Выбирайте, на что вы хотите потратить время. Можно убить выходные на борьбу с драйверами NVIDIA, а можно запуститься за 5 минут.

⚠️ Проверка реальностью

ПУТЬ A: ОБЛАЧНЫЙ API (Рекомендуется)

Время настройки: 5 минут
Железо: Любой ноутбук
Стоимость: Дёшево (оплата по использованию)
Стабильность: Скучно-надёжная

ПУТЬ B: ЛОКАЛЬНОЕ ЖЕЛЕЗО

Время настройки: 1–4 часа (если повезёт)
Железо: 16GB+ RAM / GPU
Стоимость: Электричество + нервы
Стабильность: Экспериментальная

Путь A: Метод «Просто работает»

Зачем воевать с драйверами? Мы уже сделали всю тяжёлую работу. Вот кратчайший путь к душевному спокойствию:

1. Установите OpenClaw

npm install -g openclaw@latest

2. Настройте .env

Создайте файл .env в корне вашего проекта. Укажите Api.Airforce, чтобы получить доступ к премиальным моделям вроде DeepSeek R1, Claude 4.5 и другим — без головной боли с железом.

# Use Api.Airforce for instant access
LLM_PROVIDER="openai"
LLM_BASE_URL="https://api.airforce/v1"
LLM_API_KEY="your-airforce-key"
LLM_MODEL="deepseek-reasoner" # or claude-opus-4.5-rp

3. Запуск

openclaw start

Почему я перешёл с локального запуска на API

«Я сначала попробовал Путь B и убил целые выходные на борьбу с драйверами. API стоит копейки в час — это дешевле, чем мой почасовой рейт за отладку ошибок CUDA.»

Ужасы Пути B (Локальный)

Если у вас меньше 16GB RAM — разворачивайтесь и уходите. Ваша система намертво зависнет. Даже с RTX 3090 (24GB) вы можете словить ошибки нехватки памяти.

[2026-02-01 14:24:43] ERROR: CUDA out of memory. Tried to allocate 128.00 MiB (GPU 0; 23.99 GiB total capacity; 23.10 GiB already allocated; 0 bytes free)

Если вы выбираете этот путь — вы выбираете отладку физики. Избавьте себя от мучений. Арендуйте мощности и начните выпускать продукт с Api.Airforce.

Готовы перестать дебажить?

Получите API-ключ и запустите OpenClaw за 5 минут.

Перейти в панель управления →