OpenClaw (Moltbot/Clawdbot) AI 모델 지원 목록

OpenClaw (이전 명칭 Moltbot, 커뮤니티 스레드에서 Clawdbot으로 자주 언급됨)은 단순한 챗봇 데모가 아닌 실제 에이전트 워크플로우에 집중하여 빠르게 성장했습니다. 채택이 확대됨에 따라 가장 중요한 엔지니어링 질문은 간단합니다:

OpenClaw가 실제로 프로덕션 환경에서 안정적으로 실행할 수 있는 AI 모델은 무엇입니까?

이 질문은 다음과 관련된 커뮤니티 게시물 및 토론에서 반복적으로 나타납니다:

하트비트 방식의 게이팅("저렴한 검사 먼저, 모델은 필요할 때만"),
자체 호스팅 및 클라우드 이식성,
샌드박싱을 통한 안전한 도구 실행,
Nanobot과 같은 경량 대안과의 절충점.

OpenClaw를 중심으로 API를 설계하는 경우, 모델 지원은 호환성뿐만 아니라 지연 시간, 비용, 도구 안정성 및 장애 처리에 직접적인 영향을 미칩니다.

이 가이드는 구현 관점에서 모델 지원을 분석하고, Apidog의 API 설계, 테스트 및 모킹 기능을 사용하여 통합을 검증하는 방법을 보여줍니다.

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OpenClaw 모델 지원: 실제적인 범주

OpenClaw는 일반적으로 하드코딩된 단일 백엔드가 아닌 공급자 어댑터를 통해 모델을 지원합니다. 실제로는 네 가지 범주로 생각할 수 있습니다.

1) OpenAI 호환 채팅/완성 API

많은 OpenClaw 배포는 OpenAI 호환 인터페이스를 먼저 사용하는데, 이는 다음을 표준화하기 때문입니다:

채팅 메시지 형식,
함수/도구 호출 페이로드,
스트리밍 토큰 이벤트,
사용량 메타데이터 (프롬프트/완성 토큰).

여기에는 호스팅된 공급자와 OpenAI 스타일 엔드포인트를 노출하는 자체 호스팅 게이트웨이가 모두 포함됩니다.

엔지니어링 시사점: 공급자가 OpenAI 호환이지만 도구 호출 JSON 형식이 다른 경우, OpenClaw의 플래너/실행기 단계 전에 정규화 레이어가 필요할 수 있습니다.

2) Anthropic 스타일 메시지 API

OpenClaw는 역할, 콘텐츠 블록 및 도구 사용 의미론을 OpenClaw의 내부 에이전트 프로토콜에 매핑하는 어댑터 모듈을 통해 Anthropic 스타일 모델에 연결할 수 있습니다.

절충점: Anthropic 스타일의 구조화된 출력은 긴 컨텍스트 추론에 강력하지만, 토큰 계산 및 스트리밍 의미론이 OpenAI 호환 공급자와 다를 수 있습니다.

3) 로컬/자체 호스팅 모델 (Ollama, vLLM, llama.cpp 브릿지)

개인 정보 보호, 비용 관리 또는 온프레미스 규정 준수를 위해 팀은 일반적으로 OpenClaw를 로컬 모델 런타임에 연결합니다.

일반적인 패턴:

빠른 로컬 서비스를 위한 Ollama,
고처리량 GPU 서비스를 위한 vLLM,
제한된 환경을 위한 llama.cpp 기반 어댑터.

절충점: 로컬 배포는 제어 및 예측 가능한 데이터 상주를 제공하지만, 도구 호출 품질은 모델 계열 및 양자화 수준에 따라 크게 달라집니다.

4) 임베딩 및 리랭커 모델

OpenClaw의 "모델 지원"에는 종종 비생성 모델도 포함됩니다:

검색을 위한 임베딩 API,
컨텍스트 순서 지정을 위한 리랭커,
사전 라우팅을 위한 경량 분류기 (하트비트 검사).

이는 "저렴한 검사 먼저" 접근 방식의 핵심입니다: 신뢰 임계값이 에스컬레이션을 요구하지 않는 한 비싼 추론 모델을 호출하지 마십시오.

실제로 중요한 역량 매트릭스

사람들이 "OpenClaw가 모델 X를 지원합니까?"라고 물을 때, 실제 질문은 모델 X가 필요한 에이전트 동작을 지원하는지 여부입니다.

각 모델을 이 매트릭스에 대해 평가하십시오:

도구/함수 호출 안정성
유효한 스키마 제약이 있는 호출을 반복적으로 내보낼 수 있는가?

구조화된 출력 준수
취약한 프롬프트 해킹 없이 JSON 스키마를 따르는가?

동시성 하의 지연 시간 프로파일
P95/P99가 단일 실행 평균보다 더 중요하다.

컨텍스트 창 동작
큰 컨텍스트는 검색 및 잘림 정책이 안정적일 때만 유용하다.

성공적인 작업당 비용
토큰당 비용이 아닌, 완료까지의 비용을 측정하라.

안전 및 거부 패턴
과도한 거부는 자동화를 방해할 수 있고, 과소 거부는 위험을 초래할 수 있다.

스트리밍 + 취소 지원
UX에 중요하며 오래된 요청에 토큰이 낭비되는 것을 방지한다.

OpenClaw는 많은 모델에 연결할 수 있지만, 프로덕션 계층에는 이러한 역량 게이트를 통과한 모델만 포함되어야 합니다.

OpenClaw를 위한 참조 라우팅 아키텍처

강력한 OpenClaw 스택은 일반적으로 계층형 모델 라우팅을 구현합니다:

계층 0: 규칙/하트비트 검사 (정규식, 키워드, 의도 분류기)
계층 1: 분류/추출을 위한 저렴한 소형 모델
계층 2: 도구 계획을 위한 중간 모델
계층 3: 어려운 추론 또는 복구를 위한 고성능 모델

이는 하트비트 게시물 트렌드와 일치합니다: 가능한 한 빨리 단락시키십시오.

예시 라우팅 정책 (가상 구성)

yaml router: stages: - name: heartbeat type: deterministic checks: - spam_filter - known_intent_map on_match: return_or_route

- name: fast_classifier
  model: local-small-instruct
  max_tokens: 128
  timeout_ms: 900
  on_low_confidence: escalate

- name: planner
  model: hosted-mid-toolcall
  require_tool_schema: true
  timeout_ms: 3500
  on_tool_schema_error: retry_once_then_escalate

- name: reasoning_fallback
  model: premium-large-reasoner
  max_tokens: 1200
  timeout_ms: 9000

이 정책은 어려운 요청에 대한 품질을 유지하면서 비용을 절감합니다.

도구 호출: 모델 지원이 일반적으로 실패하는 지점

대부분의 OpenClaw 사고는 토큰 제한으로 인해 발생하는 것이 아닙니다. 일관되지 않은 도구 호출로 인해 발생합니다.

일반적인 실패 모드:

모델이 부분 JSON을 내보내는 경우,
잘못된 도구 이름 대소문자,
스키마에 없는 인수를 환각하는 경우,
상태 진행 없이 루프에서 도구를 호출하는 경우,
도구 오류 후 오래된 컨텍스트로 재시도하는 경우.

강화 전략

실행 전 엄격한 스키마 유효성 검사
잘못된 도구 호출을 즉시 거부합니다.

인수 수정 계층 (제한적)
사소한 수정 (유형 강제 변환, 열거형 정규화)은 허용하지만, 자동적인 의미론적 재작성은 금지합니다.

실행 예산 보호 장치
도구 호출 깊이 및 재시도 횟수를 제한합니다.

사이드 이펙트 도구에 대한 멱등성 키
재시도 폭풍 시 중복 쓰기를 방지합니다.

모델별 프롬프트 어댑터
공급자 계열별 호환성 템플릿을 유지합니다.

모델 연결 에이전트의 보안 및 샌드박싱

안전한 샌드박스 (nono와 같은)에 대한 커뮤니티의 관심은 OpenClaw의 핵심 현실을 반영합니다: 도구가 코드나 셸 명령을 실행하기 시작하면 모델 품질은 문제의 절반에 불과합니다.

격리 계층이 필요합니다:

네트워크 송신 정책,
파일 시스템 범위 지정,
CPU/메모리/시간 제한,
시스템 호출 제약 조건,
도구별 비밀 범위 지정.

OpenClaw의 경우 모델 지원은 보안 컨텍스트와 함께 평가되어야 합니다:

이 모델이 위험한 명령을 과도하게 생성하는가?
거부된 작업에서 안전하게 복구되는가?
내부 프롬프트/샌드박스 메타데이터를 유출하는가?

모델이 QA 프롬프트에서는 잘 작동하지만 샌드박스 정책 테스트에서 실패한다면 프로덕션 준비가 되지 않은 것입니다.

관찰 가능성: 시간 경과에 따른 모델 지원 유효성 검사

오늘 작동하는 모델은 공급자 업데이트, 양자화 변경 또는 프롬프트 템플릿 드리프트 후 성능이 저하될 수 있습니다.

모델/공급자 경로별로 다음 메트릭을 추적하십시오:

도구 호출 성공률,
스키마 유효성 검사 실패율,
재시도 증폭 계수,
작업 완료 지연 시간 (P50/P95/P99),
완료된 워크플로우당 비용,
상위 계층으로의 에스컬레이션율,
안전 정책 위반 횟수.

모델 업데이트에는 카나리 라우팅을 사용하십시오:

후보 모델로 5% 트래픽,
완료 품질 및 오류 예산을 비교,
임계값 위반 시 자동 롤백.

Apidog로 OpenClaw 모델 통합 테스트

OpenClaw 배포는 API 중심적입니다: 라우터 API, 도구 API, 임베딩 API, 실행 로그 및 콜백. Apidog는 단순한 요청 테스트를 넘어 이 점에서 유용합니다.

1) 통합 계약을 먼저 설계하십시오.

Apidog의 스키마 우선 OpenAPI 워크플로우를 사용하여 다음을 정의하십시오:

/v1/agent/run
/v1/agent/events (스트림 메타데이터)
/v1/tools/{toolName}/invoke
/v1/router/decision

명확한 스키마는 모델 어댑터 버그를 조기에 파악할 수 있도록 합니다.

2) 도구 호출을 위한 회귀 시나리오 구축

Apidog 자동화 테스트 및 시각적 어설션을 사용하여 시나리오 스위트를 생성하십시오:

유효한 도구 호출,
잘못된 형식의 도구 페이로드,
타임아웃 + 재시도 경로,
폴백 모델 에스컬레이션,
샌드박스 거부 작업.

모델 또는 프롬프트 변경이 배포되기 전에 CI/CD에서 품질 게이트로 실행하십시오.

3) 라우팅 로직을 격리하기 위해 공급자 모킹

Apidog 스마트 모크를 사용하여 모델 공급자를 시뮬레이션하십시오:

지연된 스트리밍 청크,
유효하지 않은 JSON 도구 응답,
속도 제한 (429) 버스트,
간헐적인 5xx 오류.

이를 통해 추론 예산을 소모하지 않고 OpenClaw의 라우터/실행기 동작을 강화할 수 있습니다.

4) 팀 간 조정을 위한 내부 문서 게시

OpenClaw 프로젝트에는 일반적으로 백엔드, QA, 플랫폼 및 보안 팀이 참여합니다. Apidog의 자동 생성 대화형 문서는 요청/응답 계약 및 실패 의미론에 대해 모든 사람을 정렬하는 데 도움이 됩니다.

OpenClaw 팀을 위한 일반적인 모델 전략 패턴

패턴 A: 로컬 우선, 클라우드 폴백

로컬 중간 크기 모델이 일상적인 작업을 처리합니다.
클라우드 프리미엄 모델이 장기적인 복잡성을 처리합니다.

가장 적합한 경우: 가끔 어려운 쿼리가 발생하는 개인 정보 보호에 민감한 워크로드.

패턴 B: 엄격한 예산 라우터가 있는 클라우드 우선

호스팅된 모델만 사용하지만, 공격적인 하트비트 필터링.
예산이 임계값에 가까워지면 비용 보호 장치 및 동적 다운그레이드.

가장 적합한 경우: 운영 단순화를 최적화하는 팀.

패턴 C: 도메인 전문 분할

추출/분류를 위한 모델 하나,
계획을 위한 모델 또 하나,
응답 합성을 위한 모델 또 하나.

가장 적합한 경우: 각 단계에 다른 품질 제약 조건이 있는 대용량 파이프라인.

팀이 과소평가하는 엣지 케이스

공급자 간의 토크나이저 불일치는 잘림 로직을 손상시킵니다.
함수 호출 토큰 인플레이션은 도구 중심 워크플로우에서 숨겨진 비용을 증가시킵니다.
공급자가 델타 형식을 변경할 때 스트리밍 파서 드리프트가 중단됩니다.
버전 고정 없이 모델 업데이트는 동작을 은밀하게 저하시킵니다.
지역 간 페일오버는 타임아웃 캐스케이드를 트리거할 만큼 충분히 지연 시간을 변경합니다.

직관이 아닌 P95 데이터를 기반으로 명시적인 공급자 버전 고정, 통합 테스트 및 타임아웃 예산으로 이러한 문제를 해결하십시오.

그렇다면 OpenClaw는 어떤 모델을 지원합니까?

정확한 엔지니어링 답변은 다음과 같습니다:

OpenClaw는 OpenAI 호환 API, Anthropic 스타일 API 및 로컬/자체 호스팅 런타임을 포함한 여러 모델 계열을 어댑터를 통해 지원합니다. 또한 검색 및 라우팅에 사용되는 임베딩/리랭커도 지원합니다.

그러나 지원은 이진법이 아닙니다. 프로덕션 지원은 주어진 모델이 다음 요구 사항을 안정적으로 충족하는지 여부에 따라 달라집니다:

도구 호출,
스키마 준수,
부하 시 지연 시간,
안전 동작,
완료까지의 비용.

모델 온보딩을 API 계약 문제로 취급하면 공급자를 객관적으로 평가하고 대부분의 에이전트 안정성 실패를 피할 수 있습니다.

실용적인 다음 단계는 Apidog에서 OpenClaw 계약을 정의하고, 라우팅 및 도구 실행을 위한 시나리오 기반 회귀 테스트를 추가한 다음, CI/CD에서 모델 승격을 게이팅하는 것입니다. 이는 OpenClaw가 사용자 환경에서 실제로 어떤 모델을 지원하는지에 대한 반복 가능한 증거를 제공합니다.

이 워크플로우를 빠르게 구현하고 싶다면 Apidog에서 무료로 사용해보고 단일 공유 작업 공간에서 OpenClaw 호환성 테스트 스위트를 구축하십시오.

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