OpenClaw 비용 최적화을 중심으로 openClaw의 가장 큰 장점 중 하나는 여러 AI 모델을 자유롭게 골라 쓸 수 있다는 것입니다. ChatGPT만 쓰거나 Claude만 쓰는 게 아니라, 작업에 따라 가장 효율적인 모델을 배분할 수 있습니다.

이번 편에서는 각 모델의 특성, 비용 아끼는 법, 그리고 스킬로 에이전트를 확장하는 방법까지 한 번에 다루겠습니다.

모델 선택 — 누가 뭘 잘하나?

주요 모델 비교

모델강점약점비용추천 용도
Claude Opus깊은 사고, 긴 맥락 이해, 복잡한 판단비쌈$$$메인 에이전트, 중요 결정
Claude Sonnet빠르고 균형 잡힌 성능Opus보다 판단력 약간 낮음$$일상 대화, 일반 작업
GPT Codex (5.3/5.4)코딩 특화, Codex OAuth로 무료급대화형보다 코딩에 최적화$ (OAuth)서브에이전트, 코딩 작업
GPT-5.4 Mini빠르고 가벼움복잡한 추론 약함$간단한 자동화, 반복 작업
DeepSeek Chat가성비 최강, 한국어 괜찮음안정성 가끔 불안¢폴백, 보조 작업
DeepSeek Reasoner추론 능력 좋음느림¢분석, 추론 필요 작업
Ollama 로컬완전 무료, 프라이버시속도/품질 한계무료미팅 기록, 단순 처리
GitHub CopilotPro 구독 시 무료급코딩 외 범용성 낮음$ (구독)코딩 보조
GLM-5 (Z-AI)중국어/아시아 컨텍스트영어 중심 작업에 약함¢코딩 서브에이전트

비용 체감 비교

대략적인 체감 비용을 커피로 비유하면:

Claude Opus    = 스타벅스 아메리카노 ☕☕☕
Claude Sonnet  = 편의점 커피 ☕☕
GPT Codex      = 회사 무료 커피 ☕ (OAuth 쓰면)
DeepSeek       = 자판기 커피 🥤
Ollama 로컬     = 수돗물 🚰 (무료!)

[스크린샷: 모델별 특성 비교 차트]

비용 최적화 전략

전략 1: Codex OAuth — 거의 무료로 GPT 쓰기

ChatGPT Plus 구독($20/월)이 있다면, Codex OAuth를 통해 GPT-5.3 Codex와 GPT-5.4를 OpenClaw에서 사용할 수 있습니다. 별도 API 비용이 거의 들지 않습니다.

설정 방법:

openclaw onboard
# → AI 제공 업체 선택에서 "OpenAI Codex (ChatGPT OAuth)" 선택
# → ChatGPT 로그인 → 인증 완료

이미 설치된 상태라면:

openclaw configure --section model
# → OpenAI Codex OAuth 추가

전략 2: GitHub Copilot Pro — 또 하나의 무료급 옵션

GitHub Copilot Pro($10/월)를 구독하면 GPT-5.4와 GPT-5 Mini를 OpenClaw에서 사용할 수 있습니다. 코딩 작업에 특히 유용합니다.

{
  "models": {
    "providers": {
      "github-copilot": {
        "baseUrl": "https://api.individual.githubcopilot.com",
        "models": [
          {"id": "gpt-5.4", "name": "GitHub Copilot GPT-5.4"},
          {"id": "gpt-5-mini", "name": "GitHub Copilot GPT-5 Mini"}
        ]
      }
    }
  }
}

전략 3: 작업별 모델 배분

이게 진짜 핵심입니다. 모든 작업에 비싼 모델을 쓸 필요가 없습니다.

메인 에이전트 (나와 직접 대화)
  → Claude Opus 또는 Sonnet

서브에이전트 (백그라운드 작업)
  → GPT Codex (코딩, 대량 처리)
  → DeepSeek (간단한 분석)

미팅 기록 에이전트
  → Ollama 로컬 모델 (무료)

긴급 폴백
  → DeepSeek Chat (메인 모델 장애 시)

이렇게 배분하면 월 비용을 70~80% 줄일 수 있습니다.

[스크린샷: 작업별 모델 배분 다이어그램]

전략 4: Fallback 설정

메인 모델이 장애가 나면 자동으로 백업 모델로 전환하는 설정입니다.

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "anthropic/claude-opus-4-6",
        "fallbacks": ["deepseek/deepseek-chat"]
      }
    }
  }
}

Claude API가 일시 장애여도 DeepSeek으로 자동 전환되어 에이전트가 멈추지 않습니다.

전략 5: 로컬 모델 활용

Mac을 쓰고 계신다면 (특히 M시리즈), Ollama로 로컬 모델을 돌릴 수 있습니다. 완전 무료에 프라이버시까지 보장됩니다.

# Ollama 설치
brew install ollama

# 모델 다운로드
ollama pull qwen3:32b        # 범용 (큰 모델)
ollama pull qwen3:8b         # 가벼운 모델
ollama pull nomic-embed-text  # 임베딩 (메모리 검색용)

OpenClaw 설정:

{
  "models": {
    "providers": {
      "ollama": {
        "baseUrl": "http://localhost:11434",
        "api": "ollama",
        "models": [
          {
            "id": "qwen3-32b-local",
            "name": "Qwen 3 32B Local",
            "contextWindow": 32768,
            "maxTokens": 8192
          }
        ]
      }
    }
  }
}

Mac Mini M4 기준 32B 모델이 쾌적하게 돌아갑니다. M1/M2도 8B~14B 모델은 충분합니다.

[스크린샷: Ollama에서 모델 실행 중인 터미널 화면]

모델 설정 in openclaw.json

에이전트별 모델 지정

{
  "agents": {
    "list": [
      {
        "id": "main",
        "model": "anthropic/claude-opus-4-6"
      },
      {
        "id": "codex",
        "model": "openai-codex/gpt-5.4-mini"
      },
      {
        "id": "king",
        "model": "openai-codex/gpt-5.3-codex"
      },
      {
        "id": "meet",
        "model": "ollama/qwen35b-meeting"
      }
    ]
  }
}

모델 별칭(alias) 설정

긴 모델 이름을 매번 치기 귀찮으니 별칭을 설정합니다:

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "models": {
        "anthropic/claude-sonnet-4-6": {"alias": "claude"},
        "anthropic/claude-opus-4-6": {"alias": "claude-opus"},
        "openai-codex/gpt-5.3-codex": {"alias": "codex-5.3"},
        "deepseek/deepseek-chat": {"alias": "deepseek"}
      }
    }
  }
}

이제 텔레그램에서 /model deepseek처럼 짧게 모델을 전환할 수 있습니다.

스킬 — 에이전트에게 새 능력 추가하기

스킬은 에이전트가 특정 작업을 할 수 있게 해주는 플러그인입니다. 날씨 확인, GitHub 관리, 이메일 전송 등을 스킬로 추가할 수 있습니다.

ClawHub에서 스킬 찾기

ClawHub는 OpenClaw 스킬 마켓플레이스입니다.

# 스킬 검색
clawhub search weather

# 스킬 설치
clawhub install weather

# 설치된 스킬 목록
clawhub list

또는 에이전트에게 직접 요청:

"weather 스킬 설치해줘"

[스크린샷: ClawHub 웹사이트 스킬 검색 화면]

추천 스킬 TOP 10

스킬용도추천도
weather날씨/예보 확인⭐⭐⭐⭐⭐
githubGitHub 이슈/PR/CI 관리⭐⭐⭐⭐⭐
summarizeURL/영상/팟캐스트 요약⭐⭐⭐⭐⭐
gogGmail/캘린더/드라이브⭐⭐⭐⭐
himalaya이메일(IMAP/SMTP)⭐⭐⭐⭐
peekaboomacOS UI 자동화⭐⭐⭐⭐
obsidianObsidian 노트 관리⭐⭐⭐
openhuePhilips Hue 조명 제어⭐⭐⭐
xurlX(Twitter) 포스팅⭐⭐⭐
coding-agent코딩 작업 위임⭐⭐⭐⭐⭐

TOOLS.md — 내 환경에 맞게 세팅

스킬이 내 환경 정보를 알아야 할 때 TOOLS.md에 적어둡니다.

# TOOLS.md - Local Notes

### SSH
- home-server → 192.168.1.100, user: admin

### Cameras
- living-room → 거실, 180° 광각

### TTS
- Preferred voice: "Nova"

스킬은 공유 가능한 레시피이고, TOOLS.md는 내 주방의 재료 목록입니다. 분리해두면 스킬을 업데이트해도 내 설정이 사라지지 않습니다.

스킬 직접 만들기 — 기초

자주 하는 작업이 있으면 스킬로 만들 수 있습니다.

# 스킬 폴더 구조
~/.openclaw/workspace/skills/my-skill/
├── SKILL.md          ← 스킬 설명 + 사용법
└── scripts/
    └── my-script.sh  ← 실행 스크립트

SKILL.md 예시:

# My Custom Skill

## Description
매일 아침 서버 상태를 확인하는 스킬

## Usage
"서버 상태 확인해줘"라고 말하면 실행

## Commands
\`\`\`bash
./scripts/check-server.sh
\`\`\`

에이전트가 이 SKILL.md를 읽고, 관련 요청이 오면 스크립트를 실행합니다.

비용 관리 실전 팁

월 비용 시뮬레이션

아래는 실제 운영 사례 기반 월 비용 예상입니다:

올인 Claude Opus (비추):

메인 대화: Claude Opus × 하루 50회 = $$$
서브에이전트: Claude Opus = $$$
총: 월 $100~200+

최적화 배분 (추천):

메인 대화: Claude Opus × 하루 50회 = $$
서브에이전트: Codex OAuth = $ (사실상 무료)
미팅 기록: Ollama 로컬 = $0
정기 작업: DeepSeek = ¢
총: 월 $20~40

차이가 5배 이상 납니다!

비용 확인하기

# 세션별 사용량 확인
openclaw status

텔레그램에서:

"/status" — 현재 세션 모델/토큰 사용량 확인

마무리 — 똑똑하게 쓰는 게 진짜 실력

모델 선택과 비용 관리는 기술적 문제가 아니라 전략적 문제입니다.

핵심 원칙:

  1. 메인 에이전트에만 좋은 모델 — 내가 직접 대화하는 건 품질 우선
  2. 서브에이전트는 가성비 — 백그라운드 작업은 Codex/DeepSeek
  3. 로컬 모델 적극 활용 — 단순 작업은 Ollama로
  4. Fallback 필수 — 장애 대비는 기본
  5. 스킬로 확장 — 기능 추가는 스킬로

다음 편(마지막!)에서는 멀티 에이전트 운영과 트러블슈팅을 다루겠습니다. 에이전트 군단을 운영하는 법과, 고장났을 때 살아남는 법까지!

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참고 자료: