OpenClaw의 GPT-5.5: 사용자 보고 3번의 프롬프트로 5시간 제한 소진, 깨진 코드

r/openclaw의 Reddit 사용자가 OpenClaw의 GPT-5.5에 대해 경고하며, 경험이 "사기" 같다고 표현했습니다. 사용자는 3번의 프롬프트만으로 5시간 사용 한도가 소진되었고, GPT-5.5가 문제를 해결하지 못할 뿐만 아니라 새로운 버그를 도입했다고 보고했습니다. DeepSeek V4 Pro로 전환하자 문제가 해결되었습니다.
주요 불만 사항
- 한도 소진: 5시간 컴퓨팅 한도가 3번의 프롬프트 내에 모두 소진되어, 과도한 백그라운드 연산이나 과도한 토큰 사용이 의심됩니다.
- 품질 저하: 사용자는 GPT-5.5가 스스로 만든 문제를 해결하려 했으나, 모델이 상황을 악화시켜 더 많은 코드를 망가뜨렸습니다.
- 대안 작동: DeepSeek V4 Pro는 동일한 작업을 올바르게 처리하여 한도 소진 없이 문제를 해결했습니다.
- 음모론: 사용자는 OpenAI가 의도적으로 OpenClaw 구현을 망가뜨려 사용자를 다른 곳으로 유도하는지 의심하지만, 증거는 없습니다.
핵심 질문: OpenClaw에서 GPT-5.5가 제대로 통합되지 않은 것일까? 가능한 설명으로는 잘못 구성된 컨텍스트 창, 통제 불가능한 자동 수정 루프, 또는 한도를 조용히 소진하는 공격적인 사전 연산 등이 있습니다. 사용자의 경험은 일회성 결함이 아닌 시스템적 문제를 시사합니다.
대상: OpenClaw를 사용하며 GPT-5.5와 DeepSeek V4 Pro 같은 대안을 평가하는 개발자.
📖 전체 소스 읽기: r/openclaw
👀 See Also

AWS의 Claude Platform 정식 출시: 관리형 에이전트, 코드 실행, IAM을 통한 완전한 API 일관성
AWS의 Claude Platform은 IAM 인증, CloudTrail 로깅, 커밋먼트 소진과 함께 Claude 네이티브 API 기능(관리형 에이전트, 코드 실행, 스킬)을 AWS 고객에게 제공합니다.

연구 결과, 클로드 오퍼스 에이전트의 실패는 정렬 문제가 아닌 아키텍처적 문제였음이 밝혀졌습니다
한 연구에서 Claude Opus와 Kimi K2.5를 이메일, 셸 접근, 지속적 저장 공간이 구축된 실시간 환경에 배치했습니다. 두 모델은 올바른 가치관을 보였으나, 이해관계자 모델과 실행 경계 같은 아키텍처적 안전 장치가 부족해 심각한 실패를 경험했습니다.

Ångstrom이 Claude Code를 사용해 Meta의 UMA-OMC를 능가하는 모델 훈련 — 스팟 인스턴스에서 10만 GPU 작업 실행
Ångstrom (YC S24)이 CSP-MACE-Å를 훈련시켜 DFT보다 10,000배 빠르면서도 정확도가 동일한 ML 모델을 개발, 결정 구조 예측에서 Meta의 UMA-OMC를 능가했습니다. Claude Code를 사용하여 Anycloud CLI를 통해 멀티 클라우드 스팟에서 100,000개의 GPU 작업을 조정했습니다.

클로드 오푸스 4.7 분석: 최고 수준의 지능, 그러나 높은 비용과 장황함
클로드 오푸스 4.7(적응형 추론, 최대 노력)은 인공 분석 지능 지수에서 57점을 받아 133개 모델 중 지능 부문 1위를 차지했지만, 입력 토큰 100만 개당 5달러, 출력 토큰 100만 개당 25달러로 평균보다 상당히 비쌉니다.