Choisissez comment vous voulez perdre votre temps. Vous pouvez passer un week-end à vous battre avec les drivers NVIDIA, ou être opérationnel en 5 minutes.

⚠️ Rappel à la réalité

OPTION A : API CLOUD (Recommandé)

Temps d'installation : 5 mins
Matériel : N'importe quel laptop
Coût : Pas cher (à l'usage)
Stabilité : D'un ennui opérationnel

OPTION B : MATÉRIEL LOCAL

Temps d'installation : 1-4 heures (avec de la chance)
Matériel : 16 Go+ RAM / GPU
Coût : Électricité + Santé mentale
Stabilité : Expérimental

Option A : La méthode « Ça Marche Direct »

Pourquoi se battre avec des drivers ? On a déjà fait le travail difficile. Voici le raccourci vers la sérénité :

1. Installer OpenClaw

npm install -g openclaw@latest

2. Configurer .env

Créez un fichier .env à la racine de votre projet. Pointez-le vers Api.Airforce pour accéder à des modèles premium comme DeepSeek R1, Claude 4.5, et bien d'autres sans les maux de tête matériels.

# 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. Lancer

openclaw start

Pourquoi je suis passé du local à l'API

« J'ai essayé l'Option B d'abord et j'ai perdu un week-end entier à me battre avec des drivers. Ça coûte un taux horaire facturable, ce qui revient moins cher que mon taux horaire pour déboguer des erreurs CUDA. »

L'horreur de l'Option B (Local)

Si vous avez moins de 16 Go de RAM, faites demi-tour maintenant. Votre système va geler. Même avec une RTX 3090 (24 Go), vous risquez des erreurs OOM.

[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)

Si vous choisissez cette voie, vous choisissez de déboguer de la physique. Épargnez-vous la galère. Louez la puissance et commencez à livrer avec Api.Airforce.

Prêt à arrêter de déboguer ?

Obtenez votre clé API et lancez OpenClaw en 5 minutes.

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