AWS에서 Claude Code로 월 0.01달러에 서버리스 AI 에이전트 플랫폼 구축하기

✍️ OpenClawRadar📅 게시일: March 29, 2026🔗 Source
AWS에서 Claude Code로 월 0.01달러에 서버리스 AI 에이전트 플랫폼 구축하기
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프로젝트 개요

Serverless OpenClaw는 5주에 걸쳐 29시간 동안 Claude Code와의 대화형 프롬프트를 통해 완전히 구축된 풀스택 서버리스 AI 에이전트 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 React 웹 채팅 UI와 Telegram 봇을 갖춘 AWS에서 OpenClaw AI 에이전트를 주문형으로 실행하며, 전체 인프라를 단일 cdk deploy 명령으로 배포합니다.

기술적 세부사항

비용 최적화: 이 프로젝트는 일반적인 ~$70+ 서버리스 설정에서 Lambda에서 월 $0.01의 비용으로 월간 비용을 줄였으며, 유휴 비용은 전혀 발생하지 않습니다. 구체적으로 제거된 항목은 다음과 같습니다:

  • NAT Gateway: -$32/월
  • ALB (애플리케이션 로드 밸런서): -$18/월
  • Fargate 상시 실행: -$15/월
  • 인터페이스 VPC 엔드포인트: 각각 -$7/월
  • Provisioned DynamoDB: 가변적 절감

성능 지표:

  • 콜드 스타트: 1.35초 (Lambda), 0.12초 웜
  • 개발 중 총 AWS 비용: 약 $0.25
  • 월간 운영 비용: 약 $0.01 (Lambda)

코드 품질:

  • 단위 테스트: 233개
  • E2E 테스트: 35개
  • CDK 스택: 8개
  • TypeScript 패키지: 6개 (모노레포)

개발 과정

전체 프로젝트는 수동 코딩 없이—단지 프롬프트, 검토 및 과정 수정만으로 구축되었습니다. Claude Code는 다음 작업에 사용되었습니다:

  • 아키텍처 설계: "월 $1 미만의 비용으로 서버리스 플랫폼 설계" → Claude Code가 PRD, CDK 스택, 네트워크 설계를 생성
  • TDD 워크플로: Claude Code가 테스트를 먼저 작성한 후 구현 (단일 배포 전 233개 테스트)
  • 디버깅 세션: Docker 빌드 실패, 콜드 스타트 최적화 (68초 → 1.35초), WebSocket 인증 문제
  • 2단계 마이그레이션: 프로젝트 중간에 Fargate에서 Lambda 컨테이너 이미지로 이동, S3 세션 지속성 및 스마트 라우팅 포함

프롬프트는 원래 한국어로 작성되었으며, Claude Code는 이중 언어 개발을 원활하게 처리했습니다.

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기술 스택

AWS에서 TypeScript 모노레포(6개 패키지) 사용: IaC용 CDK, API Gateway(WebSocket + REST), 컴퓨팅용 Lambda + Fargate Spot, DynamoDB, S3, Cognito 인증, CloudFront + React SPA, Telegram Bot API. Anthropic API 및 Amazon Bedrock을 통한 다중 LLM 지원.

실용적인 패턴

ALB 대신 API Gateway: 월 $18+ 절감. Lambda 핸들러와 함께 API Gateway에서 WebSocket + REST 사용.

튜토리얼 구조

7장으로 구성된 "바이브 코딩" 튜토리얼은 모든 프롬프트, 실패 및 수정 사항을 문서화합니다:

  • 1장: 월 $1 도전 (~2시간) - PRD, 아키텍처 설계, 비용 분석
  • 2장: 주말 동안의 MVP (~8시간) - 10단계 1단계, CDK 스택, TDD
  • 3장: 배포 현실 점검 (~4시간) - Docker, 비밀, 인증, 첫 실제 배포
  • 4장: 콜드 스타트 전투 (~6시간) - Docker 최적화, CPU 튜닝, 사전 워밍업
  • 5장: Lambda 마이그레이션 (~4시간) - 2단계, 내장 에이전트, S3 세션
  • 6장: 스마트 라우팅 (~3시간) - Lambda/Fargate 하이브리드, 콜드 스타트 미리보기
  • 7장: 릴리스 자동화 (~2시간) - 기술, 병렬 검토, GitHub 릴리스

각 장에는 다음이 포함됩니다: 실제 제공된 프롬프트 → Claude Code가 수행한 작업 → 무엇이 고장났는지 → 어떻게 수정했는지 → 얻은 교훈 → 재현 가능한 명령어.

📖 전체 Source 읽기: r/ClaudeAI

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