubah asisten yang berfungsi menjadi asisten yang tidak andal, dan itu produk yang lebih buruk daripada tidak punya asisten sama sekali.

Kedua adalah kunci dengan kredit. OpenClaw tidak menagihmu untuk penggunaan model dan memang tidak bisa, karena akunnya milikmu. Asisten dengan akun penyedia yang saldonya kosong akan berhenti menjawab tanpa peringatan di dalam OpenClaw itu sendiri, yang merupakan salah satu mode kegagalan paling membingungkan, dan dibahas dalam mengapa asisten berhenti merespons.

Menentukan ukuran dalam satu paragraf

Jika kamu menjalankan asisten pribadi pada integrasi chat dengan model hosted, tingkat dasar sudah cukup dan akan tetap cukup. Naiklah jika kamu memakai otomatisasi browser, jika lampiran menjadi bagian besar dari yang kamu kirim, atau jika kamu berniat menjalankan model lokal. Hal lainnya, termasuk berapa banyak platform yang kamu hubungkan, jauh lebih sedikit memengaruhi daripada ketiga hal itu.

Bacaan terkait

Siap deploy? Lihat panduan self-host OpenClaw dan harga, atau baca mengapa self-host di cloud terdesentralisasi untuk mengetahui apa sebenarnya infrastruktur di bawahnya.