OpenClaw 구축기 (feat. API 비용 실화냐)

요즘 AI 에이전트가 대세
ChatGPT 플러그인이니, Claude MCP니 하면서 다들 자동화에 진심이다.

 

IT에 몸담고 있는 나도 뒤처질 수 없어서
“텔레그램에 Claude 붙여보자” 라는 생각으로 이것저것 만지기 시작했다.

 

결론부터 말하면,

구축은 성공.
그런데 지갑이 먼저 털린다.

 

최근에 알게 된 OpenClaw(구 몰트봇)라는 오픈소스 프로젝트가 있다.
텔레그램, 디스코드, 슬랙 같은 메신저에 LLM을 연결해주는 게이트웨이 역할을 한다.

 

슬로건은 인상적이다.

Meet your lobster.

 

왜 랍스터인지는 아직도 모르겠다.

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OpenClaw란?

OpenClaw는 여러 메신저 채널과 LLM(API 또는 로컬 모델)을 연결해주는 브릿지다.

 

쉽게 말하면:

메신저 ↔ OpenClaw ↔ LLM

구조다.

 

중간에 OpenClaw가 끼어 있으니
모델 교체(Gpt, claude..등), 채널 추가, 세션 관리가 비교적 쉽다.

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설치 과정

1️⃣ Node.js 설치 확인

OpenClaw는 Node.js 기반이다.

맥북을 쓰고 있어서 Homebrew로 이미 설치되어 있었다.

node -v
npm -v

버전만 찍히면 OK.

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2️⃣ OpenClaw 설치

 

npm i -g openclaw

설치하면서 deprecated 경고가 좀 뜬다.

보안 일을 하다 보니 이런 메시지가 괜히 더 눈에 밟힌다.

“이거 나중에 CVE 하나 터지는 거 아니야…”

 

하지만 일단 동작에는 문제 없다.

 

 

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3️⃣ 온보딩 시작

 

openclaw onboard

처음 실행하면 보안 경고부터 나온다.

이거 베타고, 리스크 있고, 알아서 조심해라.

 

보안 담당자로서 이런 문구는 오히려 신뢰가 간다.

 

최소한 솔직하다.

 

중간에 이런 문구도 나온다.

gently roast it — pick your coping mechanism

 

git blame도 하고 코드 로스팅도 해준단다. 이쯤 되면 성격이 좀 이상한 프로젝트다. (좋은 의미)

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4️⃣ 채널 연결 – 텔레그램 선택

여러 채널 중 텔레그램을 선택했다. 봇 만들기가 제일 쉽고 개인적으로도 자주 쓰기 때문.

 

텔레그램에서 봇 토큰 발급:

1. Telegram 검색
2. @BotFather 실행
3. /newbot 또는 /mybots
4. 이름 설정 후 토큰 복사

토큰 형식은 대략 이런 느낌.

 

1234567890:AAEEFfdeC8-WWURQ...

 

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5️⃣ 스킬 설정

Eligible: 3
Missing requirements: 46

대부분 추가 API 키 필요:

• Google Places
• Gemini
• Notion
• OpenAI 등등

나는 전부 No.
어차피 Claude만 쓸 거니까.

Hooks(메모리/세션 자동화)도 일단 Skip.

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6️⃣ Claude API 연동

설정 파일 열기:

nano ~/.openclaw/openclaw.json

{
  "model": {
    "primary": "anthropic/claude-sonnet-4-5"
  },
  "gateway": {
    "mode": "local",
    "port": 18789,
    "bind": "loopback"
  }
}

API 키는 Anthropic 콘솔에서 발급받아 넣는다. (opus로 했다가 지갑이 아픔.)

 

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7️⃣ 대시보드 확인

브라우저에서:

 

http://127.0.0.1:18789

 

Gateway Dashboard가 뜨고

Health: OK면 정상.

 

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8️⃣ 실제 테스트

텔레그램 봇에게 메시지 전송.

야 되냐?

 

Claude가 한국어로 잘 대답한다. (-0.33$ 차감)

 

여기까지 오면 작은 성취감이 든다.
“오… 됐다.”

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설치하면서 만난 이슈

설정 꼬이면 답 없다.

 

내가 쓴 방법:

pkill -f openclaw
rm -rf ~/.openclaw
rm -rf ~/.openclaw-dev
npm i -g openclaw
openclaw onboard

 

클린 설치가 제일 확실하다.

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비용 현실

이제 진짜 중요한 얘기.

Claude Sonnet 4.5 기준 대략:

• 입력: $3 / MTok
• 출력: $15 / MTok

친구랑 몇 번 장난치듯 대화하면
콘솔에 바로 달러가 찍힌다.

“어? 돈 나가네?”
→ 이미 나가 있음.

 

개인 취미용으로 쓰기엔 솔직히 부담된다.

 

회사 업무용이면 모르겠지만,
텔레그램 봇 하나 굴리려고 매달 몇만 원은 좀…

 

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나의 결론

Claude 연동은 성공했다. 하지만 마음 편히 못 쓴다.

매번 입력할 때마다:

이거 토큰 얼마나 먹지?

 

그래서 결론:

개인용은 로컬 LLM이 맞다.

 

Ollama, LM Studio 같은 툴로
Llama, Mistral 같은 오픈소스 모델 돌리는 게 현실적이다.

 

성능은 Claude보다 떨어져도,

• 비용 0원
• 무제한
• 지갑 스트레스 없음

이게 훨씬 크다.

 

다음 목표는:

Ollama + OpenClaw 연동

 

되면 또 글 써보겠다.

 

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사용 명령어 정리

 

npm i -g openclaw
openclaw onboard
pkill -f openclaw
rm -rf ~/.openclaw
rm -rf ~/.openclaw-dev
nano ~/.openclaw/openclaw.json
openclaw security audit --deep
openclaw security audit --fix​

 

다들 공통적으로 하는 얘기가 "비용 관리가 관건"이라는 거다. 역시 나만 그런 게 아니었어...