멀티 모델 라우팅이 OpenClaw API 비용을 50% 절감합니다

OpenClaw를 위한 다중 모델 라우팅 접근법

한 개발자가 다양한 AI 작업을 다른 모델로 자동 라우팅하여 OpenClaw API 비용을 줄인 경험을 공유했습니다. 이 접근법은 에이전트를 밤새 실행하면 크레딧이 빠르게 소모된다는 점을 발견한 후 개발되었습니다.

작업별 모델 라우팅

• 복잡한 추론 작업 (아키텍처 설계, 디버깅)은 Claude로 라우팅됩니다
• 파일 작업 및 기계적 작업 (파일 읽기, 테스트 생성, grep 작업)은 DeepSeek을 통해 처리됩니다
• 중간 수준 작업은 Gemini 또는 GPT가 처리합니다

결과 및 통찰

이 라우팅 시스템을 2주간 구현한 후:

• API 비용이 약 50% 감소했습니다
• 작업 완료 품질 저하는 관찰되지 않았습니다
• 속도 제한이 더 이상 문제가 되지 않았습니다

개발자는 에이전트가 수행하는 작업의 약 40%가 최첨단 추론 능력을 필요로 하는 반면, 나머지 60%는 어떤 괜찮은 모델이라도 효과적으로 처리할 수 있는 기계적 작업으로 구성된다고 언급했습니다.

이 접근법은 작업 요구사항에 기반한 전략적 모델 선택이 기능을 저하시키지 않으면서 API 비용을 크게 줄일 수 있는 방법을 보여줍니다. 개발자는 유사한 설정에 관심이 있는 다른 사람들과 구현 세부 사항을 논의할 의사가 있습니다.