두 개의 $0 OpenClaw 설정, 무료 클라우드 모델 또는 로컬 Ollama 사용

한 OpenClaw 사용자가 3주 동안 무료로 에이전트를 실행했으며, 이전에 Claude에 지불했던 작업의 약 70%를 처리했다고 보고합니다. 이 설정은 속도 제한이 있는 무료 클라우드 모델 또는 지속적인 비용이 전혀 들지 않는 Ollama를 통한 로컬 모델이라는 두 가지 경로를 제공합니다.

경로 1: 무료 클라우드 모델 (하드웨어 불필요)

이 방법은 기존 OpenClaw 설치와 무료 API 티어만 필요합니다:

• OpenRouter 무료 티어: 신용카드 없이 openrouter.ai에서 가입하세요. Llama 3.3 70B, Nemotron Ultra 253B (262K 컨텍스트), MiniMax M2.5, Devstral을 포함한 30개 이상의 무료 모델을 제공합니다. 구성 예시:

{
  "env": { "OPENROUTER_API_KEY": "sk-or-..." },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "openrouter/nvidia/nemotron-ultra-253b:free"
      }
    }
  }
}

자동 모델 선택을 위해: "primary": "openrouter/openrouter/free"

• Gemini 무료 티어: Google은 Gemini Flash에 대해 분당 15회 요청을 무료로 제공합니다. ai.google.dev에서 API 키를 받고 openclaw onboard를 실행한 후 내장 제공업체로 Google을 선택하세요.
• Groq: 빠르며 기본적인 에이전트 작업에 적합한 속도 제한이 있는 무료 티어를 제공합니다.

주의사항: 속도 제한입니다. 가볍거나 중간 정도의 일일 사용량(10-20회 상호작용)의 경우, 일시 중지가 거의 느껴지지 않습니다. 일일 100개 이상의 작업의 경우, 이 방법은 작동하지 않습니다.

경로 2: Ollama를 통한 로컬 모델 (진정한 $0, 영구적)

Ollama는 2026년 3월에 공식 OpenClaw 제공업체가 되었습니다. 이 설정에는 API 키, 계정, 속도 제한, 또는 사용자의 기기를 떠나는 데이터가 없습니다.

설정 단계:

1. Ollama 설치: curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
2. VRAM에 따라 모델을 가져오세요:
   • 20GB+ VRAM (RTX 3090, 4090, M4 Pro/Max): ollama pull qwen3.5:27b
   • 16GB VRAM: ollama pull qwen3.5:35b-a3b
   • 8GB VRAM (대부분의 노트북): ollama pull qwen3.5:9b
3. openclaw onboard를 실행하고 Ollama를 선택하거나, export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"을 사용하여 수동 설정하세요

Qwen3.5 27B는 현재 OpenClaw에 가장 적합한 모델로, 일일 에이전트 작업을 위한 도구 호출을 잘 처리합니다. 35b-a3b 혼합 전문가 변형은 한 번에 3B 매개변수만 활성화하여 RTX 3090에서 초당 112 토큰으로 실행됩니다.

수동 구성 예시:

{
  "models": {
    "providers": {
      "ollama": {
        "baseUrl": "http://localhost:11434",
        "apiKey": "ollama-local",
        "api": "ollama",
        "models": [
          {
            "id": "qwen3.5:27b",
            "name": "Qwen3.5 27B",
            "reasoning": false,
            "contextWindow": 131072,
            "maxTokens": 8192
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "ollama/qwen3.5:27b"
      }
    }
  }
}

중요한 디버깅 참고사항:

• OpenAI 호환 경로(http://localhost:11434/v1)가 아닌 기본 Ollama API URL(http://localhost:11434)을 사용하세요. /v1 경로는 도구 호출을 중단시켜 원시 JSON 출력을 일반 텍스트로 표시하게 합니다.
• 모델 구성에서 "reasoning": false를 설정하세요.