OpenClaw v2026.2 적용 | 본 문서는 기본 설정을 마쳤고, 모델 선택 또는 비용 제어를 최적화하려는 사용자를 대상으로 합니다.

TL;DR: OpenClaw는 다중 모델을 지원합니다: Claude Opus/Sonnet/Haiku, GPT-4o, Gemini, 로컬 모델(Ollama). "agent": {"model": "anthropic/claude-opus-4-6"} 설정으로 전환 가능. Failover로 자동 대체 모델 전환: "fallback": [{"model": "claude-sonnet-4", "condition": "rate_limit"}]. 복잡한 작업에는 Claude Opus, 고빈도 단순 작업에는 Haiku 권장.

지원 모델 제공자

모델 제공자 개요

모델 능력 비교

기본 모델 설정

Anthropic Claude

{
  "agent": {
    "model": "anthropic/claude-opus-4-6",
    "thinkingLevel": "high"
  },
  "models": {
    "anthropic": {
      "apiKey": "${ANTHROPIC_API_KEY}",
      "baseUrl": "https://api.anthropic.com"
    }
  }
}

Claude 모델 선택 가이드:

OpenAI GPT

{
  "agent": {
    "model": "openai/gpt-4o"
  },
  "models": {
    "openai": {
      "apiKey": "${OPENAI_API_KEY}",
      "baseUrl": "https://api.openai.com/v1",
      "organization": "org-xxx"
    }
  }
}

GPT 모델 선택 가이드:

Google Gemini

{
  "agent": {
    "model": "google/gemini-2.0-flash"
  },
  "models": {
    "google": {
      "apiKey": "${GOOGLE_API_KEY}",
      "baseUrl": "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta"
    }
  }
}

로컬 모델 (Ollama)

{
  "agent": {
    "model": "ollama/llama3.1:70b"
  },
  "models": {
    "ollama": {
      "baseUrl": "http://localhost:11434"
    }
  }
}

Ollama 설치 및 시작:

# Ollama 설치
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 모델 다운로드
ollama pull llama3.1:70b
ollama pull codellama:34b

# 서비스 시작
ollama serve

서드파티 API 중계

{
  "agent": {
    "model": "anthropic/claude-opus-4-6"
  },
  "models": {
    "anthropic": {
      "apiKey": "${PROVIDER_API_KEY}",
      "baseUrl": "https://api.your-provider.com/v1"
    }
  }
}

모델 형식 설명

모델 식별자 형식

{provider}/{model-name}

사용자 정의 모델 별칭

{
  "models": {
    "aliases": {
      "smart": "anthropic/claude-opus-4-6",
      "fast": "anthropic/claude-sonnet-4",
      "cheap": "anthropic/claude-haiku-3.5",
      "local": "ollama/llama3.1:70b"
    }
  },
  "agent": {
    "model": "smart"
  }
}

별칭 사용:

# 채팅에서 전환
/model fast

# 또는 전체 이름 사용
/model anthropic/claude-sonnet-4

Failover 전략

Failover란?

주 모델을 사용할 수 없을 때(속도 제한, 서비스 중단 등) 자동으로 대체 모델로 전환합니다.

flowchart TB
    REQ[요청 도착] --> PRIMARY{주 모델 사용 가능?}
    PRIMARY -->|예| EXEC1[주 모델 사용]
    PRIMARY -->|아니오| CHECK{Failover 조건}
    CHECK -->|속도 제한| SECONDARY1[대체 모델 1]
    CHECK -->|서비스 중단| SECONDARY2[대체 모델 2]
    CHECK -->|타임아웃| SECONDARY3[대체 모델 3]
    SECONDARY1 --> EXEC2[요청 실행]
    SECONDARY2 --> EXEC2
    SECONDARY3 --> EXEC2
    EXEC1 --> RES[결과 반환]
    EXEC2 --> RES

Failover 설정

{
  "agent": {
    "model": "anthropic/claude-opus-4-6"
  },
  "models": {
    "fallback": [
      {
        "model": "anthropic/claude-sonnet-4",
        "condition": "rate_limit"
      },
      {
        "model": "openai/gpt-4o",
        "condition": "error"
      },
      {
        "model": "ollama/llama3.1:70b",
        "condition": "timeout"
      }
    ]
  }
}

Failover 조건

고급 Failover 설정

{
  "models": {
    "fallback": [
      {
        "model": "anthropic/claude-sonnet-4",
        "condition": "rate_limit",
        "maxRetries": 3,
        "retryDelay": 1000
      },
      {
        "model": "openai/gpt-4o",
        "condition": "error",
        "maxRetries": 2
      },
      {
        "model": "ollama/llama3.1:70b",
        "condition": "always"
      }
    ],
    "fallbackPolicy": {
      "retryPrimaryAfter": 60000,
      "logFallbacks": true,
      "notifyUser": true
    }
  }
}

시나리오별 모델 전환

세션 유형별 전환

세션 유형에 따라 다른 모델 사용:

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": "anthropic/claude-sonnet-4"
    },
    "byChannel": {
      "telegram": {
        "model": "anthropic/claude-haiku-3.5"
      },
      "discord": {
        "model": "anthropic/claude-sonnet-4"
      }
    },
    "bySessionType": {
      "main": {
        "model": "anthropic/claude-opus-4-6"
      },
      "group": {
        "model": "anthropic/claude-haiku-3.5"
      }
    }
  }
}

작업 유형별 전환

{
  "agents": {
    "taskModels": {
      "code": "anthropic/claude-opus-4-6",
      "reasoning": "anthropic/claude-opus-4-6",
      "chat": "anthropic/claude-sonnet-4",
      "simple": "anthropic/claude-haiku-3.5"
    }
  }
}

동적 모델 선택

실행 중 모델 전환:

# CLI 전환
openclaw agent --model anthropic/claude-opus-4-6 --message "복잡한 작업"

# 채팅에서 전환
/model anthropic/claude-opus-4-6
Claude Opus 4.6 사용 중, 복잡한 추론에 적합

/model anthropic/claude-haiku-3.5
Haiku 3.5로 전환, 단순 작업에 빠른 응답

비용 최적화 전략

모델 비용 비교

비용 최적화 설정

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": "anthropic/claude-sonnet-4",
      "costOptimization": {
        "enabled": true,
        "rules": [
          {
            "condition": "context_length > 50000",
            "model": "anthropic/claude-sonnet-4"
          },
          {
            "condition": "simple_query",
            "model": "anthropic/claude-haiku-3.5"
          },
          {
            "condition": "code_generation",
            "model": "anthropic/claude-opus-4-6"
          }
        ]
      }
    }
  }
}

Token 사용 모니터링

# 현재 세션 사용량 확인
/status

# 출력 예:
# Session: main
# Model: anthropic/claude-opus-4-6
# Tokens: 12,345 input / 2,456 output
# Cost: $0.21

# 사용량 표시 활성화
/usage full

사용량 표시 설정

{
  "usageTracking": {
    "enabled": true,
    "showInResponse": true,
    "trackBySession": true,
    "trackByChannel": true,
    "alertThreshold": 10.00
  }
}

사고 수준 설정

Thinking Level 설명

사고 수준 설정

{
  "agent": {
    "model": "anthropic/claude-opus-4-6",
    "thinkingLevel": "high"
  }
}

동적 전환

# 채팅에서 전환
/think high
높은 사고 모드 사용 중, 복잡한 추론에 적합

/think minimal
최소 사고로 전환, 빠른 응답

로컬 모델 설정 상세

Ollama 설정

{
  "agent": {
    "model": "ollama/llama3.1:70b"
  },
  "models": {
    "ollama": {
      "baseUrl": "http://localhost:11434",
      "options": {
        "temperature": 0.7,
        "num_ctx": 32768,
        "num_predict": 4096
      }
    }
  }
}

권장 로컬 모델

하드웨어 권장사항

다중 제공자 부하 분산

라운드로빈 전략

{
  "models": {
    "loadBalancing": {
      "strategy": "round_robin",
      "providers": [
        {
          "model": "anthropic/claude-sonnet-4",
          "weight": 1
        },
        {
          "model": "openai/gpt-4o",
          "weight": 1
        }
      ]
    }
  }
}

가중치 전략

{
  "models": {
    "loadBalancing": {
      "strategy": "weighted",
      "providers": [
        {
          "model": "anthropic/claude-sonnet-4",
          "weight": 70
        },
        {
          "model": "openai/gpt-4o",
          "weight": 20
        },
        {
          "model": "ollama/llama3.1:70b",
          "weight": 10
        }
      ]
    }
  }
}

비용 기반 전략

{
  "models": {
    "loadBalancing": {
      "strategy": "cost_optimized",
      "dailyBudget": 10.00,
      "providers": [
        {
          "model": "anthropic/claude-opus-4-6",
          "maxBudget": 5.00,
          "useFor": ["complex", "reasoning"]
        },
        {
          "model": "anthropic/claude-sonnet-4",
          "maxBudget": 3.00,
          "useFor": ["chat", "code"]
        },
        {
          "model": "anthropic/claude-haiku-3.5",
          "maxBudget": 2.00,
          "useFor": ["simple", "high_frequency"]
        }
      ]
    }
  }
}

모델 설정 모범 사례

1. 시나리오별 계층화

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": "anthropic/claude-sonnet-4",
      "thinkingLevel": "medium"
    },
    "byUseCase": {
      "coding": {
        "model": "anthropic/claude-opus-4-6",
        "thinkingLevel": "high"
      },
      "chat": {
        "model": "anthropic/claude-haiku-3.5",
        "thinkingLevel": "minimal"
      },
      "research": {
        "model": "anthropic/claude-opus-4-6",
        "thinkingLevel": "xhigh"
      }
    }
  }
}

2. 합리적 예산 설정

{
  "budget": {
    "daily": 20.00,
    "weekly": 100.00,
    "monthly": 400.00,
    "alertThreshold": 0.8,
    "hardLimit": true
  }
}

3. 모니터링 및 분석

{
  "analytics": {
    "trackUsage": true,
    "trackCosts": true,
    "trackPerformance": true,
    "exportPath": "~/.openclaw/analytics",
    "retentionDays": 30
  }
}

4. 테스트 및 검증

# 모델 연결 테스트
openclaw doctor --check models

# 특정 모델 테스트
openclaw agent --model anthropic/claude-opus-4-6 --message "테스트 메시지"

# 모델 응답 비교
openclaw benchmark --models "anthropic/claude-opus-4-6,openai/gpt-4o" --prompt "복잡한 질문"

문제 해결

모델 연결 실패

# API Key 확인
openclaw config get models.anthropic.apiKey

# 연결 테스트
curl -X POST https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "claude-sonnet-4", "max_tokens": 10, "messages": [{"role": "user", "content": "hi"}]}'

# 네트워크 확인
ping api.anthropic.com

속도 제한

# 사용량 확인
openclaw usage --today

# 출력 예:
# Date: 2026-02-26
# Total tokens: 123,456
# Cost: $1.23
# Requests: 89

# 속도 제한 처리 설정
openclaw config set models.anthropic.rateLimitHandling auto_retry

로컬 모델 문제

# Ollama 서비스 확인
curl http://localhost:11434/api/tags

# 모델 로드 여부 확인
ollama list

# 모델 수동 로드
ollama run llama3.1:70b

# GPU 사용 확인
nvidia-smi

요약

다중 모델 설정은 OpenClaw의 강력한 기능 중 하나입니다:

• 유연한 전환: 작업에 맞는 모델 선택
• Failover 보호: 모델 불가 시 자동 처리
• 비용 최적화: 예산 배분, 낭비 방지
• 로컬 지원: 프라이버시 민감 시나리오에 로컬 모델 사용

적절한 모델 설정으로 성능, 비용, 프라이버시 사이의 균형을 맞출 수 있습니다.

본 편 요약:

• 다양한 모델 제공자 설정 방법 파악
• Failover 전략과 설정 이해
• 시나리오별 동적 모델 전환 학습
• 비용 최적화 전략과 모니터링 방법 이해
• 로컬 모델 설정과 사용 파악

업데이트 기록:

• 2026-02-26: 초판 발행, OpenClaw v2026.2 기준

시리즈 네비게이션:

• ← 이전: Gateway 핵심 개념 해설
• → 다음: Skills 스킬 시스템 상세