LLM (Large Language Model) é o “cérebro” que entende e gera texto em ferramentas como ChatGPT/Claude/Gemini e também no OpenClaw (quando você conecta um modelo).
LLMs não “pensam” como humanos. Um modelo de linguagem faz algo mais simples (e poderoso): ele estima a próxima parte do texto com base em padrões aprendidos.
O que isso significa na prática
Um LLM é bom em:
- escrever rascunhos coerentes
- resumir e transformar informação
- seguir instruções quando você dá contexto e limites claros
Mas ele pode:
- inventar detalhes se você pedir “com confiança” sem dados
- errar quando a instrução é ambígua
- ficar inconsistente se o contexto muda a cada mensagem
LLM no OpenClaw
No OpenClaw, o LLM é a peça que:
- interpreta a mensagem (“o que o usuário quer?”)
- decide um plano (quando você pede)
- gera a resposta final
E, se você habilitar execução via skills, ele pode orientar ações, mas a segurança vem do seu desenho:
- permissões mínimas
- confirmação humana para ações críticas
- logs/auditoria
Veja: Skill e Segurança e Privacidade.
Custo e limite: tokens
Tudo que você manda e recebe vira Token. Isso define:
- custo do modelo (quando é pago por uso)
- quanto contexto cabe (janela de contexto)
Próximo passo
Se você quer algo que funciona rápido, copie um fluxo pronto: