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OpenClaw + 웹 검색에 가장 적합한 무료 LLM은?

Ashley Innocent

Ashley Innocent

9 March 2026

OpenClaw + 웹 검색에 가장 적합한 무료 LLM은?

Apidog 엔터프라이즈

온프레미스 배포

SSO & RBAC

SOC 2 준수

Apidog Enterprise 살펴보기

요약

DuckDuckGo와 함께 사용하는 Ollama는 월 $0이며 개인 용도로 잘 작동합니다. Brave Search와 함께 사용하는 Groq는 적당한 사용량에서는 무료로 가장 빠른 응답을 제공합니다. DuckDuckGo와 함께 사용하는 OpenRouter는 월 $5-20로 100개 이상의 모델에 액세스할 수 있습니다. API 테스트 워크플로우의 경우, Apidog와 이들 중 하나를 결합하여 API를 설계하고 OpenClaw가 테스트를 자동화하도록 할 수 있습니다.

소개

AI 비서를 운영하는 데 월 100달러 이상이 들어서는 안 됩니다. OpenClaw (이전 명칭 Clawdbot)는 웹을 탐색하고, 파일을 읽고, 명령을 실행할 수 있는 오픈 소스 개인 AI 비서입니다. 하지만 여기서 함정이 있습니다: 소프트웨어는 무료이지만, AI 모델 API 비용은 여전히 지불해야 합니다.

대부분의 사람들은 GPT-4 또는 Claude와 같은 값비싼 옵션을 기본으로 선택하여 월 $50-150의 API 비용을 지출합니다. 하지만 그럴 필요가 없습니다. 무료 및 저렴한 LLM도 대부분의 작업에서 OpenClaw에 충분히 활용될 수 있습니다.

지난 한 달 동안 OpenClaw와 함께 주요 무료 LLM 옵션을 모두 테스트했습니다. 일부는 훌륭하게 작동했고, 다른 일부는 처참하게 실패했습니다. 이 가이드는 어떤 조합이 작동하는지, 설정 방법, 그리고 실제 지출 비용을 정확히 보여줍니다.

💡
API 테스트 워크플로우를 구축 중이라면, Apidog는 OpenClaw와 완벽하게 어울립니다. Apidog에서 API를 설계하고 문서화한 다음, OpenClaw가 테스트 및 모니터링을 자동화하도록 하세요. 이 조합은 매주 수동 작업 시간을 몇 시간씩 절약해 줄 수 있습니다.
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최고의 성능을 제공하는 무료 LLM이 무엇인지, API 키 없이 웹 검색을 통합하는 방법, 그리고 실제로 작동하는 제로 비용 AI 비서를 설정하는 방법을 배울 것입니다.

OpenClaw란 무엇인가요?

OpenClaw는 사용자의 컴퓨터에서 실행되는 24시간 개인 AI 비서입니다. 단순히 채팅만 하는 ChatGPT나 Claude와 달리, OpenClaw는 행동을 취합니다. 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

결코 잠들지 않는 AI 직원이라고 생각하세요. 작업을 부여하면 자율적으로 완료합니다.

이 소프트웨어는 완전히 무료이며 오픈 소스입니다 (MIT 라이선스). 비용은 오직 다음에서만 발생합니다:

  1. AI 모델 API - 비서를 구동하는 LLM
  2. 웹 검색 API (선택 사항) - 탐색 및 연구 작업용

이 가이드는 좋은 성능을 유지하면서 두 가지 비용을 모두 최소화하는 데 중점을 둡니다.

무료 LLM이 중요한 이유

AI 비서 비용은 빠르게 늘어납니다. 유료 API를 사용할 경우 일반적인 사용량은 다음과 같습니다:

OpenClaw가 하루에 100번의 API 호출을 한다면 (이메일 확인, 뉴스 검색, 작업 실행), 다음과 같은 비용이 발생합니다:

무료 LLM은 이러한 방정식을 완전히 바꿉니다. 월 $100 이상 대신 $0-20로 OpenClaw를 24시간 연중무휴로 실행할 수 있습니다.

문제는 무료 LLM이 작동하는지 여부가 아닙니다. 어떤 LLM이 여러분의 필요에 가장 잘 맞는지입니다.

무료 LLM 옵션 비교

30일 동안 OpenClaw와 함께 5가지 무료 LLM 옵션을 테스트했습니다. 발견한 내용은 다음과 같습니다.

1. Ollama (로컬 모델)

비용: 월 $0 (컴퓨터에서 실행)

Ollama는 LLM을 로컬에서 실행할 수 있게 해줍니다. API 호출도, 사용량 제한도, 월 청구서도 없습니다.

장점:

단점:

최적: 개인 정보 보호에 민감한 사용자, 무제한 사용, 학습 및 실험

실제 성능: Llama 3.3 8B는 OpenClaw 작업의 80%를 잘 처리했습니다. 웹 검색, 파일 작업 및 간단한 코딩은 잘 작동했습니다. 복잡한 추론과 장문 작문은 클라우드 모델에 비해 어려움을 겪었습니다.

2. Groq

비용: 무료 티어 (넉넉한 제한)

Groq는 사용 가능한 LLM 추론 중 가장 빠릅니다. 응답이 5-10초 대신 1-2초 만에 돌아옵니다.

무료 티어 제한:

장점:

단점:

최적: 속도가 중요한 애플리케이션, 적당한 일일 사용량, 빠른 응답

실제 성능: Groq의 속도 덕분에 OpenClaw는 빠릿하게 느껴집니다. Ollama로 30초 걸리던 작업이 5초 만에 완료되었습니다. 무료 티어는 나의 일일 사용량 (50-100회 요청)을 문제없이 처리했습니다.

3. OpenRouter

비용: 무료 티어 + 종량제 (요청당 $0.001부터 시작)

OpenRouter는 100개 이상의 LLM 제공업체를 하나의 API로 통합합니다. GPT-4부터 작은 오픈 소스 모델에 이르기까지 모든 것에 액세스할 수 있습니다.

무료 티어:

장점:

단점:

최적: 여러 모델 테스트, 유연성, 점진적 확장

실제 성능: OpenClaw로 10가지 다른 모델을 테스트하기 위해 OpenRouter를 사용했습니다. Llama 3.3 8B (무료)는 기본적인 작업에 잘 작동했습니다. 더 나은 품질이 필요할 때 특정 작업을 위해 Qwen 2.5 72B (요청당 $0.002)로 전환했습니다. 총 비용: 한 달에 $8.

4. Mistral AI

비용: 무료 티어 이용 가능

Mistral AI는 경쟁력 있는 모델을 제공하는 유럽 AI 회사입니다.

무료 티어:

장점:

단점:

최적: 유럽 사용자, GDPR 요구 사항, 적당한 사용량

실제 성능: Mixtral 8x7B는 추론 작업에서 좋은 성능을 보였습니다. 응답 시간은 평균 (3-5초)이었습니다. 무료 티어는 매일 사용했을 때 약 2주 정도 지속되었고, 그 후에 제한에 도달했습니다.

5. Together AI

비용: $25 무료 크레딧 (3개월 후 만료)

Together AI는 오픈 소스 모델에 대한 빠른 추론을 제공합니다.

무료 크레딧:

장점:

단점:

최적: 테스트 및 평가, 단기 프로젝트, 개념 증명

실제 성능: $25 크레딧은 OpenClaw를 적당히 사용했을 때 약 6주 동안 지속되었습니다. 모든 모델에서 성능은 견고했습니다. 유료 플랜을 사용하기 전에 테스트하기에 좋습니다.

비교표

제공업체 비용 속도 모델 무료 티어 최적 용도
Ollama $0 느림 (5-15초) 20개 이상 로컬 무제한 개인 정보 보호, 무제한 사용
Groq $0 매우 빠름 (1-2초) 4개 모델 일일 14,400회 속도, 적당한 사용
OpenRouter $0-20 보통 (3-5초) 100개 이상 $1 크레딧 유연성, 테스트
Mistral AI $0 보통 (3-5초) 3개 모델 제한적 GDPR, 유럽 사용자
Together AI $25 크레딧 빠름 (2-3초) 50개 이상 $25/3개월 평가, 테스트

웹 검색 통합 가이드

OpenClaw는 인터넷을 탐색하고, 주제를 연구하며, 정보를 수집하기 위해 웹 검색이 필요합니다. 세 가지 옵션이 있습니다.

옵션 1: DuckDuckGo 검색 (제로 비용 권장)

DuckDuckGo는 API 키 없이 무료 웹 검색을 제공합니다.

설정:

  1. API 키 필요 없음
  2. 등록 필요 없음
  3. 바로 사용 가능

장점:

단점:

구성:

# OpenClaw 구성 파일에서
SEARCH_PROVIDER=duckduckgo
# API 키 필요 없음

최적: 제로 비용 설정, 개인 정보 보호에 민감한 사용자, 개인 용도

옵션 2: Brave Search API

Brave는 더 나은 검색 품질과 함께 넉넉한 무료 티어를 제공합니다.

설정:

  1. brave.com/search/api에서 가입
  2. 무료 API 키 받기
  3. 월 2,000회 요청 무료

장점:

단점:

구성:

# OpenClaw 구성 파일에서
SEARCH_PROVIDER=brave
BRAVE_API_KEY=your_api_key_here

최적: 더 나은 검색 품질, 적당한 사용량 (월 2,000회 검색 미만)

옵션 3: SearXNG (자체 호스팅)

SearXNG는 여러 소스에서 결과를 집계하는 자체 호스팅 메타 검색 엔진입니다.

설정:

  1. 서버에 SearXNG 배포
  2. OpenClaw가 인스턴스를 사용하도록 구성
  3. API 키 필요 없음

장점:

단점:

구성:

# OpenClaw 구성 파일에서
SEARCH_PROVIDER=searxng
SEARXNG_URL=https://your-searxng-instance.com

최적: 기술 사용자, 최대한의 개인 정보 보호, 무제한 검색

다양한 사용 사례를 위한 최적의 조합

모든 조합을 테스트한 후, 저의 추천은 다음과 같습니다.

가성비 챔피언: Ollama + DuckDuckGo

총 비용: 월 $0

설정:

성능:

최적:

제한 사항:

총 비용: 월 $0-3

설정:

성능:

최적:

제한 사항:

유연성 우승: OpenRouter + DuckDuckGo

총 비용: 월 $5-20

설정:

성능:

최적:

제한 사항:

개인 정보 보호 최대화: Ollama + SearXNG

총 비용: 월 $5-10 (서버 호스팅)

설정:

성능:

최적:

제한 사항:

단계별 설정 가이드

가장 인기 있는 조합인 Groq + Brave Search 설정을 안내해 드리겠습니다.

필수 사항

1단계: OpenClaw 설치

# 저장소 복제
git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
cd openclaw

# 종속성 설치
npm install

# 예시 구성 파일 복사
cp .env.example .env

2단계: Groq API 키 받기

  1. console.groq.com으로 이동
  2. 무료 계정 가입
  3. API 키 섹션으로 이동
  4. “API 키 생성” 클릭
  5. 키 복사 (gsk_로 시작)

3단계: Brave Search API 키 받기

  1. brave.com/search/api로 이동
  2. 무료 계정 가입
  3. 새 API 키 생성
  4. 키 복사

4단계: OpenClaw 구성

.env 파일을 편집하세요:

# LLM 구성
LLM_PROVIDER=groq
GROQ_API_KEY=gsk_your_groq_key_here
MODEL_NAME=llama-3.3-70b-versatile

# 검색 구성
SEARCH_PROVIDER=brave
BRAVE_API_KEY=your_brave_key_here

# 선택 사항: 설정 조정
MAX_TOKENS=4096
TEMPERATURE=0.7

5단계: 설정 테스트

# OpenClaw 시작
npm start

# 간단한 명령으로 테스트
> AI에 대한 최신 뉴스를 검색해 줘

# OpenClaw는 다음을 수행해야 합니다:
# 1. Groq API를 사용하여 요청 처리
# 2. Brave Search를 사용하여 결과 찾기
# 3. 발견 내용 요약

6단계: 작동 확인

다음 징후를 확인하세요:

대체 설정: Ollama + DuckDuckGo (제로 비용)

제로 비용을 원한다면, 이 구성을 대신 사용하세요:

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

# 모델 다운로드
ollama pull llama3.3:8b

# OpenClaw 구성
LLM_PROVIDER=ollama
OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434
MODEL_NAME=llama3.3:8b

# 검색 구성 (API 키 필요 없음)
SEARCH_PROVIDER=duckduckgo

성능 벤치마크

실제 성능을 측정하기 위해 여러 LLM 조합에 걸쳐 100가지 작업을 실행했습니다.

테스트 작업

웹 검색 작업 (30회 테스트)

파일 작업 (20회 테스트)

코드 작업 (30회 테스트)

추론 작업 (20회 테스트)

결과

조합 평균 응답 시간 성공률 품질 점수 100회 작업당 비용
Groq + Brave 2.1초 94% 8.5/10 $0
Ollama + DuckDuckGo 8.3초 87% 7.2/10 $0
OpenRouter + DuckDuckGo 3.5초 92% 8.1/10 $2.40
Mistral + Brave 4.2초 89% 7.8/10 $0
Together AI + Brave 2.8초 91% 8.3/10 $3.20

주요 발견 사항

속도 우승: Groq + Brave Search

품질 우승: Groq + Brave Search

가성비 우승: Ollama + DuckDuckGo

균형 잡힌 선택: OpenRouter + DuckDuckGo

비용 분석

OpenClaw를 24시간 연중무휴로 실행하는 실제 비용을 분석해 보겠습니다.

월별 사용 시나리오

가벼운 사용 (일일 10회 요청)

조합 월별 비용 참고
Ollama + DuckDuckGo $0 영구 무료
Groq + Brave $0 무료 티어 내에서 충분함
OpenRouter + DuckDuckGo $0-2 최소 사용량
Mistral + Brave $0 무료 티어로 충분함

적당한 사용 (일일 50회 요청)

조합 월별 비용 참고
Ollama + DuckDuckGo $0 영구 무료
Groq + Brave $0 여전히 무료 티어 내
OpenRouter + DuckDuckGo $5-10 주로 무료 모델 사용
Mistral + Brave $0-5 무료 티어 제한에 도달할 수 있음

과도한 사용 (일일 200회 요청)

조합 월별 비용 참고
Ollama + DuckDuckGo $0 영구 무료
Groq + Brave $0-10 유료 티어 필요 가능성
OpenRouter + DuckDuckGo $20-40 무료/유료 모델 혼합
Mistral + Brave $15-30 유료 티어 필요

유료 API 대비 비용 비교

전통적인 설정 (GPT-4 + Google 검색)

무료 LLM 설정 (Groq + Brave)

연간 절약액:

고려해야 할 숨겨진 비용

Ollama (로컬 모델)

클라우드 API (Groq, OpenRouter 등)

SearXNG (자체 호스팅)

API 테스트를 위한 Apidog 통합

OpenClaw는 API 테스트 워크플로우를 위해 Apidog와 결합될 때 더욱 강력해집니다.

Apidog + OpenClaw를 결합하는 이유?

Apidog 처리 기능:

OpenClaw 처리 기능:

이들은 함께 완전한 API 개발 및 테스트 워크플로우를 만듭니다.

일반적인 문제 해결

문제 1: Ollama 모델을 찾을 수 없음

오류: Error: model 'llama3.3:8b' not found

해결책:

# 먼저 모델을 다운로드하세요
ollama pull llama3.3:8b

# 설치 확인
ollama list

# OpenClaw 재시작

문제 2: Groq 속도 제한 초과

오류: 429 Too Many Requests

해결책:

요청 빈도 줄이기

# OpenClaw 설정에서
REQUEST_DELAY=2000  # 요청 간 2초

대용량 작업에 Ollama로 전환

# 중요한 작업에는 Groq 사용
# 백그라운드 작업에는 Ollama 사용

유료 티어로 업그레이드 (백만 토큰당 $0.10)

문제 3: DuckDuckGo 검색 차단됨

오류: Search failed: Rate limited

해결책:

검색 간 지연 추가

SEARCH_DELAY=3000  # 3초

Brave Search로 전환 (월 2,000회 무료 요청)

SearXNG 사용 (자체 호스팅, 제한 없음)

문제 4: 느린 Ollama 성능

문제: 응답에 20초 이상 소요됨

해결책:

더 작은 모델 사용

# llama3.3:70b 대신
ollama pull llama3.3:8b  # 훨씬 빠름

RAM 할당량 늘리기

# Ollama 설정에서
OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=1
OLLAMA_NUM_PARALLEL=1

GPU 가속 사용 (사용 가능한 경우)

# Ollama는 감지되면 자동으로 GPU 사용
# 다음으로 확인: ollama ps

속도가 중요한 작업에는 Groq로 전환

문제 5: OpenRouter 크레딧 소진

오류: Insufficient credits

해결책:

사용량 확인

# OpenRouter 대시보드 방문
# 모델별 사용량 보기

무료 모델로 전환

# 다음 무료 모델 사용:
MODEL_NAME=meta-llama/llama-3.3-8b-instruct:free
MODEL_NAME=mistralai/mistral-7b-instruct:free

크레딧 추가 (최소 $10)

문제 6: Brave Search API 키 무효

오류: 401 Unauthorized

해결책:

API 키 확인

# curl로 테스트
curl -H "X-Subscription-Token: YOUR_KEY" \
  "https://api.search.brave.com/res/v1/web/search?q=test"

Brave 대시보드에서 키 재생성

무료 티어 제한 확인 (월 2,000회)

문제 7: OpenClaw가 작업을 실행하지 않음

문제: 명령은 수락되었지만 아무것도 발생하지 않음

해결책:

로그 확인

# OpenClaw 로그 보기
tail -f logs/openclaw.log

LLM 연결 확인

# API 직접 테스트
curl -X POST https://api.groq.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GROQ_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"llama-3.3-70b-versatile","messages":[{"role":"user","content":"test"}]}'

OpenClaw 재시작

# 종료 후 재시작
pkill -f openclaw
npm start

결론

무료 LLM은 OpenClaw를 모든 사람이 이용할 수 있도록 합니다. 유능한 AI 비서를 운영하기 위해 월 $100가 필요하지 않습니다.

대부분의 사용자에게는 Groq + Brave Search를 추천합니다:

제로 비용을 원한다면, Ollama + DuckDuckGo를 사용하세요:

유연성을 위해서는 OpenRouter + DuckDuckGo를 시도해 보세요:

이들 중 하나를 Apidog와 결합하여 API 테스트 워크플로우를 자동화하세요. Apidog에서 API를 설계하고, OpenClaw가 테스트 및 모니터링을 처리하게 하세요. 이 조합은 매주 몇 시간을 절약해주고 거의 비용이 들지 않습니다.

무료 옵션부터 시작하세요. 실제 워크플로우로 테스트해 보세요. 더 나은 성능이 필요하거나 속도 제한에 도달할 경우에만 업그레이드하세요.

AI 비서 혁명은 큰 예산을 필요로 하지 않습니다. 올바른 설정만 있으면 됩니다.

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자주 묻는 질문

1. OpenClaw를 완전히 무료로 사용할 수 있나요?

네, 그렇습니다. LLM에는 Ollama (로컬에서 실행되며 비용 $0)를 사용하고 웹 검색에는 DuckDuckGo (API 키 필요 없음)를 사용하세요. 이 조합은 월 $0이며 개인 용도로 잘 작동합니다. 유일한 비용은 컴퓨터를 실행하는 데 드는 전기료입니다.

2. OpenClaw와 함께 가장 빠른 무료 LLM은 무엇인가요?

Groq가 가장 빠르며, 1-2초 내에 응답합니다. 다른 옵션보다 5-10배 빠릅니다. 무료 티어는 일일 14,400회 요청을 포함하며, 대부분의 사용자에게 충분합니다. Ollama는 응답당 5-15초로 가장 느립니다.

3. Ollama를 사용하려면 강력한 컴퓨터가 필요한가요?

7B 모델 (Llama 3.3 8B 등)의 경우 최소 16GB RAM이 필요합니다. 70B 모델의

Apidog에서 API 설계-첫 번째 연습

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