OpenClaw에 가장 저렴한 모델: 하루의 에이전트 작업 비용

OpenClaw 에이전트가 하루 종일 메시지에 답하고 있는데, 청구서가 작업보다 큽니다. 보통은 모델의 잘못이 아닙니다. 에이전트가 모델에 요구하는 것이 문제입니다. 짧은 채팅 응답과 20단계 도구 실행은 같은 가격표에서 전혀 다른 작업입니다.

짧은 답변. 단순한 채팅 턴에는 GLM-5.3-Flash로 시작하세요. 아래 첫 번째 비용 표의 채팅 부하에서 입력과 출력을 합산한 총액이 OpenRouter보다 저렴합니다. 도구 루프와 긴 세션에는 DeepSeek-V4-Flash(380K 컨텍스트)와 GLM-5.3-Flash(390K)가 여유가 있습니다. 에이전트가 긴 보고서를 작성한다면 DeepSeek-V4-Flash만이 한 답변에 최대 32,768 토큰을 담을 수 있고, 나머지 두 개는 8,192에서 멈춥니다. 아래의 모든 가격과 일일 비용은 가격 페이지와 동일한 실시간 수치입니다.

무엇을 선택하는가#

2026년 10월 23일 기준 OpenClaw의 문서는 자체 호스팅, MIT 라이선스 게이트웨이로 설명합니다. 사용자의 머신이나 서버에서 하나의 프로세스가 Discord, Telegram, Signal, WhatsApp을 AI 에이전트에 연결합니다. 기본 모델은 ~/.openclaw/openclaw.json, agents.defaults.model.primary의 한 줄이며 provider/model로 작성됩니다. 설정 자체는 OpenClaw를 CheapTokens에 연결하는 방법에 있습니다. 여기서는 모델 선택만 다룹니다.

CheapTokens의 세 모델이 상시 가동 에이전트에 적합합니다. 이들은 동일한 API(https://api.cheaptokens.dev/v1, OpenAI 및 Anthropic 호환), 하나의 잔액, 시간대와 관계없이 동일한 가격을 공유하며 피크 시간 할증이 없습니다:

• GLM-5.3-Flash (zai-org/GLM-5.3-Flash): 390K 컨텍스트, 답변당 최대 8,192 출력 토큰, 출력에서 OpenRouter보다 저렴합니다.
• DeepSeek-V4-Flash (deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731): 380K 컨텍스트, 답변당 최대 32,768 출력 토큰.
• MiniMax-M2.7 (MiniMaxAI/MiniMax-M2.7): 180K 컨텍스트, 답변당 최대 8,192 출력 토큰.

컨텍스트와 출력 한도는 2026년 10월 23일 CheapTokens 모델 레퍼런스에서 가져왔습니다. 가격은 여기에 숫자로 제시하지 않으며 아래 표에서 확인할 수 있습니다.

채팅의 하루: 많은 짧은 턴#

에이전트가 Telegram에서 하루 200개의 메시지에 답한다고 가정합니다. 각 턴은 약 2,000 토큰을 입력으로 보내고(시스템 프롬프트와 최근 기록) 약 300 토큰을 돌려받습니다. 즉 하루에 200 × 2,000 = 400,000 입력 토큰과 200 × 300 = 60,000 출력 토큰입니다.

OpenRouter 열은 OpenRouter의 기준 가격으로 같은 하루를 계산한 것입니다. DeepSeek-V4-Flash와 MiniMax-M2.7은 입력과 출력을 합산한 총액이 OpenRouter보다 저렴합니다. GLM-5.3-Flash도 이 채팅 부하에서 총액이 OpenRouter보다 저렴합니다. 두 숫자를 자신의 트래픽에 맞게 바꾸면 표가 다시 계산됩니다.

도구가 있는 하루: 기록이 곧 청구서#

이제 같은 에이전트에 도구를 붙여봅니다. 하루 150단계를 실행한다고 가정합니다. 각 단계는 지침, 도구 설명, 지금까지 일어난 모든 것을 다시 보내므로 한 단계는 약 12,000 토큰을 입력으로 보내고 약 600을 출력합니다. 즉 150 × 12,000 = 1,800,000 입력 토큰과 150 × 600 = 90,000 출력 토큰입니다.

여기서 입력은 출력의 20배이므로 답변이 아니라 기록이 청구서를 결정합니다. 이 부하에서 DeepSeek-V4-Flash와 MiniMax-M2.7은 총액이 OpenRouter보다 저렴합니다. GLM-5.3-Flash는 가장 큰 윈도우인 390K와 에이전트가 실제로 작성하는 답변을 위한 저렴한 출력을 제공합니다. 매 턴마다 기록이 입력을 늘리는 이유는 긴 AI 채팅이 더 비싼 이유에 있고, 모든 에이전트에 적용되는 방법은 AI 에이전트 비용을 추정하는 방법에 있습니다.

긴 답변: 8,192 토큰이 부족해지는 지점#

에이전트에 약 12,000 토큰의 주간 보고서를 요청한다고 가정합니다. DeepSeek-V4-Flash는 답변당 최대 32,768 출력 토큰을 허용하므로 보고서가 온전히 도착합니다. GLM-5.3-Flash와 MiniMax-M2.7은 8,192에서 멈추므로 답변이 문장 중간에 끝나고 응답에 finish_reason: length이 포함됩니다. 이들에게 보고서를 섹션별로 요청할 수 있지만 이는 한 번이 아니라 두세 번의 호출입니다. 답변이 잘리는 이유에서 이 필드를 설명합니다.

6,000 토큰 프롬프트에서 12,000 토큰 보고서는 DeepSeek-V4-Flash에서 $0.0013입니다.

긴 세션: 남은 윈도우는 얼마인가#

지원 대화에 150,000 토큰의 기록이 쌓였다고 가정합니다. MiniMax-M2.7은 180K 윈도우이므로 180K − 150K = 30K가 새 메시지와 답변을 위해 남습니다. DeepSeek-V4-Flash는 380K − 150K = 230K, GLM-5.3-Flash는 390K − 150K = 240K가 남습니다. 세션이 짧게 유지된다면 세 모델 모두 괜찮습니다. 에이전트가 며칠 동안 하나의 스레드를 유지한다면 더 큰 윈도우가 여유를 줍니다.

어떤 작업에 어떤 모델#

• 많은 짧은 채팅 턴: GLM-5.3-Flash, 위 채팅 부하에서 총액이 OpenRouter보다 저렴합니다. MiniMax-M2.7은 180K보다 훨씬 짧게 유지되는 세션에 적합합니다.
• 도구 루프와 긴 세션: DeepSeek-V4-Flash(380K, 총액이 OpenRouter보다 저렴) 또는 GLM-5.3-Flash(390K, 저렴한 출력).
• 한 답변에 긴 보고서와 코드: DeepSeek-V4-Flash, 최대 32,768 토큰.
• 잘 모르겠다면: DeepSeek-V4-Flash가 큰 윈도우와 가장 긴 답변으로 가장 많은 영역을 커버합니다.

세 모델 모두 가격 페이지에 있으며, 모델 페이지는 DeepSeek, GLM, MiniMax입니다. 에이전트 사례 외의 직접 비교는 GLM vs DeepSeek vs MiniMax를 참고하세요.

자신의 트래픽으로 시도하기#

제 200개 메시지와 150단계는 가정이며, 여러분의 수치가 더 정확합니다. 모델에 대표적인 메시지 하나를 보내고 응답의 usage 블록을 읽으세요. prompt_tokens는 보낸 내용이고 completion_tokens은 돌아온 내용입니다. 일일 횟수를 곱해 ::cost에 숫자를 넣으세요. 아래 키는 자리 표시자입니다.

curl https://api.cheaptokens.dev/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $CHEAPTOKENS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize this chat in one line."}], "max_tokens": 100}'

OpenClaw 전환은 agents.defaults.model.primary 한 줄이며, 제공자 블록은 연결 가이드에 있습니다. 전환 후 하루 동안 실행하고 자신의 트래픽에서 usage 블록의 비용을 비교하세요.

시작하려면 문서에 설명된 대로 잔액을 충전하고 키를 생성하세요.