OpenClaw에서 Qwen 3.5 사용하기: 비용 효율적인 AI 에이전트 구축

OpenClaw는 2026년 AI 에이전트 프레임워크로 폭발적인 인기를 끌고 있지만, 기본 설정은 토큰을 빠르게 소모할 수 있습니다. 이 가이드에서는 Novita AI를 통해 Qwen 3.5 시리즈(27B, 35B-A3B, 122B-A10B, 397B-A17B)를 배포하여 비용을 크게 들이지 않고도 확장 가능한 강력하고 효율적인 에이전트를 구축하는 방법을 소개합니다.

OpenClaw란? 왜 모두가 사용할까?

OpenClaw(구 Clawdbot)는 2026년 가장 주목받는 AI 에이전트 프레임워크로, 개발자 커뮤니티, 기업 AI 팀, 기술 미디어 전반에서 논의를 주도하고 있습니다. Bloomberg는 이를 "중국의 에이전트 붐을 이끄는 AI 경이"라고 부른 반면, TechNode는 중국 기업들이 고객 서비스 봇부터 내부 자동화 워크플로에 이르기까지 모든 것에 OpenClaw를 도입하기 위해 경쟁하고 있다고 보도했습니다.

• 멀티 모델 라우팅 : 모든 LLM 제공업체(OpenAI, Anthropic, 로컬 모델)에 연결하고 작업을 가장 적합한 모델에 동적으로 할당합니다.
• 메시징 플랫폼 통합 : Telegram, WhatsApp, Discord, iMessage 등에 에이전트를 직접 배포합니다. 별도의 UI가 필요 없습니다.
• 확장 가능한 스킬 시스템 : 플러그인 아키텍처를 통해 파일 작업, 웹 검색, 코드 실행, 워크플로 자동화 등의 기능을 추가할 수 있습니다.

하지만 문제가 있습니다. OpenClaw는 토큰 소모가 많습니다. 기본 구성은 필요보다 5~10배 더 많은 토큰을 소비할 수 있으며, 하트비트 폴링 같은 기능만으로도 고급 모델에서 많은 비용이 발생합니다.

24시간 가동되는 에이전트를 운영하거나 여러 인스턴스를 배포하는 개발자에게 토큰 비용은 빠르게 치솟을 수 있습니다. 해결책은? OpenClaw를 Novita AI의 Qwen 3.5 시리즈와 같은 비용 효율적이면서도 성능이 뛰어난 모델과 함께 사용하는 것입니다.

Qwen 3.5 시리즈란? OpenClaw에서 왜 사용할까?

Qwen 3.5 시리즈는 Alibaba Cloud의 최신 대규모 언어 모델 제품군으로, 지능과 효율성을 모두 요구하는 프로덕션 워크로드를 위해 설계되었습니다. 주요 변형 모델 4가지는 각기 다른 사용 사례에 최적화되어 있습니다:

• Qwen 3.5 27B : 일반적인 에이전트 작업을 위한 균형 잡힌 추론과 속도
• Qwen 3.5 35B-A3B : 복잡한 다단계 추론을 위한 향상된 파라미터 효율성
• Qwen 3.5 122B-A10B : 고급 추론, 코드 생성, 긴 컨텍스트 이해를 위한 고성능
• Qwen 3.5 397B-A17B : 깊은 추론과 종합 분석이 필요한 가장 까다로운 작업을 위한 최대 지능

Qwen 3.5 시리즈가 OpenClaw에 이상적인 이유

OpenClaw로 AI 에이전트를 구축할 때는 과도한 비용 없이 추론, 도구 사용, 명령 수행에서 강력한 성능을 제공하는 모델이 필요합니다. Qwen 3.5 시리즈는 모든 조건을 충족합니다:

1. 강력한 에이전트 지향 훈련 : 이 모델들은 다중 턴 대화, 도구 호출, 긴 컨텍스트 추론에 특화되어 있어 OpenClaw 에이전트에 완벽합니다.
2. 유연한 크기 : 가벼운 작업에는 27B, 균형 잡힌 워크로드에는 35B-A3B, 고급 추론에는 122B-A10B, 최대 지능이 필요할 때는 397B-A17B를 선택하세요.
3. 비용 효율성 : Novita AI의 Qwen 3.5 가격은 비슷한 모델에 비해 현저히 낮아 대규모 24시간 에이전트 운영이 실용적입니다.

Qwen 3.5 vs. 다른 에이전트 모델

모델	최적 용도	OpenClaw에서의 일반적인 사용
Qwen 3.5 27B	일반 추론, 작업 자동화	하트비트 확인, 파일 관리, 메시지 라우팅
Qwen 3.5 35B-A3B	복잡한 워크플로, 다단계 계획	코드 리뷰, 문서 생성, 연구 작업
Qwen 3.5 122B-A10B	고급 추론, 긴 컨텍스트 분석	심층 연구, 복잡한 디버깅, 전략 계획
Qwen 3.5 397B-A17B	최대 지능, 종합 분석	다중 도메인 연구, 엔터프라이즈급 의사 결정 지원
MiniMax M2.5	균형 잡힌 비용/성능	좋은 기본 선택
Kimi K2.5	멀티모달 작업	스크린샷 분석, UI 자동화
GLM-5	긴 컨텍스트 추론	로그 분석, 대용량 문서 처리

Novita AI 가격 (1M 토큰당)

모델	입력 비용	출력 비용
Qwen 3.5 27B	$0.30	$2.40
Qwen 3.5 35B-A3B	$0.25	$2.00
Qwen 3.5 122B-A10B	$0.40	$3.20
Qwen 3.5 397B-A17B	$0.60	$3.60

OpenClaw에서 Qwen 3.5 시리즈 사용 방법 (6단계)

준비 사항

시작하기 전에 다음이 준비되었는지 확인하세요:

• 인터넷에 연결된 Linux, macOS 또는 Windows (WSL2/PowerShell) 환경
• Node.js 22+ 설치됨
• 활성화된 Novita AI 계정 및 API 키

1단계: Novita AI API 키 받기

1. Novita AI 에 방문하여 계정을 만드세요 (또는 로그인)
2. 대시보드에서 API Keys로 이동
3. Add new key를 클릭하고 즉시 복사하세요 (한 번만 표시됩니다)
4. 키를 안전하게 보관하세요. 4단계에서 필요합니다.

계정을 만들고 API 키 받기!

2단계: OpenClaw 설치

플랫폼에 맞는 한 줄 설치 명령어를 실행하세요:

macOS / Linux / WSL2:

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

Windows (PowerShell):

irm https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

설치 프로그램이 다음을 수행합니다:

• OpenClaw CLI 다운로드 및 구성
• 필요한 종속성 설치
• Gateway 서비스 설정

설치가 완료될 때까지 기다린 후 확인:

openclaw --version

3단계: OpenClaw 설정 마법사 실행

대화형 설정을 시작합니다:

openclaw config

Workspace, Model, Gateway, Channels의 네 가지 주요 섹션을 구성하게 됩니다. 아래에서 각각을 안내합니다.

3.1 작업 공간(Workspace) 설정

• Gateway가 실행될 위치 → Local 선택 (대부분의 사용자)
• 구성할 섹션 선택 → Workspace 선택

에이전트 실행을 위한 로컬 환경을 설정합니다.

3.2 모델(Model) 설정

• 구성할 섹션 선택 → Model 선택
• Model/auth provider → Skip for now 선택
• Filter models by provider → All providers 선택
• Default model → Enter model manually 선택
• Default model → 다음 입력: novita/qwen/qwen3.5-122b-a10b

모델 식별자 이해하기:

• Novita 플랫폼의 Novita 모델 ID: qwen/qwen3.5-122b-a10b
• OpenClaw 형식 (공급자 접두사 필요): novita/qwen/qwen3.5-122b-a10b

OpenClaw를 구성할 때는 항상 novita/<model-id> 형식을 사용하세요. Qwen 3.5 시리즈의 경우:

• novita/qwen/qwen3.5-27b
• novita/qwen/qwen3.5-35b-a3b
• novita/qwen/qwen3.5-122b-a10b
• novita/qwen/qwen3.5-397b-a17b

사용 가능한 모델 ID는 Novita 웹사이트에서 확인할 수 있으며, 모델 ID를 지원되는 다른 모델로 바꾸되 novita/ 공급자 접두사는 유지하세요.

모델 라이브러리 살펴보기

3.3 게이트웨이(Gateway) 설정

• Gateway port → 기본값 18789 (필요시 변경)
• Gateway bind mode → Loopback (Local only) 선택 (보안상 권장)
• Gateway auth → Token authentication 선택
• Tailscale exposure → Off 선택 (원격 접속이 필요하지 않은 경우)
• Gateway token source → Generate/store plaintext token 선택
• Gateway token → 비워두면 자동 생성 (또는 직접 설정)

3.4 채널(Channels) (선택 사항: Telegram 예시)

메시징 플랫폼에 에이전트를 배포하려면:

• 구성할 섹션 선택 → Channels 선택
• Configure/Link → Telegram (Bot API) 선택
• Telegram Bot Token → @BotFather에서 받은 봇 토큰 입력
• Choose DM access policy → Pairing 선택 (사용자가 먼저 페어링해야 채팅 가능)

Telegram 봇 토큰 받는 방법:

1. Telegram을 열고 @BotFather 검색
2. /newbot 전송 후 안내에 따라 진행
3. 제공된 봇 토큰 복사

4단계: Novita AI API 통합 설정

마법사는 Novita API 자격 증명을 자동으로 구성하지 않으므로 수동으로 추가합니다.

OpenClaw 설정 파일을 엽니다:

open ~/.openclaw/openclaw.json

"models" 아래에 이 블록을 추가합니다. 한 필드만 업데이트하세요: <Your API Key> → Novita API 키

 "models": {
    "providers": {
      "novita": {
        "baseUrl": "https://api.novita.ai/openai/v1",
        "apiKey": "<Your API Key>",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "qwen/qwen3.5-122b-a10b",
            "name": "Qwen3.5-122B (Novita)",
            "reasoning": false,
            "input": [
              "text"
            ],
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            },
            "contextWindow": 262144,
            "maxTokens": 65536
          }
        ]
      }
    }
  },

5단계: OpenClaw Gateway 시작

Gateway 서비스를 설치하고 실행합니다:

openclaw gateway install
openclaw gateway restart

Gateway가 실행 중인지 확인:

openclaw gateway status

6단계: 메시징 플랫폼 페어링 (Telegram 예시)

3.4단계에서 Telegram을 설정했다면:

1. Telegram 봇을 열고 /start 전송
2. 봇이 페어링 코드 (예: ABC123)를 응답합니다
3. 터미널에서 페어링 승인:

openclaw pairing approve --channel telegram ABC123

이제 Telegram 계정이 페어링되었습니다! 메시지를 보내 테스트해보세요:

안녕! 오늘 날씨 어때?

에이전트가 기본 모델인 Qwen 3.5 122B-A10B를 사용하여 응답합니다.

토큰 사용 최적화: 각 작업에 적합한 모델 선택

OpenClaw에서 Qwen 3.5 시리즈의 가장 큰 장점 중 하나는 유연한 크기 조정입니다. 모든 작업에 가장 큰 모델을 사용하는 대신 지능적으로 라우팅하세요:

권장 모델 선택

작업 유형	권장 모델	이유
하트비트 확인, 상태 업데이트	Qwen 3.5 27B	빠르고 저렴하며 간단한 쿼리에 충분
파일 요약, 웹 검색	Qwen 3.5 27B 또는 35B-A3B	과도하지 않은 균형 잡힌 추론
코드 생성, 다단계 워크플로	Qwen 3.5 35B-A3B 또는 122B-A10B	강력한 명령 수행 및 도구 사용
복잡한 디버깅, 연구 종합	Qwen 3.5 122B-A10B	높은 수준의 추론 깊이 및 긴 컨텍스트 지원
엔터프라이즈 의사 결정, 다중 도메인 연구	Qwen 3.5 397B-A17B	중요한 작업을 위한 최대 지능

결론

2026년 OpenClaw의 폭발적인 성장은 유연하고 강력한 AI 에이전트 프레임워크에 대한 수요를 입증했습니다. 하지만 제어되지 않은 토큰 소비는 배포를 지속 불가능하게 만들 수 있습니다. OpenClaw를 Novita AI의 Qwen 3.5 시리즈와 결합하면 개발자는 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다:

• 비용 효율성 : 프리미엄 모델 대비 최대 80% 절감, 유연한 크기(27B → 397B)
• 프로덕션 준비 성능 : 강력한 추론, 도구 사용, 긴 컨텍스트 지원
• 확장성 : 예산을 초과하지 않고 24시간 에이전트 운영

고객 지원 봇, 내부 자동화 워크플로, 연구 보조 도구 등 무엇을 구축하든 이 조합은 스타트업 친화적인 가격으로 엔터프라이즈급 기능을 제공합니다.

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Novita AI 는 개발자에게 사용하기 쉬운 API와 합리적인 가격의 안정적인 GPU 인프라를 제공하여 AI 애플리케이션을 구축하고 확장할 수 있도록 지원하는 선도적인 AI 클라우드 플랫폼입니다.

자주 묻는 질문

OpenClaw란 무엇인가요?

OpenClaw는 언어 모델을 메시징 플랫폼(Telegram, Discord 등)에 연결하고 파일 작업, 웹 검색, 워크플로 오케스트레이션 등의 스킬을 통해 작업 자동화를 가능하게 하는 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크입니다. 2026년에 유연성과 배포 용이성으로 폭발적인 인기를 얻었습니다.

OpenClaw가 왜 이렇게 토큰을 많이 소모하나요?

기본적으로 OpenClaw는 모든 요청에 광범위한 컨텍스트(파일, 메모리, 세션 기록)를 로드하므로 토큰 사용량이 5~10배까지 늘어날 수 있습니다. 최적화하지 않으면 하트비트 폴링 같은 기능만으로 프리미엄 모델에서 하루에 $6.84의 비용이 발생할 수 있습니다.

OpenClaw는 무료인가요?

네, OpenClaw 자체는 오픈소스이며 무료입니다. 그러나 연결되는 LLM API(Novita AI의 Qwen 3.5 등)는 토큰 사용량에 따라 요금을 부과합니다.

Novita AI에서 Qwen 3.5 시리즈를 사용하면 얼마나 절약할 수 있나요?

Claude Opus와 같은 프리미엄 모델과 비교했을 때, Qwen 3.5 시리즈는 추론 능력의 90% 이상을 유지하면서 비용이 80~95% 저렴합니다. 스마트 모델 라우팅(간단한 작업에는 27B, 복잡한 작업에는 122B)을 통해 사용자들은 전체 토큰 비용을 60~80% 절감했다고 보고합니다.