당신도 이런 기분이 든 적 있나요:
분명 OpenClaw를 좋아합니다. 코드 작성, 콘텐츠 제작, 자동화 실행, 일정 관리, 데이터 수집 등 모든 것을 한 번에 처리할 수 있다는 걸 잘 알고 있습니다. 하지만 마음껏 사용하지는 못합니다.
댓글 창이나 단체 채팅방, 트위터를 열면 이런 말들만 보이기 때문입니다:
- "하루 만에 \$70 날렸어요."
- "매주 수백 달러씩 쓰고 있어요."
- "더 심한 경우, 일주일에 \$1,000 이상 날리기도 해요."
그래서 당신은 매일 두 가지를 고민하기 시작합니다:
- 토큰을 어떻게 절약할까?
- 더 저렴한 국내 대안은 없을까?
어쩌면 일종의 "AI 사용 만성 빈곤"에 걸렸을 수도 있습니다. 에이전트가 조금만 더 일을 하려고 해도 손이 멈춥니다:
"그냥... 됐나?"
하지만 제가 아주 반직관적이면서도 만족스러운 사실을 하나 알려드리겠습니다:
당신은 이런 것들에 시간을 쓸 필요가 전혀 없습니다. 당신이 가진 세 가지 최고급 모델의
\$20 구독권 (Claude / GPT / Gemini)
으로 이미 대부분의 일반적인 사용 시나리오에서 OpenClaw를 충분히 커버할 수 있기 때문입니다.
그러면 아마 이렇게 말씀하시겠죠:
"네? 그게 진짜 되나요? 그렇다면 어떻게 해야 하죠?"
걱정 마세요. 아직 설치 방법을 알려드리지는 않겠습니다. 먼저, 설치하고 실행했을 때 어떤 모습인지 보여드리겠습니다.
"반대편"을 먼저 보세요: OpenClaw 설치 후의 모습은 어떨까요?
단계를 바로 알려드리지 않겠습니다. 먼저 그림 하나를 보여드리고 싶습니다: 당신의 OpenClaw에는 단 하나의 모델이 있는 것이 아니라, 전체 "모델 무기고"가 있습니다.
그림 01: 나의 모델 무기고
제 개인 설정은 대략 이렇습니다—
- 마스터 에이전트(Master Agent): 이름은 Friday로 지었습니다 (이건 그냥 제 "마스터 에이전트 이름"입니다)
- 기본 마스터 모델(Default Master Model): 보통 GPT 5.2를 마스터로 사용합니다
- 모델 풀(Model Pool) (이렇게 생각하세요: 사용하고 싶은 모델로 언제든지 전환 가능):
- GPT 시리즈: GPT 5.2, GPT 5.2 Codex, GPT 5.3 Codex
- Claude 시리즈: Claude Opus 4.6, Opus 4.5, Sonnet 4.5
- Gemini 시리즈: Gemini 3 Pro, Gemini 3 Flash
더 중요한 점은: 이것은 단순히 "멋진 이름의 모델들을 여러 개 설정해 놓은 것"이 아닙니다.
바로 OpenClaw에서 여러 개의 세션(Session)을 실제로 열어 각자 따로 작업을 수행하게 할 수 있다는 뜻입니다.
예를 들어, 세 개의 추가 세션을 열어보겠습니다:
- Gemini 3 Pro 세션: OAuth로 로그인, 제 Gemini \$20 구독권 사용. 사용량에서 백만 단위 컨텍스트 창을 볼 수 있습니다.
- Claude Opus 4.6 세션: Claude Pro 구독 토큰 사용. 40만 컨텍스트 창.
- GPT 세션: 역시 OAuth 로그인, 40만 컨텍스트 창, 원할 때마다 사용.
그림 02: Telegram 에서 Claude, GPT, Gemini 를 동시에 사용하는 모습
이걸 보면, 당신은 기본적으로 "군침을 흘리기" 시작할 겁니다:
같은 OpenClaw 안에서 원하는 모델을 마음껏 사용할 수 있고, API 토큰에 한 푼도 추가로 쓰지 않으며, 매일 토큰 청구서를 보며 마음의 준비를 할 필요도 없구나.
좋습니다. 당신도 이렇게 설치하고 싶나요? 그렇죠? 그럼 알려드리겠습니다. 다음으로, 세 단계로 직접 설정을 해보겠습니다:
- 먼저 Claude 연결하기
- 그다음 GPT 연결하기
- 마지막으로 Gemini 연결하기
모든 단계는 실용적입니다; 따라 하기만 하면 됩니다.
시작하기 전에: 이 세 가지만 준비하면 됩니다
막히는 일이 없도록 최소 준비 목록을 명확히 알려드리겠습니다:
- OpenClaw가 이미 설치되어 있고 실행할 수 있어야 합니다.
- npm을 사용할 수 있어야 합니다 (나중에 공식 CLI 도구 몇 개를 설치해야 합니다).
설정이 끝나면 다음 명령어로 확인합니다:
1openclaw models list
모델 목록에 선택한 모델들이 보이면 성공입니다.
1단계: Claude Pro 구독을 OpenClaw에 연결하기
지금 네 가지를 해야 합니다:
Claude Code 설치 → 토큰 생성 → OpenClaw 에서 설정 → 확인
- Claude Code CLI 설치
1curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
- Claude 토큰 생성
1claude setup-token
자동으로 브라우저가 열리며 Claude 웹사이트의 인증 페이지로 이동합니다. 인증을 완료한 후 브라우저를 닫고 터미널로 돌아오면 토큰 문자열이 표시됩니다. 잘 저장해두세요.
- OpenClaw에서 Claude 설정
1openclaw configure
마법사에서:
- 제공자(Provider)로 Anthropic 선택
- 토큰 붙여넣기
- 기본값 선택
- 사용할 모델 선택 (예: Opus / Sonnet)
- 확인
1openclaw models list
Claude 모델이 목록에 나타나야 합니다.
Claude 연결에 위험성이 높나요?
아마 이렇게 물으실 겁니다:
"이렇게 사용하면 계정이 차단되나요?"
결론부터 말씀드리겠습니다:
- 연결 방식 자체는 규정을 준수합니다.
- Anthropic은 특정 지역/계정에 대해 리스크 관리를 트리거할 수 있습니다.
하지만 이것은 OpenClaw 사용 여부와는 관련이 없습니다; Claude 웹사이트를 정상적으로 사용하더라도 일부 사용자는 차단되는 경우가 있습니다. 이는 Anthropic의 플랫폼 전략입니다. 그래서 저는 항상 이렇게 조언합니다: Claude는 보강용으로 사용하고, GPT / Gemini를 안정적인 베이스로 사용하세요.
2단계: GPT Plus 구독을 OpenClaw에 연결하기
지금 세 가지를 해야 합니다:
Codex CLI 설치 → OpenClaw 에서 OAuth 진행 → 모델 선택 → 확인
- Codex CLI 설치
1npm i -g @openai/codex
- OpenClaw에서 GPT 설정 (참고: OpenAI Codex 를 찾으세요)
1openclaw configure
여기서 가장 흔히 하는 실수는:
OpenAI Codex
경로를 선택해야 합니다 (브라우저에서 OAuth를 여는 경로). "API Key를 직접 입력하겠습니다"라고 나오는 경로가 아닙니다.
브라우저 인증이 성공하면 터미널로 돌아와 계속 진행합니다.
- 모델 선택 방법
저는 보통 이렇게 선택합니다:
- GPT 5.2
- GPT 5.2 Codex
- GPT 5.3 Codex
- 확인
1openclaw models list
목록에 OpenAI 모델이 보이면 됩니다.
3단계: Gemini Pro 구독을 OpenClaw에 연결하기
지금 세 가지를 해야 합니다:
Gemini CLI 설치 → OpenClaw 에서 Gemini CLI Auth 선택 → 모델 선택 → 확인
- Gemini CLI 설치
1npm install -g @google/gemini-cli
- OpenClaw에서 Gemini 설정 (Gemini CLI Auth)
1openclaw configure
제공자로 Google을 선택하고, 인증 방식은 Google Gemini CLI Auth를 선택합니다.
안내에 따라 브라우저 로그인을 완료합니다.
- 모델 선택 방법
저는 다음을 체크합니다:
- Gemini 3 Pro
- Gemini 3 Flash
- 확인 (두 가지 모두 해보시길 권합니다; 성공감이 꽤 클 겁니다)
A. 터미널 확인:
1openclaw models list
B. Telegram 확인:
Telegram 에서 OpenClaw Bot 에 다음을 보내보세요:
- /models
사용 가능한 모델 목록이 표시됩니다.
그런 다음 Gemini Pro로 전환하여 아무 질문이나 해보고 정상적으로 답변하면 완전히 작동하는 것입니다.
자, 이제 세 가지가 모두 연결되었습니다: 더 이상 토큰만 바라보며 살지 않아도 됩니다
지금까지 세 가지 주요 구독권을 모두 OpenClaw에 연결했습니다. 이제 당신의 상태는 이렇습니다:
- Claude / GPT / Gemini, 원하는 대로 사용 가능.
- GPT / Gemini는 매우 안정적입니다.
- Claude는 리스크 관리 대상이 될 수 있지만, 전체 작업 흐름에는 영향을 주지 않습니다.
이제 깨닫게 될 것입니다. 당신이 정말 최적화해야 했던 것은 "토큰 절약"이 결코 아니었다는 것을. 바로 이것입니다:
OpenClaw를 어떻게 당신의 생산성 외골격으로 만들어 지속적으로 가치를 창출하게 할 것인가.
또 다른 실화를 하나 들려드리겠습니다. 제 친구 중에 ChatGPT의 Deep Research를 매우 많이 사용하는 사람이 있습니다. 그는 Deep Research를 무제한으로 사용하기 위해 월 \$200짜리 고급 구독을 사용합니다. OpenClaw를 설치하고 나서도 API 토큰에 추가로 비용을 지불해야 한다고 생각했습니다.
제가 말해줬죠: "그냥 구독권을 직접 설정하면 됩니다."
설정을 마친 후, 그는 감회에 젖어 이렇게 말했습니다: "이제야 이 \$200가 제값을 하게 되었어요."
그러니 마지막으로 강조합니다: 토큰 걱정은 그만하세요! 구독권을 최대한 활용해서 한 푼의 가치까지 뽑아내세요.
우리가 정말 신경 써야 할 것은 어떻게 OpenClaw가 우리에게 더 큰 가치를 창출하게 할 것이지, 매일 가슴 뛰는 마음으로 잔액만 바라보는 것이 아닙니다.
시간을 가치 있는 곳에 쓰세요!
모델을 어떻게 선택하고 어떤 시나리오에 어떤 모델이 가장 적합한지에 대해서는—관심 있으신 분들이 계시면, 따로 글을 쓰거나 (또는 영상을 만들어) 자세히 이야기해 드릴 수 있습니다.
저는 Kai on AI 입니다.
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댓글로 알려주세요: 가장 자주 사용하는 모델은 무엇인가요?
