OpenClaw는 왜 이렇게 토큰을 많이 소모할까? 6가지 원인 분석과 비용 절감 가이드

저자 주: OpenClaw의 높은 토큰 소모 원인 6가지를 심층 분석하고, 실전에서 검증된 최적화 전략을 제공하여 API 비용을 60~80% 절감할 수 있도록 도와드립니다. APIYI 충전 추가 증정 혜택을 활용한 비용 절감 방안도 함께 확인해 보세요.

"한 달 만에 180만 토큰을 태워버리고, 3,600달러의 청구서를 받았습니다." — 이는 테크 블로거 페데리코 비티치(Federico Viticci)가 OpenClaw를 사용하며 겪은 실제 사례입니다. OpenClaw는 오픈 소스라 무료로 사용할 수 있지만, 토큰 소모 속도가 워낙 빨라 많은 사용자가 당황하곤 합니다. 본 포스팅에서는 OpenClaw가 토큰을 많이 쓰는 6가지 이유를 심층 분석하고, 실전에서 검증된 비용 절감 가이드를 공유해 드립니다.

핵심 가치: 이 글을 읽고 나면 OpenClaw의 높은 토큰 소모 원리를 이해하고, 6가지 효과적인 최적화 방법을 습득할 수 있습니다. 또한 APIYI의 충전 추가 증정 이벤트를 통해 비용을 공식 홈페이지 대비 10% 이상 낮추는 방법도 알아보세요.

OpenClaw 토큰 소모 핵심 데이터

OpenClaw 토큰 소모가 왜 이렇게 높을까요?

OpenClaw(구 Clawdbot/Moltbot)는 2026년 가장 핫한 오픈 소스 AI 어시스턴트 프로젝트로, GitHub 스타 수가 13.5만 개를 넘었습니다. 12개 이상의 메시지 플랫폼 연결, 브라우저 제어, Shell 명령 실행, 일상 업무 자동화 등 강력한 기능을 자랑하죠. 하지만 이 강력함 뒤에는 엄청난 토큰 소모가 숨어 있습니다.

많은 사용자가 설레는 마음으로 OpenClaw를 설정한 뒤, 다음 날 API 청구서를 보고 눈이 휘둥그레집니다. 수십 달러에서 수백 달러까지 청구되기도 하니까요. 어떤 사용자는 자동화 작업이 무한 루프에 빠져 "하루 만에 200달러를 썼다"고 토로하기도 했습니다.

비용 최적화의 첫걸음은 바로 토큰이 왜 이렇게 많이 나가는지 그 원인을 이해하는 것입니다.

OpenClaw 토큰 소모의 6대 원인

OpenClaw 토큰 소모 원인 심층 분석

원인 1: 컨텍스트 윈도우의 지속적인 누적

이것은 OpenClaw에서 가장 큰 "비용 블랙홀"입니다. OpenClaw와 대화할 때마다 모든 히스토리 메시지는 .openclaw/agents.main/sessions/ 디렉터리 아래의 JSONL 파일에 저장됩니다.

문제는 새로운 요청을 보낼 때마다 OpenClaw가 전체 대화 기록을 AI 모델에 전송한다는 점입니다.

한 사용자의 피드백에 따르면, 메인 세션의 컨텍스트가 이미 400K 윈도우의 56~58%를 차지하고 있었다고 합니다. 이는 다음을 의미합니다:

• 간단한 질문 하나를 하더라도 20만 개 이상의 토큰이 포함된 캐시 컨텍스트를 처리해야 함
• 대화할 때마다 cacheRead가 수십만 토큰 단위로 발생
• 세션이 길어질수록 비용이 기하급수적으로 증가

# 현재 세션 토큰 소모량 확인
openclaw /status

# 표시 결과 예시:
# 🤖 Model: claude-sonnet-4
# 📊 Context: 234,567 / 400,000 tokens (58.6%)
# 💰 Estimated cost this session: $12.34

원인 2: 도구 출력 결과의 무제한 저장

OpenClaw는 모든 도구 호출(Tool Call)의 출력 결과를 세션 기록에 저장합니다. 다음과 같은 작업을 수행할 때 문제가 발생합니다:

한 개발자는 이렇게 공유했습니다. "OpenClaw에게 프로젝트 구조를 봐달라고 했더니 전체 디렉터리를 순회하며 수만 줄의 파일 목록을 출력했고, 이게 전부 세션 기록에 저장됐어요. 그 이후 대화할 때마다 이 무익한 정보들이 모델에 계속 전송되고 있습니다."

원인 3: 시스템 프롬프트의 매번 재전송

OpenClaw에는 다음과 같은 복잡한 시스템 프롬프트가 포함되어 있습니다:

• 핵심 페르소나 설정
• 사용 가능한 도구 목록
• 보안 제한 규칙
• 사용자 선호도 설정

이 시스템 프롬프트는 보통 5,000~10,000 토큰 정도이며, API를 호출할 때마다 다시 전송됩니다. Anthropic은 프롬프트 캐싱(Prompt Caching, 캐시 적중 시 비용 10%만 청구)을 제공하지만, 캐시에는 TTL(유효 시간) 제한이 있습니다:

연속해서 사용하는 것이 아니라면, 매번 콜드 스타트 비용을 전액 지불해야 합니다.

원인 4: 복잡한 작업의 다단계 추론

OpenClaw의 강점은 복잡한 작업을 자율적으로 완료한다는 것이지만, 이는 더 많은 API 호출을 의미하기도 합니다:

사용자: 오늘 이메일을 정리하고 할 일 목록을 만들어줘

OpenClaw 내부 프로세스:
1. 이메일 Skill 호출하여 목록 가져오기 → 토큰 소모
2. 각 이메일 내용 분석 → 토큰 소모
3. 우선순위 및 카테고리 판단 → 토큰 소모
4. Todoist Skill 호출하여 작업 생성 → 토큰 소모
5. 요약 보고서 생성 → 토큰 소모

실제 소모: 5~10회의 API 호출, 매번 전체 컨텍스트 포함

원인 5: 부적절한 모델 선택

많은 사용자가 기본적으로 Claude Opus 4.5나 Sonnet 4.5를 사용하지만, 모든 작업에 최고 사양의 모델이 필요한 것은 아닙니다:

가격 차이가 무려 25배에 달합니다! "오늘 날씨 어때?"라는 질문에 Opus를 사용하는 것은 명백한 낭비입니다.

원인 6: 하트비트(Heartbeat)와 백그라운드 작업

OpenClaw의 하트비트 기능은 AI가 능동적으로 깨어나 예약된 작업을 수행하게 합니다. 하지만 많은 사용자가 모르는 사실이 있습니다:

• 하트비트가 트리거될 때마다 한 번의 완전한 API 호출이 발생함
• 설정이 잘못되면 몇 분마다 한 번씩 트리거될 수 있음
• 트리거될 때마다 전체 세션 컨텍스트를 함께 보냄

한 사용자는 "5분마다 이메일을 확인하도록 설정했더니, 하루 만에 하트비트 비용으로만 50달러를 썼다"고 토로했습니다.

OpenClaw 토큰 최적화 6대 전략

전략 1: 정기적인 세션 초기화 (40-60% 절감)

가장 즉각적인 효과를 볼 수 있는 방법입니다. 세션 컨텍스트가 비대해지면 과감하게 초기화하세요:

# 방법 1: 대화 중에 초기화
openclaw "reset session"

# 방법 2: 세션 파일 삭제
rm -rf ~/.openclaw/agents.main/sessions/*.jsonl

# 방법 3: /compact 명령어로 압축
openclaw /compact

베스트 프랙티스: 독립적인 작업 하나를 마칠 때마다 세션을 초기화하여 컨텍스트가 무한히 쌓이지 않게 하세요.

전략 2: 대량 출력 작업 격리 (20-30% 절감)

출력량이 많을 것으로 예상되는 명령은 메인 세션에서 실행하지 마세요:

# ❌ 잘못된 예: 메인 세션에서 실행
openclaw "전체 시스템 설정 보여줘"

# ✅ 올바른 예: 독립된 debug 세션 사용
openclaw --session debug "전체 시스템 설정 보여줘"
# 그 다음 필요한 부분만 메인 세션으로 복사

전략 3: 스마트 모델 스위칭 설정 (50-80% 절감)

작업의 복잡도에 따라 모델을 자동으로 선택하도록 설정하세요:

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "anthropic/claude-sonnet-4",
        "fallback": "anthropic/claude-haiku-4"
      }
    }
  },
  "routing": {
    "simple_queries": "haiku",
    "complex_tasks": "sonnet",
    "critical_decisions": "opus"
  }
}

🎯 절약 팁: 일상적인 작업은 Haiku나 Gemini Flash를 사용하고, 복잡한 추론이 필요할 때만 Sonnet/Opus로 전환하세요. **APIYI(apiyi.com)**를 이용하면 400개 이상의 대규모 언어 모델을 하나의 인터페이스로 연결하여 유연하게 전환하며 가성비 최적의 조합을 찾을 수 있습니다.

전략 4: 캐시 최적화 활성화 (30-50% 절감)

프롬프트 캐싱(Prompt Caching) 메커니즘을 최대한 활용하세요:

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "cache-ttl": 3600,
      "temperature": 0.2
    }
  }
}

핵심 팁:

• 낮은 온도(Temperature 0.2) 설정은 캐시 적중률을 높여줍니다.
• 하트비트 간격을 캐시 TTL보다 약간 짧게 설정하여 캐시를 활성 상태로 유지하세요.
• OpenRouter 등 캐싱을 지원하는 중계 서비스를 활용하세요.

전략 5: 컨텍스트 윈도우 제한 (20-40% 절감)

컨텍스트 크기를 능동적으로 제어하세요:

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "contextTokens": 50000,
      "compaction": "aggressive"
    }
  }
}

컨텍스트를 기본값인 400K 대신 50K~100K로 제한하면 매 요청 시 발생하는 비용을 대폭 낮출 수 있습니다.

전략 6: 로컬 모델 활용 (60-80% 절감)

Ollama를 통해 로컬 모델을 구성하여 간단한 작업을 처리하세요:

{
  "models": {
    "providers": {
      "ollama": {
        "baseUrl": "http://localhost:11434",
        "models": ["llama3.3", "qwen2.5"]
      }
    }
  },
  "routing": {
    "simple_queries": "ollama/llama3.3"
  }
}

로컬 모델은 API 비용이 전혀 들지 않으므로 간단한 형식 변환, 정보 조회 등의 작업에 적합합니다.

OpenClaw 비용 최적화 실전 비교

실측 데이터: 한 헤비 유저가 종합 최적화를 통해 월평균 비용을 $150에서 $35로 낮춰, 75% 이상의 비용을 절감했습니다.

APIYI를 통해 비용 더 줄이기

위의 모든 최적화를 마쳤더라도 API 호출 비용은 여전히 OpenClaw의 주요 지출 항목입니다. 이럴 때 적절한 API 서비스 제공업체를 선택하는 것이 매우 중요해집니다.

APIYI 충전 추가 증정 이벤트

APIYI(apiyi.com)는 400개 이상의 대규모 언어 모델 통합 인터페이스를 제공합니다. 가격은 공식 홈페이지와 동일하지만, 충전 추가 증정 이벤트를 활용하면 비용을 더 낮출 수 있어요.

한번 계산해 볼까요?: 만약 매달 API 비용으로 $100를 소비한다면, APIYI에서 $100를 충전하고 10%를 추가로 받아 매달 $10를 아끼는 셈입니다. 1년이면 $120로, Claude Pro 구독권 하나를 결제할 수 있는 금액이죠.

APIYI의 다른 장점들

APIYI를 OpenClaw 백엔드로 설정하기

{
  "models": {
    "providers": {
      "apiyi": {
        "type": "openai",
        "baseUrl": "https://vip.apiyi.com/v1",
        "apiKey": "YOUR_APIYI_KEY",
        "models": [
          "claude-sonnet-4",
          "claude-haiku-4",
          "gpt-4o-mini",
          "deepseek-v3"
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": "apiyi/claude-sonnet-4"
    }
  }
}

설정을 마치면 OpenClaw의 모든 API 호출이 APIYI를 통해 라우팅되며, 충전 추가 증정 혜택을 바로 누릴 수 있습니다.

자주 묻는 질문

# 현재 상태 확인
openclaw /status

# 매 응답 시 사용량 표시 활성화
openclaw /usage full

요약

OpenClaw에서 토큰이 많이 소모되는 6가지 핵심 이유:

1. 컨텍스트 누적: 대화 기록이 무한히 팽창하는 것이 가장 큰 비용 블랙홀입니다.
2. 도구 출력 저장: 대규모 출력이 기록에 저장되어 매 대화마다 반복 전송됩니다.
3. 시스템 프롬프트(System Prompt): 복잡한 프롬프트가 매번 재전송되며, 캐시 만료 시 정가가 청구됩니다.
4. 다회차 추론: 복잡한 작업은 여러 번의 API 호출이 필요합니다.
5. 부적절한 모델 선택: Haiku로 할 수 있는 일을 Opus로 처리하는 경우입니다.
6. 빈번한 하트비트(Heartbeat): 백그라운드 작업이 끊임없이 토큰을 소모합니다.

비용 절감 핵심 전략:

• 정기적으로 세션을 초기화하여 컨텍스트 크기를 조절하세요.
• 지능적으로 모델을 전환하세요. 간단한 작업은 저렴한 모델을 사용합니다.
• APIYI(apiyi.com) 충전 추가 증정을 통해 공식 홈페이지보다 10% 이상 저렴한 가격으로 이용하세요.

APIYI(apiyi.com)에 방문하여 계정을 만드시는 것을 추천합니다. 400개 이상의 모델 통합 인터페이스와 충전 추가 증정 이벤트를 제공하여, 여러분의 OpenClaw를 강력하면서도 경제적으로 만들어 드립니다.

📚 참고 자료

⚠️ 링크 형식 안내: 모든 외부 링크는 복사하기 쉽도록 자료명: domain.com 형식을 사용하며, SEO 가중치 유실을 방지하기 위해 클릭 이동은 지원하지 않습니다.

1. OpenClaw 토큰 사용 문서: 공식 소모량 안내

   • 링크: docs.openclaw.ai/token-use
   • 설명: 토큰 과금 규칙 및 모니터링 명령어

2. GitHub Issue #1594: 컨텍스트 누적 문제 논의

   • 링크: github.com/openclaw/openclaw/issues/1594
   • 설명: '토큰 과다 소모' 문제에 대한 커뮤니티의 심층 분석

3. Anthropic 가격 책정 페이지: Claude API 공식 가격

   • 링크: anthropic.com/pricing
   • 설명: 각 모델별 최신 가격 및 캐싱 혜택

4. Fast Company 보도: OpenClaw 비용 분석

   • 링크: fastcompany.com/91484506/what-is-clawdbot-moltbot-openclaw
   • 설명: OpenClaw의 높은 비용 문제에 대한 미디어 보도

5. APIYI 공식 홈페이지: 400개 이상의 모델 원스톱 연동

   • 링크: apiyi.com
   • 설명: 충전 추가 증정 이벤트 진행 중, 공식 홈페이지 대비 10% 이상 저렴

작성자: 기술 팀
기술 교류: 댓글창에서 자유롭게 토론해 주세요. 더 많은 비용 절감 팁은 APIYI(apiyi.com) 기술 커뮤니티에서 확인하실 수 있습니다.