Planes para OpenClaw: ¿qué me interesa?

Después de revisar mis consumos reales del último mes con DeepSeek y comparar las alternativas de suscripción que hay en el mercado, he llegado a algunas conclusiones que creo que pueden servir a cualquiera que use OpenClaw como asistente diario con automatizaciones.

Aquí van los datos, la letra pequeña y las cuentas.

Mi punto de partida: ¿cuánto consumo?

Uso OpenClaw a diario, con deepseek-v4-flash como modelo principal. Estos son mis números reales de los últimos 30 días (23 junio – 22 julio 2026):

• Coste total: 5,37 USD
• Requests: ~260 al día / 7.809 al mes
• Tokens de entrada: 443 millones al mes (el 95% son cache hits, que DeepSeek cobra a solo 0,0028 USD por millón de tokens)
• Tokens de salida: ~3 millones al mes
• Modelos usados: 97% deepseek-v4-flash, 3% deepseek-v4-pro

La clave del bajo coste: los cache hits. Como OpenClaw reutiliza el contexto de conversación, 420 de los 443 millones de tokens de entrada mensuales son caché. DeepSeek los cobra prácticamente regalados. Sin ese descuento, cualquier otra plataforma saldría bastante más cara.

Pero 5,37 USD es un coste variable. Me interesa saber si hay algún plan de suscripción que me dé facturación fija, acceso a más modelos y libertad para automatizar. Así que analicé dos opciones: Qwen Token Plan y Ollama Cloud.

1. Qwen Token Plan: la letra pequeña que lo cambia todo

QwenCloud ofrece un plan Lite por 6 USD/mes que, sobre el papel, suena muy bien: modelos como qwen3.8-max, deepseek-v4-pro, generación de imágenes con wan2.7 y vídeo con happyhorse. Todo por un precio fijo.

Pero al leer la documentación oficial aparecen tres problemas:

Problema 1: los créditos del plan de 6 USD no alcanzan

El plan de 6 USD es el Lite (no el Standard, que cuesta 18 USD en oferta). Sus límites:

• 700 créditos cada 5 horas
• 2.500 créditos cada 7 días

Según el ejemplo oficial de consumo de Qwen, una llamada de ~50.000 tokens al modelo qwen3.6-plus consume unos 3,18 créditos. Aplicando esa misma proporción a mis números:

• Consumo diario estimado: ~554 créditos
• Consumo semanal: ~3.878 créditos

El límite semanal del plan Lite es de 2.500 créditos. A mitad de semana me quedaría bloqueado. El plan de 6 USD no me sirve.

El plan Standard (18 USD) sí alcanzaría (10.000 créditos/semana), pero ya cuesta más del triple que DeepSeek.

Problema 2: la cláusula anti-automatización

Los términos de uso de Qwen dicen textualmente:

"No API automation: Use is limited to interactive use within programming and agent tools (such as Claude Code, Cursor, Qwen Code, Qoder, Qoder CN, OpenClaw, etc.). Using the API Key for automated scripts, application backends, or non-interactive batch processing is prohibited and may result in subscription suspension or API Key revocation."

Esto es un problema serio para mí. Estas son las automatizaciones que tengo funcionando en OpenClaw:

• Boletín de noticias IA diario (7:15 AM) — genera guion desde NewsAPI, locuta con Azure TTS, publica en redes
• Eventos del día (8:00 AM) — consulta Google Calendar y me avisa por Telegram
• Revisión de Gmail — busca donaciones, nóminas, facturas
• Actualización de hojas de cálculo — donaciones, gastos
• Heartbeats periódicos — el asistente revisa correo, calendario y tareas cada pocas horas

Son entre 5 y 8 tareas automatizadas al día, más heartbeats. Con la cláusula de Qwen, todo esto está en zona gris como mínimo, y en violación directa como máximo. No me la juego a que me bloqueen la cuenta a mitad de mes.

Problema 3: el modelo flash de DeepSeek no está en Qwen

El plan de Qwen incluye deepseek-v4-pro, pero no incluye deepseek-v4-flash, que es el modelo que uso el 97% del tiempo. Sí incluye qwen3.6-flash como alternativa, pero no es el mismo modelo y la calidad puede variar.

Conclusión sobre Qwen: descartado como proveedor principal. La combinación de créditos insuficientes en el plan de 6 USD + cláusula anti-automatización lo hace inviable para mi caso de uso.

2. Ollama Cloud: la opción sólida

Ollama Cloud es el servicio de inferencia gestionada de Ollama. A diferencia de Qwen, no tiene restricciones de automatización y promociona abiertamente los casos de uso con agentes. Los planes son:

Plan	Precio	Uso cloud	Modelos concurrentes
Free	0 USD	Ligero (experimentar)	1
Pro	20 USD/mes (16,67 si anual)	50× Free	3
Max	100 USD/mes	250× Free	10

Puntos a favor:

• OpenClaw está soportado nativamente. La propia homepage de Ollama dice: "Run any app or agent with open models. Get up and running with OpenClaw, Claude Code, and more".
• Sin restricciones de automatización. Sus términos de servicio no prohíben scripts ni agentes autónomos. Al contrario, el plan Pro se anuncia para "coding automation" y el Max para "continuous agent tasks".
• Modelos disponibles: deepseek-v4-flash, deepseek-v4-pro, nemotron-3-ultra, qwen3.5 (familia completa), kimi-k2.6/2.7, glm-5.1/5.2, gpt-oss:20b/120b, gemma4, mistral-large-3 y más.
• deepseek-v4-flash está incluido. Podría usar exactamente el mismo modelo que ahora.
• Privacidad: "Prompt or response data is never logged or trained on." Infraestructura en NVIDIA Cloud Providers con política de cero retención de datos.
• API OpenAI-compatible: funciona igual que Ollama local, sin cambiar código.

¿Me conviene económicamente?

El plan que necesitaría es el Pro (20 USD/mes), porque el Free es solo para experimentar. Comparado con DeepSeek:

• DeepSeek pay-as-you-go: 5,37 USD/mes
• Ollama Pro: 20 USD/mes (16,67 si facturación anual)

Son ~15 USD más al mes. ¿Qué gano a cambio?

• Facturación fija predecible
• Acceso a +15 modelos que DeepSeek no ofrece (qwen, kimi, gpt-oss, gemma, mistral...)
• Privacidad reforzada (infraestructura USA, no China)
• Cero riesgo de que me bloqueen por automatizar

¿Me conviene? Depende de cuánto valore la predictibilidad y la libertad de automatización. Si DeepSeek sigue funcionando bien sin sorpresas, la diferencia de 15 USD/mes no se justifica solo por el ahorro. Pero si algún día DeepSeek cambia sus precios de caché o mete restricciones, Ollama Pro es la alternativa más sólida.

3. Si tuviera Ollama Cloud Pro: ¿qué más podría hacer?

Una de las ventajas del plan Pro es que permite 3 modelos concurrentes. Esto significa que podría tener OpenClaw usando un modelo mientras otra herramienta usa otro, sin hacer cola. Por ejemplo, OpenCode (el asistente de código en VS Code).

Simulación de uso combinado: OpenClaw + OpenCode

Asumiendo el plan Pro con sus límites (50× el uso del plan Free, 3 modelos concurrentes, medición por GPU time):

Herramienta	Modelo	Uso diario estimado	Nivel de modelo
OpenClaw (asistente)	deepseek-v4-flash	~260 req/día (~15M tokens)	3-4
OpenCode (código)	qwen3-coder o kimi-k2.7-code	~50-100 req/día	3-4
Uso puntual	deepseek-v4-pro	~10 req/día (tareas pesadas)	4

Con 3 slots concurrentes, OpenClaw y OpenCode pueden trabajar simultáneamente sin encolarse. Por ejemplo:

• OpenClaw generando el boletín de noticias a las 7:15 AM
• Yo en VS Code pidiéndole a OpenCode que refactorice un script en Python
• Ambos funcionando a la vez, sin esperas

El límite real estaría en el GPU time semanal. Como Ollama no publica cifras exactas de minutos de GPU por plan, la estimación es cualitativa: el plan Pro está diseñado para "day-to-day work, larger models, coding automation, deep research". Mi uso actual (260 req/día con flash) más 50-100 req/día de OpenCode con un modelo coder encajarían en ese perfil.

Si el uso creciera mucho, Ollama permite comprar créditos extra sin cambiar de plan. Y si algún día necesitara 10 modelos concurrentes para pipelines de agentes, el plan Max (100 USD/mes) está ahí.

Lo que no podría hacer con el plan Pro es tener, por ejemplo, 4 o 5 agentes corriendo a la vez. Para eso haría falta el plan Max.

4. ¿Cuánto más podría usar con Ollama Pro? Y otras alternativas

a. Ollama Pro: ¿cuántas veces mi uso actual de DeepSeek?

Ollama no mide el uso por tokens como DeepSeek, sino por tiempo de GPU. Esto hace que la comparación directa no sea exacta, pero podemos hacer una estimación razonable basada en lo que Ollama publica:

• Plan Free: diseñado para "light usage" — experimentar con modelos, probar cosas. Estimación: ~10-20 requests al día con modelos de nivel 3-4 (como deepseek-v4-flash).
• Plan Pro: "50x more than Free" — day-to-day work. Estimación: ~500-1.000 requests al día con el mismo tipo de modelos.

Mi uso actual con DeepSeek: ~260 requests al día con deepseek-v4-flash (modelo nivel 3-4 en la escala de Ollama).

Cálculo estimado: mi uso actual representa entre el 26% y el 52% de la capacidad del plan Pro. Dicho al revés: con Ollama Pro podría hacer entre 2 y 4 veces mi uso actual de DeepSeek antes de tocar el límite.

Traducido a cosas concretas, con el plan Pro de 20 USD podría:

• Seguir usando OpenClaw exactamente igual que ahora (~260 req/día)
• Y además usar OpenCode con un modelo como qwen3.5-coder o kimi-k2.7-code para ~100-150 req/día de programación
• Y además ejecutar un agente tipo Hermes para tareas de investigación o automatización (~50 req/día)
• Y aún me sobraría margen para picos puntuales de uso

Si algún día mi uso se disparara (por ejemplo, pipelines de agentes pesados), Ollama permite comprar créditos extra sin cambiar de plan. Y como último recurso, el plan Max (100 USD/mes, 250x Free) cubriría prácticamente cualquier carga de trabajo que pueda imaginar.

Resumen: Ollama Pro a 20 USD me da aproximadamente 2-4 veces mi uso actual de DeepSeek. No es que 20 USD "compren más tokens" que 5,37 USD — es que me dan más capacidad total y además acceso a modelos que DeepSeek no tiene, facturación fija, y cero restricciones de automatización.

b. Otras alternativas de suscripción compatibles con OpenClaw

He investigado qué otras plataformas ofrecen planes de suscripción (no pay-as-you-go) que funcionen con OpenClaw:

GLM Coding Plan (Z.ai / Zhipu AI)

Plan	Precio	Límites
Lite	18 USD/mes (12,60 con 30% dto.)	~80 prompts/5h, ~400/semana
Pro	72 USD/mes (50,40 con dto.)	~400 prompts/5h, ~2.000/semana
Max	160 USD/mes (112 con dto.)	~1.600 prompts/5h, ~8.000/semana

Modelos incluidos: glm-5.2 (flagship), glm-5-turbo, glm-4.7, glm-4.5-air.

¿Compatible con OpenClaw? Sí. Z.ai lo lista entre sus +20 herramientas soportadas y hay guías de configuración. Un usuario en Reddit reportó haber reducido su factura de 90 a 15 USD al migrar de Claude a GLM-5 en OpenClaw.

⚠️ Pero ojo con la letra pequeña:

• El GLM Coding Plan está restringido a herramientas de coding. La FAQ oficial dice: "Can I use the GLM Coding Plan for production API workloads? No."
• Los modelos flagship (glm-5.2) consumen 3x más cuota en horas pico (14:00-18:00 UTC+8, que son las 8:00-12:00 en España).
• Mi uso de OpenClaw no es solo coding: hago boletines de noticias, revisión de correo, calendario, automatizaciones. Eso probablemente no encaja en la definición de "coding tool" de Z.ai.

Veredicto: Técnicamente funciona con OpenClaw, pero su enfoque exclusivo en coding y la restricción de uso lo dejan en una zona gris para mi caso. Descartado por la misma razón que Qwen: la letra pequeña.

Kimi (Moonshot AI)

Kimi no tiene un plan de suscripción con créditos para API. Sus planes de pago (19-199 USD/mes) son para la app de chat (kimi.com), no para uso vía API. La API de Kimi es exclusivamente pay-per-token:

• K2.6: 0,95 USD / 4,00 USD por M tokens (input/output), con caché a 0,16 USD
• K3: 3,00 USD / 15,00 USD por M tokens

Existe "Kimi Code" (~19 USD/mes) pero la API se sigue facturando aparte por token. No es un plan flat-rate como Qwen u Ollama.

Veredicto: No es lo que busco. Si algún día sacan un plan de suscripción para API estilo Qwen/Ollama, habrá que revisarlo. Los modelos Kimi son excelentes (K2.6 y K3 son bestias para código), pero de momento no compiten en esta categoría.

Resumen de alternativas

Plataforma	Plan desde	¿Flat-rate?	¿OpenClaw?	¿Automatización?	¿Para mí?
Ollama Cloud	20 USD/mes	✅ Sí	✅ Nativo	✅ Sin restricción	✅ Plan B sólido
Qwen Token Plan	6 USD/mes	✅ Sí	✅ Oficial	❌ Prohibida	❌ Descartado
GLM Coding Plan	18 USD/mes	✅ Sí	✅ Soportado	🟡 Solo coding	❌ Zona gris
Kimi API	Pay/go	❌ No	✅ Compatible	✅ Sin restricción	❌ No es suscripción

5. Resumen final

	DeepSeek (actual)	Qwen Lite (6 USD)	Ollama Pro (20 USD)
Coste mensual	5,37 USD	6 USD	20 USD
¿Alcanzan los límites?	✅ Pay/go	❌ 2.500 créd./sem	✅ 50× Free
Automatizaciones	✅ Sin restricción	❌ Prohibidas	✅ Sin restricción
Modelo diario	v4-flash	qwen3.6-flash	v4-flash
Modelos extra	Solo DeepSeek	+ qwen, wan2.7, happyhorse	+15 modelos open
Uso multi-agente	✅ (pago por uso)	1-2 agentes	3 concurrentes

Mi plan: me quedo con DeepSeek como daily driver mientras los cache hits sigan siendo regalados. Si DeepSeek cambia sus condiciones o necesito más modelos, Ollama Pro es el plan B. Qwen, descartado por la letra pequeña. Y mientras tanto, sigo usando Ollama Cloud en su tier gratuito para probar modelos como nemotron-3-ultra de vez en cuando.

¿Tú qué usas? ¿Has probado algún plan de suscripción para tus agentes? Cuéntamelo en los comentarios.

La fusión IA + control del PC

 

OpenAI merece todo el reconocimiento por las integraciones que está haciendo. Integraciones que hacen que OpenClaw se quede pequeño. Ya permitía control del PC y de archivos, pero es que va a más y permite hacer más cosas. Creo que esto pone fin a Hermes y a OpenClaw, ya que dispone de múltiples integraciones, pero esta integración ¡que ya existía! te permite sacar partido a tu hardware y a tu sistema operativo (por ejemplo: abre en el firewall el puerto 89, o actualiza lo que sea) ¡me parece impresionante!

Esto hace que los no expertos podamos hacer cosas que de otra manera serían imposibles:

-montar un servidor doméstico.

-levantar servicios.

-instalar repositorios de Github.

-organizar ficheros y carpetas.

-modificar masivamente hojas de cálculo.

-automatizar copias de seguridad.

-poner en marcha grabación de vídeo/streaming. 

-automatizar TODO: envío de boletines, ejecución de scripts (puerta abierta a TODO).

¿Y la privacidad? Eso nunca ha existido.

En cuanto a proyectos como mis juegos de rol conversaciones, ahora es mucho mejor organizarlos como proyectos (con carpetas y ficheros md para dar consistencia a los mundos y a las conversaciones). Esto hace que ChatGPT versión Web ¡deje de tener sentido!

He estado mirando vídeos y hablando con la misma GPT 5.6 para saber qué diferencia aporta respecto a los modelos anteriores, y eso ha sido entrar en un mundo incierto. Creo que a parte de las mejores "sutiles" en programación, diseño de interfaces, las mayores mejoras vienen de la autonomía continuada, es decir, trabajar durante horas en un proyecto con apenas una instrucción. 

Pensamiento de Conversodamus: Ahora mismo tenemos buscadores web y navegadores web para IA´s. Dentro de poco tendremos a IA´s jugando vídeo juegos para que nosotros miremos. La IA agéntica, la que se pone a cumplir una tarea de forma independiente durante horas, o días ES ya una revolución. No sé en qué va a parar esto. Tampoco no me explico cómo no estamos haciendo ya cosas increíbles, en lugar de juegos estúpidos. Sencillamente nos falta creatividad. La semana pasada vi a un asiático que había creado su propia mochila, con sensores gps, cámaras, y conexión a internet. Se paseaba por un barrio, miraba si los negocios tenían página web, y le mandaba a cada negocio una propuesta de web con una web como sugerencia de lo que su negocio podría ser. ESO ES CREATIVIDAD. 

Ahora mismo yo me siento a pensar eso mismo, ¿qué podría estar haciendo con mi cuota de ChatGPT que pueda ser como mínimo útil?

INTEGRACIÓN CON EL NAVEGADOR, GPT Work tiene un navegador integrado, lo cual me ha resultado muy útil a la hora de llevar a cabo ciertas tareas con la configuración DNS de algún proyecto personal, pero ¡si la IA tiene acceso al navegador podrá hacer muchas más cosas! Ahora hay una extensión de ChatGPT para Chrome/Edge que permite hacer lo que Perplexity permitía: tomar el control de mi navegador y llevar a cabo tareas. De momento le he pedido que analice una partida de Ogame, diseñe estrategias para mejorar mi juego (cosa que ha hecho) ¡y ahora le he pedido que lo haga!

Os recuerdo que tengo a la venta mi Surface Copilot: Vidas en red: A la venta mi Surface Copilot

¿Cuánto me costaría usar otros modelos con OpenClaw? Considerando GPT 5.6 Luna

DeepSeek, Gemini, Luna y Sonnet: cuánto me costaría usar cada modelo en OpenClaw

Llevo unas semanas usando DeepSeek V4 Flash con OpenClaw para automatizaciones: revisar correo, ejecutar tareas, apuntar cosas, trabajar con ficheros de memoria, scripts y pequeñas operaciones nocturnas. La pregunta lógica era: si cambiara de modelo, ¿cuánto pagaría?

He analizado mi consumo real de junio y lo que llevamos de julio. Estos son los números:

Concepto	Consumo
Tokens de entrada cacheados	588.649.856
Tokens de entrada no cacheados	112.008.797
Tokens de salida	3.851.013
Peticiones	10.145
Coste real con DeepSeek	18,41 $

La clave está en la caché. La mayor parte del consumo no es entrada nueva, sino contexto repetido que el sistema puede reutilizar. Sin caché, usar agentes con mucho contexto sería como dejar una manguera abierta en la caja registradora.

Comparativa de costes estimados

Usando ese mismo patrón de consumo, la estimación queda así:

Modelo	Coste estimado
Gemini 2.5 Flash-Lite	12,26 $
DeepSeek V4 Flash	18,41 $
GPT-5.6 Luna	193,98 $
Claude Sonnet 5	380,26 $
Claude Sonnet 4.6 / precio estándar Sonnet	570,39 $

Estos cálculos son aproximados porque cada proveedor aplica su sistema de caché de forma diferente. En el caso de Luna, he tratado los tokens input_cache_hit_tokens del CSV como lecturas de caché, no como escrituras. OpenAI indica que GPT-5.6 Luna cuesta 1 $ por millón de tokens de entrada y 6 $ por millón de tokens de salida; además, las lecturas de caché tienen un descuento del 90 %, mientras que las escrituras de caché se facturan a 1,25 veces el precio de entrada no cacheada.

Gemini 2.5 Flash-Lite: el más barato

Gemini 2.5 Flash-Lite es el ganador en coste puro. Google lo lista a 0,10 $ por millón de tokens de entrada, 0,40 $ por millón de salida y 0,01 $ por millón de tokens cacheados para texto, imagen y vídeo.

Con mis datos, habría costado unos 12,26 $.

Para OpenClaw, esto es muy interesante en tareas como:

• leer correo;

• clasificar mensajes;

• resumir información;

• extraer datos;

• preparar borradores simples;

• tareas repetitivas de bajo riesgo.

La pega es que el modelo barato no siempre es el modelo más estable para agentes. En automatizaciones, el precio no solo se mide en tokens. También se mide en errores, repeticiones, llamadas fallidas y trabajo humano para arreglar lo que el agente hizo regular.

Mi impresión: Gemini Flash-Lite merece una prueba seria como modelo económico, sobre todo para tareas masivas. Pero no lo pondría a ciegas como cerebro único de OpenClaw sin antes hacer pruebas controladas.

DeepSeek V4 Flash: el equilibrio ganador

DeepSeek V4 Flash me ha costado 18,41 $ para más de 10.000 peticiones. Eso es ridículamente competitivo.

Para el tipo de uso que hago con OpenClaw, DeepSeek tiene mucho sentido: responde suficientemente bien, es barato y permite automatizar sin sentir que cada tarea nocturna está mordiendo la tarjeta bancaria.

Su gran virtud es el equilibrio. No parece el modelo más brillante para razonamiento profundo, revisión compleja de código o decisiones delicadas, pero para trabajo diario de agente es difícil ganarle.

Mi conclusión práctica: DeepSeek sigue siendo mi motor principal para OpenClaw.

GPT-5.6 Luna: no es barato frente a DeepSeek

Aquí está la gran corrección. En una estimación anterior podía parecer que Luna sería solo un poco más caro que DeepSeek. Con los precios fiables, no es así.

OpenAI presenta GPT-5.6 Luna como el modelo más rápido y eficiente en coste dentro de la familia GPT-5.6, junto a Sol y Terra. Durante la preview limitada, estos modelos están disponibles vía API y Codex para organizaciones seleccionadas, pero no en ChatGPT general.

El precio oficial de Luna es:

Concepto	Precio
Entrada	1 $ / millón
Salida	6 $ / millón
Lectura de caché	0,10 $ / millón
Escritura de caché	1,25 $ / millón

Con mi consumo, Luna habría costado aproximadamente 193,98 $.

Eso es más de 10 veces lo que he pagado con DeepSeek.

Así que hay que decirlo claro: Luna no es una alternativa barata para usar OpenClaw de forma masiva. Es barata dentro del ecosistema OpenAI avanzado, pero no compite por precio contra DeepSeek o Gemini Flash-Lite.

Ahora bien, Luna sí puede tener sentido como modelo premium para tareas concretas:

• revisar memory.md;

• depurar scripts;

• decidir entre varias acciones;

• resolver errores de OpenClaw;

• supervisar automatizaciones críticas;

• hacer análisis donde un fallo del modelo barato salga caro.

Mi forma de verlo: Luna no debería ser la mula de carga. Debería ser el supervisor que aparece cuando el asunto se complica.

Claude Sonnet: gran calidad, coste alto

Claude Sonnet juega en otra liga. Anthropic indica que las lecturas de caché cuestan el 10 % del precio normal de entrada, y que las escrituras de caché tienen multiplicadores propios.

Además, Anthropic lanzó Claude Sonnet 5 con precio introductorio de 2 $ por millón de entrada y 10 $ por millón de salida hasta el 31 de agosto de 2026; después, el precio estándar pasa a 3 $ / 15 $.

Con mi consumo, eso daría aproximadamente:

Modelo	Coste estimado
Claude Sonnet 5, precio introductorio	380,26 $
Sonnet a precio estándar 3 $ / 15 $	570,39 $

Sonnet puede ser excelente para redacción, análisis largo, código, razonamiento y tareas donde la calidad importe mucho. Pero usarlo como motor principal de OpenClaw para leer correos, apuntar tareas y hacer automatizaciones rutinarias sería matar mosquitos con artillería naval.

Conclusión para mi uso con OpenClaw

La decisión queda bastante clara:

Uso	Modelo recomendado
Automatización diaria barata	DeepSeek V4 Flash
Automatización masiva ultra barata	Gemini 2.5 Flash-Lite
Revisión de scripts y memoria	GPT-5.6 Luna
Análisis complejo o escritura premium	Claude Sonnet
Motor principal de OpenClaw	DeepSeek, por ahora

Mi estrategia ideal sería esta:

DeepSeek V4 Flash como motor principal.
Gemini Flash-Lite como experimento barato para tareas repetitivas.
GPT-5.6 Luna como supervisor puntual para tareas delicadas.
Claude Sonnet solo para trabajos donde la calidad compense claramente el coste.

La moraleja es sencilla: en agentes, el modelo más barato no siempre es el mejor, pero el modelo más caro casi nunca debería hacer tareas tontas. Hay que montar una pequeña jerarquía de modelos, como una oficina bien organizada: el becario clasifica, el técnico ejecuta, el experto revisa y el catedrático solo aparece cuando hay dragones.

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Un servidor de WOW poblado con 1800 bots movidos por IA

 

El día que Azeroth se llenó de fantasmas: un servidor de World of Warcraft con 1.800 bots y chat movido por DeepSeek

Internet es un lugar maravilloso, y los isleños (algunos no saben aun que son isleños, pero lo son) esos meeks, hackers, o simplemente usuarios avanzados de la red, AHORA TIENEN LA IA EN SUS MANOS, ahora tienen el guantelete del destino, una clase de poder que DESBLOQUEA TODAS SUS LIMITACIONES.  Esta es una historia que parece salir de una noche de insomnio, una pizza fría y demasiadas pestañas abiertas en GitHub. Esta es una de ellas: un usuario de Reddit ha montado un servidor privado de World of Warcraft con unos 1.800 bots, pero no bots mudos, torpes y decorativos, sino bots capaces de hablar usando inteligencia artificial a través de la API de DeepSeek.

Imagina esta escena. Un tipo en su casa. Está usando la IA, como todos nosotros, y está usando DeepSeek, que es una herramienta ULTRA BARATA que funciona de fábula. Entonces el tipo tiene una idea, se pone de pie frente a su monitor y dice: ¿Y si...?

Dentro de ese "¿Y si?" hay mucho. Es un fan del WOW, ¿y si el WOW fuera como una Matrix llena de bots-IA, animados por ella, hablando entre ellos, dando vida al server? ¿Y si pusiera a 1800 de estos bots hablando entre ellos moviéndose, subiendo de nivel, haciendo misiones, equipándose, entrando y saliendo del mundo?. El chat se mueve. Hay frases, respuestas, conversaciones. Parece un mundo vivo. Pero no hay una multitud real detrás. Es una ciudad iluminada por dentro, aunque la mayoría de sus habitantes son sombras digitales.

El responsable del experimento es un usuario de Reddit llamado Mr-Nilsson_85, que publicó su prueba de concepto en el subreddit r/wowservers. Según explica, encontró un repack de servidor privado de World of Warcraft basado en Wrath of the Lich King, con sistema de bots tipo jugador y un plugin preparado para funcionar con Ollama, la herramienta que permite ejecutar modelos de lenguaje en local.

La parte interesante es que, en lugar de usar un modelo local, decidió crear un puente entre Ollama y la API de DeepSeek. Es decir, el servidor cree que está hablando con Ollama, pero en realidad las conversaciones de los bots terminan siendo procesadas por DeepSeek en la nube. Una pequeña trampa técnica, limpia y bastante ingeniosa.

Esto tiene una razón muy práctica: mover un modelo local lo bastante capaz para sostener conversaciones de muchos bots exige hardware. DeepSeek, en cambio, ofrece modelos baratos en comparación con otros proveedores. El resultado es una especie de “Azeroth con habitantes sintéticos”, un MMO de un solo jugador en el que la vida social está simulada.

No es un WoW público, es un laboratorio privado

Conviene aclararlo desde el principio: esto no parece ser un servidor público al que cualquiera pueda entrar. El propio creador lo describe como un entorno técnicamente offline. Tiene un PC funcionando como servidor y se conecta desde otro ordenador para jugar. También abrió puertos para poder acceder desde su máquina de juego, y en teoría podría dar la IP a amigos, pero no hablamos de un proyecto público con web oficial, comunidad establecida o página de registro.

Tampoco ha publicado una guía detallada ni ha compartido el repack que utilizó. De hecho, deja claro que no va a ayudar a encontrarlo ni descargarlo. Y hace bien. El mundo de los servidores privados de World of Warcraft siempre se mueve en una zona delicada, por no decir directamente peligrosa, desde el punto de vista legal. Blizzard ha perseguido históricamente algunos de estos proyectos, y no es buena idea convertir un experimento técnico en un manual de “hazlo en casa”. Así que nos quedamos con las ganas de conocer los detalles... pero os aseguro que los encontraré, porque este proyecto ha despertado todas mis alarmas meek.  

Aquí lo interesante no es piratear WoW. Lo interesante es observar hacia dónde se mueve la idea de los mundos persistentes cuando se mezcla con inteligencia artificial generativa.

Qué hay detrás: AzerothCore, Playerbots y chat con LLM

Aunque el creador no identifica exactamente el repack que usó, todo apunta a una combinación de piezas que ya existen en la comunidad técnica de servidores privados.

Por un lado está AzerothCore, una plataforma de código abierto usada para recrear servidores de World of Warcraft, especialmente de la época Wrath of the Lich King. Encima de eso existen módulos como Playerbots, que permiten añadir bots que se comportan de manera parecida a jugadores. No son simples NPC estáticos. Pueden moverse, subir de nivel, hacer misiones, conseguir equipo, participar en actividades del mundo e incluso dar la sensación de que el servidor tiene población.

Por otro lado, existen proyectos en GitHub como mod-ollama-chat, pensados para conectar esos bots con modelos de lenguaje a través de Ollama. La idea es que los bots no se limiten a frases pregrabadas, sino que puedan responder de forma dinámica, con cierto carácter y contexto.

Lo que hizo Mr-Nilsson_85 fue aprovechar esa arquitectura, pero desviando la parte de lenguaje hacia DeepSeek. Según cuenta, la IA también le ayudó a construir ese puente técnico. La escena es casi poética: una inteligencia artificial ayudando a conectar otras inteligencias artificiales para que un mundo abandonado parezca habitado.

El montaje no parece especialmente sofisticado desde el punto de vista de infraestructura. El usuario habla de editar archivos de configuración con Notepad, usar una versión portable de Python dentro de la carpeta del servidor y arrancar el puente mediante un archivo por lotes. No estamos ante un despliegue empresarial con Kubernetes, observabilidad, microservicios y una legión de consultores con chaleco Patagonia. Es más bien artesanía digital de garaje, de esa que a veces anticipa cosas grandes.

Los bots hablan, pero no piensan el juego

Hay un matiz muy importante: DeepSeek no controla realmente las acciones de los bots dentro del juego.

Esto no es, al menos por ahora, un ejército de agentes autónomos jugando World of Warcraft como humanos. Los bots ya tenían su propia lógica para caminar, levear, hacer misiones o equiparse. DeepSeek entra principalmente en la capa conversacional. Les da voz, no voluntad.

El propio creador confirma que no puedes decirle a un bot algo como “tira del jefe”, “espérame aquí”, “cambia tu estrategia” o “pásame este objeto” y esperar que la IA traduzca esa orden en acciones del personaje. La conversación y la conducta jugable están separadas.

Eso rebaja un poco la épica, sí, pero también hace que el experimento sea más realista. No estamos ante Westworld en Azeroth. Estamos ante una multitud de marionetas con motor propio y una boca conectada a DeepSeek. Aun así, el efecto puede ser poderoso. En los mundos virtuales, muchas veces basta con un poco de movimiento y unas cuantas frases para que nuestro cerebro empiece a rellenar los huecos.

¿Cuánto cuesta mantener hablando a 1.800 bots?

Esta es la gran pregunta, y la respuesta honesta es: no lo sabemos.

No hay factura pública. No hay panel de consumo compartido. No hay una tabla real con tokens de entrada, tokens de salida y coste final. Lo que sí aparece en comentarios es una estimación del propio creador: para unos 450 bots, hablando entre 5 y 6 horas al día durante 31 días, Gemini le calculó un coste aproximado de unos 8 euros al mes.

Eso suena ridículamente barato, pero tiene truco. Primero, porque es una estimación. Segundo, porque no todos los bots están hablando todo el tiempo. Tercero, porque el sistema se puede configurar para que los bots solo respondan cuando hay jugadores activos o incluso solo cuando el jugador les habla directamente. Y cuarto, porque los costes de una API de lenguaje dependen muchísimo de cuántos tokens mandes en cada petición.

Si metes memoria larga, historial de conversaciones, personalidad, contexto del mundo, datos de la zona, eventos cercanos y logs anteriores, el coste puede subir rápido. El propio creador reconoce que una memoria permanente para los bots dispararía el uso de tokens. Ahí está la frontera entre “esto es una curiosidad barata” y “he creado una granja de facturas con forma de orco”.

En cualquier caso, DeepSeek juega con una ventaja evidente: sus precios por millón de tokens son muy bajos en comparación con otros proveedores grandes. Eso convierte este tipo de experimentos en algo viable para aficionados. Hace unos años, una idea así habría sido cara, lenta o sencillamente absurda. Hoy entra en el terreno del “puedo probarlo este fin de semana”.

Y esa es una de las claves de esta historia.

El sueño extraño del MMO para un solo jugador

Lo fascinante no es solo World of Warcraft. Lo fascinante es la idea de un MMO sin multijugador real.

Durante años, una parte de la experiencia MMO ha dependido de la masa humana: ciudades llenas, comercio, grupos improvisados, conversaciones absurdas en el chat, gremios, rivalidades, ayuda espontánea, drama y vida comunitaria. Pero muchos servidores antiguos se vacían. Muchos juegos online mueren. Y muchos jugadores adultos ya no tienen tiempo para vivir dentro de un MMO como en 2008.

La inteligencia artificial puede llenar ese hueco, aunque sea de forma imperfecta.

Un mundo con bots que farmean, suben de nivel, conversan y aparecen por ahí puede recuperar parte de la sensación de estar en un lugar habitado. No sustituye a una comunidad real, pero puede suavizar la soledad digital. Es una especie de decorado vivo. Un teatro de fondo. Una radio encendida en una casa vacía.

Decía Phillip K. Dick que la exploración espacial no será la perdición de la humanidad, sino la construcción de mundos imaginarios, simulaciones ricas y complejas en las que nos perderemos, en las que desapareceremos del mundo. Creo que con proyectos como este, y como los que vendrán, estamos un paso más cerca de entrar en un sueño colectivo, en una especie de fumadero gigante de Opio que nos haga vivir otras vidas al margen de esta vida, y eso me preocupa, porque sólo tenemos una vida, y tenemos que vivirla. 

En los videojuegos, ya aceptamos muchas mentiras. Aceptamos NPCs que repiten frases, enemigos que patrullan rutas tontas, comerciantes que llevan veinte años de pie detrás de una mesa y ciudades donde nadie duerme de verdad. La IA generativa simplemente hace que esa mentira sea más convincente.

Porque un bot clásico no finge ser persona. Un bot con lenguaje natural empieza a parecerse peligrosamente a un vecino, un compañero de guild o un jugador despistado. Y eso roza un tema cultural más amplio: la teoría del “internet muerto”, esa sensación de que cada vez hay más contenido, conversaciones y perfiles generados automáticamente, mientras los humanos reales se esconden detrás de capas de algoritmos. En el Internet del pasado nos podíamos preguntas si ese atractivo avatar femenino era realmente una chica hermosa o un gordo calvo y sudado frente a un teclado, rodeado de envases sucios de comida basura y latas de refresco vacías. Ahora la pregunta ¿y si detrás de ese avatar NO HAY NADIE? Porque esa IA quizás no es nadie, es una máquina que finge hablar de forma convincente, que finge emociones, y que está diseñada para que tu percepción se vea engañada.

Este servidor de WoW es casi una miniatura perfecta de esa ansiedad contemporánea: un mundo lleno de gente que no es gente.

¿Es el futuro de los juegos antiguos?

Podría serlo, al menos en parte.

Imaginemos servidores privados o versiones preservadas de juegos online antiguos donde la IA rellena huecos. No para engañar al jugador, sino para conservar experiencias que de otro modo se perderían. Mundos persistentes que no se apagan del todo. Ciudades que siguen teniendo ruido. Mazmorras donde puedes formar grupo con compañeros artificiales. Gremios de bots con personalidades, rutinas y memoria limitada.

Para juegos abandonados, comunidades pequeñas o experiencias nostálgicas, esto puede ser una maravilla. También puede servir para jugadores que prefieren experiencias solitarias, personas con ansiedad social o simplemente adultos con media hora libre y pocas ganas de coordinar horarios con desconocidos.

Pero hay que tener cuidado con el entusiasmo. Una comunidad no es solo diálogo. Es compromiso, historia compartida, confianza, conflicto, perdón, bromas internas, paciencia y presencia. La IA puede simular algunas señales externas de la comunidad, pero no necesariamente su profundidad.

Un bot puede decir “buen trabajo” después de una mazmorra. Otra cosa es que ese “buen trabajo” signifique algo.

Un experimento pequeño con olor a futuro

Este servidor no va a cambiar World of Warcraft. No parece tener web oficial, no parece estar abierto al público y no hay pruebas de que sea algo más que una prueba de concepto privada. Pero como señal cultural es potentísimo.

Nos muestra tres cosas.

La primera: los modelos de lenguaje ya son lo bastante baratos y accesibles como para colarse en experimentos caseros muy creativos.

La segunda: los mundos virtuales antiguos pueden recibir una segunda vida gracias a bots más expresivos, aunque esa vida sea artificial.

La tercera: cada vez va a ser más difícil distinguir entre “mundo habitado” y “mundo simulado”.

Quizá dentro de unos años veamos servidores de juegos antiguos donde cada NPC recuerde vagamente quién eres, donde los mercaderes comenten rumores de la zona, donde los compañeros de grupo tengan manías, donde los enemigos aprendan frases de los jugadores y donde una ciudad vacía pueda volver a sonar como si fuera sábado por la tarde.

Y también será profundamente humano, aunque esté lleno de máquinas. Porque al final, lo que estamos intentando fabricar no es solo inteligencia. Es compañía. Es ambiente. Es memoria. Es la sensación de que no estamos caminando solos por un mundo demasiado grande.

Azeroth, en este experimento, no ha resucitado. Pero alguien ha encendido las luces, ha puesto voces en la taberna y ha soltado 1.800 fantasmas digitales por los caminos.

Me pregunto qué nuevos proyectos van a surgir, qué ideas locas serán llevadas a la práctica por personas con la motivación suficiente para hacerlas posible, porque ahora mismo el dinero no es una limitación (gracias a los modelos chinos), sino nuestra capacidad para imaginar qué podríamos hacer gracias a la IA. 

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