OpenClaw AI 모델 비교 분석: 가격, 성능, 비용 절감 전략 총정리

OpenClaw을 설치하고 나면 가장 먼저 마주치는 질문이 있습니다. “어떤 모델을 써야 하지?” Claude, ChatGPT, Grok, Gemini, 심지어 로컬 모델까지. 선택지가 너무 많아 오히려 결정이 어렵습니다.

이 글에서는 OpenClaw이 지원하는 주요 AI 모델의 가격과 성능을 비교하고, 사용 패턴별 월 예상 비용을 계산한 뒤, 실전에서 바로 적용할 수 있는 비용 절감 전략을 정리합니다.

OpenClaw 설치가 아직 안 되어 있다면 맥에서 OpenClaw 설치 및 설정 가이드를 먼저 참고하세요.

지원 모델 한눈에 보기

OpenClaw은 다양한 AI 프로바이더를 지원합니다. 하나의 모델에 고정되지 않고, 작업 성격에 따라 모델을 전환할 수 있다는 점이 핵심입니다.

OpenClaw 설정에서 모델을 지정하는 방식은 직관적입니다.

{
  agent: {
    model: { primary: "anthropic/claude-sonnet-4-5" },
    models: {
      "anthropic/claude-sonnet-4-5": { alias: "Sonnet" },
      "anthropic/claude-opus-4-6": { alias: "Opus" },
    },
  },
}

가격 비교

2026년 2월 기준, 1M(백만) 토큰당 USD 가격입니다. 토큰이 낯설다면, 1M 토큰 ≈ 영어 약 75만 단어 ≈ A4 용지 약 1,500장 분량이라고 생각하면 됩니다.

Claude (Anthropic)

Claude는 코딩과 추론 성능이 가장 뛰어납니다. 프롬프트 캐싱을 적용하면 입력 가격의 10%만 과금되어, 반복 작업에서 비용을 크게 절감할 수 있습니다.

OpenAI (GPT)

GPT-4.1 시리즈는 1.05M 컨텍스트 윈도우를 제공합니다. GPT-4.1-nano는 $0.10/$0.40으로 업계 최저가 수준이며, 가벼운 작업에 적합합니다.

xAI (Grok)

Grok 4.1 Fast가 눈에 띕니다. 2M 컨텍스트에 입력 $0.20이면 대용량 문서 처리에서 압도적인 가성비를 제공합니다. 신규 가입 시 $25 무료 크레딧도 제공됩니다.

Google (Gemini)

Gemini의 강점은 무료 티어입니다. 일 1,000 요청까지 무료로 사용할 수 있어, 경량 사용자에게 매력적입니다. Flash-Lite는 $0.10 입력에 1M 컨텍스트를 지원합니다.

Ollama (로컬 모델)

로컬 모델의 비용은 $0입니다. 7~8B 모델은 속도와 품질의 밸런스가 좋으며, 8GB RAM만 있으면 충분히 실용적입니다.

성능 비교

가격만으로 모델을 고르면 후회합니다. 작업에 맞는 성능을 갖추고 있는지 확인해야 합니다.

컨텍스트 윈도우

긴 문서나 대규모 코드베이스를 다룰 때 컨텍스트 윈도우 크기가 중요합니다.

Opus 4.6는 2026년 2월 출시와 함께 1M 베타 컨텍스트를 지원합니다. 대용량 문서 처리가 필요하다면 Grok 4.1 Fast나 GPT-4.1이 적합합니다.

코딩 성능 (SWE-bench Verified)

코딩 에이전트로 OpenClaw을 사용한다면 이 벤치마크가 가장 중요합니다.

Claude Opus가 최고 성능을 보여주며, Sonnet 4.5도 77.2%로 가격 대비 성능이 뛰어납니다.

모델별 강점 요약

사용 패턴별 월 예상 비용

실제로 얼마나 나올지 궁금하시죠? 세 가지 사용 시나리오별로 월 비용을 계산했습니다.

계산 공식:

일간 요청 수 × 30일 × (입력 토큰 × 입력 가격 + 출력 토큰 × 출력 가격) ÷ 1,000,000

경량 사용 (일 10회, 2K 입력 / 500 출력)

간단한 질문, 메모 정리, 일정 관리 등 가벼운 용도입니다.

경량 사용이라면 어떤 모델을 골라도 월 $10 이하입니다. Nano, Flash-Lite, Grok Fast 같은 경량 모델은 사실상 무시할 수 있는 수준입니다.

중간 사용 (일 50회, 5K 입력 / 1K 출력)

코드 리뷰, 문서 작성, 이메일 초안 등 업무 보조 용도입니다.

중간 사용부터 모델 간 비용 차이가 확 벌어집니다. Opus는 월 $75인데 Grok Fast는 $2.25. 같은 작업량에서 33배 차이가 납니다.

헤비 사용 (일 200회, 10K 입력 / 2K 출력)

개발 에이전트, 대규모 코드 분석, 자동화 파이프라인 등 고강도 용도입니다.

헤비 사용에서 Opus $600 vs Ollama $0. 물론 품질 차이가 있지만, 모든 작업에 Opus가 필요한 건 아닙니다. 작업 성격에 맞는 모델을 선택하는 것이 중요합니다.

비용 절감 전략

OpenClaw의 진짜 장점은 여러 모델을 조합해서 쓸 수 있다는 점입니다. 아래 전략을 적용하면 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

1. 프롬프트 캐싱 활용

OpenClaw은 매 메시지마다 동일한 시스템 프롬프트를 AI에게 전송합니다. 캐싱이 적용되면 이 반복 비용을 대폭 줄일 수 있습니다.

Claude 기준으로 Sonnet 4.5의 입력 가격 $3가 캐시 적중 시 $0.30으로 떨어집니다. 시스템 프롬프트가 입력의 대부분을 차지하므로, 실질 입력 비용을 크게 절감할 수 있습니다.

2. 무료 옵션 최대 활용

돈을 아예 안 쓰는 방법도 있습니다.

Ollama + Gemini 무료 티어를 조합하면 완전 무료로 OpenClaw을 운영할 수 있습니다. 가벼운 용도에는 충분합니다.

3. 간단한 모델 선택 팁

모든 작업에 비싼 모델을 쓸 필요는 없습니다. 작업 성격에 따라 모델을 선택하세요.

• 코딩, 복잡한 추론 → Claude Sonnet 4.5 또는 Opus 4.6
• 가성비 중시, 대용량 문서 → Grok 4.1 Fast 또는 Gemini Flash
• 완전 무료 → Ollama (Llama 3.2, Qwen 2.5, EXAONE 3.5)

시나리오별 추천 모델

결국 “어떤 모델을 써야 하나?”에 대한 답은 용도에 따라 다르다입니다. 아래 추천을 참고하세요.

마무리

OpenClaw의 모델 선택은 “최고의 모델”을 찾는 것이 아니라, “내 사용 패턴에 맞는 최적 모델”을 찾는 것입니다.

핵심 포인트를 정리하면:

1. 코딩 품질이 최우선 → Claude Sonnet 4.5 (가성비) 또는 Opus 4.6 (최고 품질)
2. 대용량 컨텍스트 필요 → Grok 4.1 Fast (2M) 또는 GPT-4.1 (1.05M)
3. 비용 최소화 → Grok 4.1 Fast 또는 Gemini Flash + 프롬프트 캐싱
4. 무료로 시작 → Ollama + Gemini 무료 티어

모델 가격은 계속 변동하고, 새로운 모델도 빠르게 등장합니다. 이 글의 가격 정보는 2026년 2월 기준이니, 최신 가격은 각 프로바이더의 공식 페이지에서 확인하세요.

참고 자료:

• Anthropic 가격표 ↗
• OpenAI 가격표 ↗
• xAI Grok 가격표 ↗
• Google Gemini 가격표 ↗
• OpenClaw 모델 설정 문서 ↗
• OpenClaw + Ollama 가이드 ↗