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title: 'OpenClaw용 무료 모델: 실제로 공짜인 모델 (2026)'
description: >-
  API 요금 없이 OpenClaw를 실행하세요. Ollama를 이용한 로컬 모델은 완전히 무료입니다. Gemini Flash와
  GPT-4o-mini는 몇 원이면 충분합니다. 설정 방법을 알려드립니다.
date: 2026-03-12T00:00:00.000Z
updatedDate: 2026-07-23T00:00:00.000Z
location: 미국 캘리포니아주 샌프란시스코 – 2026년 3월 12일
image: /images/best-free-models-for-openclaw-hero.jpg
keywords: 'OpenClaw 무료 모델, OpenClaw 무료 티어, 무료 AI 코딩 에이전트, OpenClaw Ollama 무료, 저렴한 LLM 모델'
faq:
  - question: OpenClaw를 무료로 사용할 수 있나요?
    answer: >-
      네. Ollama를 이용한 로컬 모델로 가능합니다. Ollama를 설치하고 Qwen3.6 27B 같은 모델을 pull한 다음,
      OpenClaw를 localhost:11434로 연결하세요. API 비용이 전혀 들지 않습니다. Gemini Flash 무료
      티어(분당 15회 요청)를 사용하거나, DeepSeek V4 Flash처럼 백만 토큰당 몇 원 수준인 모델을 활용할 수도 있습니다.
  - question: OpenClaw 코딩 작업에 가장 좋은 무료 모델은 무엇인가요?
    answer: >-
      로컬/무료 모델 중에서는 Qwen3.6 27B가 18GB 이상 VRAM을 갖춘 하드웨어에서 코드 생성과 디버깅을 잘 처리합니다.
      SWE-bench Verified에서 77.2%를 기록해 유료 클라우드 모델과 비슷한 수준입니다. 클라우드 무료 티어에서는
      Gemini Flash가 분당 15회 무료 사용과 1M+ 토큰 컨텍스트 윈도우를 제공합니다.
  - question: OpenClaw에서 무료 로컬 모델을 어떻게 설정하나요?
    answer: >-
      Ollama(ollama.com)를 설치하고 'ollama pull qwen3.6:27b'를 실행한 다음,
      ~/.openclaw/openclaw.json에 Ollama를 프로바이더로 추가하고 baseUrl을
      'http://localhost:11434/v1'로 설정하세요. agents.defaults.model에서 해당 모델을 기본 모델로
      지정하면 됩니다.
locale: ko-kr
translationKey: best-free-models-for-openclaw
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AI 모델 업계에는 "무료"라는 말이 참 많이 돌아다닙니다. OpenClaw 사용자에게 "무료"가 실제로 어떤 의미인지 구체적으로 정리해 보겠습니다.

크게 세 가지로 나눌 수 있습니다. 말 그대로 비용이 전혀 들지 않는 모델(로컬), 일정 한도까지 무료인 모델, 청구서에서 반올림하면 0이 될 정도로 저렴한 모델이 있습니다. 세 가지를 모두 살펴보겠습니다.

## 진짜 무료: 로컬 모델

토큰당 비용이 전혀 들지 않는 유일한 모델은 내 하드웨어에서 직접 돌리는 모델입니다. Ollama를 쓰면 이 과정이 간단합니다.

설치하고, 모델을 pull하고, OpenClaw를 연결하면 됩니다:

```bash
# Install Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# Pull a coding model
ollama pull qwen3.6:27b
```

그런 다음 `~/.openclaw/openclaw.json`에 Ollama를 프로바이더로 추가합니다:

```json5
{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        baseUrl: "http://localhost:11434/v1",
        api: "openai-completions",
        models: [
          { id: "qwen3.6:27b", name: "Qwen3.6 27B" }
        ]
      }
    }
  },
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "ollama/qwen3.6:27b" }
    }
  }
}
```

#### 어떤 로컬 모델이 쓸 만한가

**Qwen3.6 27B**는 현재 가장 균형 잡힌 선택지입니다. 커뮤니티에서는 여전히 로컬 코딩의 "정점"이라고 부릅니다. SWE-bench Verified에서 77.2%를 기록하고, 일상적인 코드 생성·디버깅·멀티파일 편집을 무난하게 처리하며, VRAM은 약 18GB면 충분합니다(RTX 5090 또는 32GB 이상 통합 메모리를 갖춘 M 시리즈 Mac).

**Qwen3 Coder 30B**는 에이전트용으로 튜닝된 대안입니다. 256K 컨텍스트와 안정적인 툴 콜링을 지원하는데, 이는 OpenClaw의 툴 루프에서 중요합니다.

**gpt-oss 20B**와 **Gemma 4**는 16GB 머신에서 돌아갑니다. gpt-oss 20B는 출시 이후 소형 모델의 기본 선택지가 되었습니다. 토큰당 약 3.6B 파라미터만 활성화하고 추론 강도를 조절할 수 있습니다. 다만 복잡한 작업에서는 품질이 떨어지므로, 멀티파일 리팩토링은 둘 모두에게 맡기기 어렵습니다.

#### 로컬 모델의 현실적인 한계

로컬 모델은 무료지만 빠르지는 않습니다. 하드웨어에 따라 응답 시간이 클라우드 API보다 3~10배 느립니다. 그리고 최고 성능의 소비자용 오픈 모델조차 가장 어려운 디버깅과 멀티파일 작업에서는 최상위 Claude 모델에는 못 미칩니다.

작업이 주로 파일 읽기, 보일러플레이트 생성, 간단한 편집 위주라면 로컬 모델로 충분합니다. 복잡한 디버깅이나 아키텍처 작업을 한다면 그 작업에는 클라우드 모델을 쓰는 편이 좋습니다.

## 클라우드 프로바이더의 무료 티어

일정 한도까지는 완전히 무료로 쓸 수 있는 프로바이더도 있습니다.

**Gemini Flash**는 클라우드 추론용 무료 옵션으로는 가장 좋습니다. Google 무료 티어는 분당 15회 요청과 최대 1M 토큰 컨텍스트를 제공합니다. 가벼운 코딩 작업에는 충분합니다.

```json5
// Add to ~/.openclaw/openclaw.json
{
  models: {
    providers: {
      google: {
        models: [
          { id: "gemini-3-flash", name: "Gemini 3 Flash" }
        ]
      }
    }
  }
}
```

주의할 점: 무료 티어는 요청 제한이 더 엄격하고, 데이터가 학습에 사용될 수 있습니다. 사이드 프로젝트나 학습 목적이라면 괜찮을 수 있습니다. 사내 코드에는 유료 API를 쓰거나 로컬로 돌리세요.

## 거의 무료: 1달러 미만 모델

토큰당 비용이 워낙 저렴해서 하루 종일 OpenClaw를 집중적으로 사용해도 1달러가 넘지 않는 모델들이 있습니다.

| 모델 | 입력 비용 | 출력 비용 | 일일 비용 추정 |
|-------|-----------|-------------|-------------------|
| DeepSeek V4 Flash | ~$0.10/M | ~$0.28/M | ~$0.15 |
| GLM-4.7 Flash | $0.07/M | $0.28/M | ~$0.15 |
| GPT-4o-mini | $0.15/M | $0.60/M | ~$0.50 |
| MiniMax M3 | $0.30/M | — | ~$0.50 |

*일일 추정치는 입력 약 500K + 출력 200K 토큰 기준이며, 코딩 작업이 빽빽하게 들어찬 하루 기준입니다.*

**MiniMax M3**는 따로 짚고 넘어갈 만합니다. 1M 토큰 컨텍스트 윈도우에 입력 $0.30/M으로, 현재 저가 티어에서 가성비가 가장 좋습니다. 에이전트로 24시간 돌려도 월 약 $7~15 수준입니다. **DeepSeek V4 Flash**는 가격 하한선입니다. 24/7 에이전트 사용에도 월 $5 미만을 유지할 만큼 저렴합니다.

이 모델들은 코딩 세션에서 단순 반복 작업을 잘 처리합니다. 파일 읽기, 간단한 편집, 문서 작업, 테스트 실행 같은 일이죠. 어려운 문제 20%는 더 좋은 모델로 라우팅하면 하루 총비용을 $5 미만으로 유지할 수 있습니다.

이 모든 모델은 [Haimaker](https://app.haimaker.ai/sign-up?utm_source=openclaw_blog&utm_medium=cta&utm_campaign=best-free-models)에서 단일 API 키로 접근할 수 있고, 각 프로바이더에서 개별적으로 설정할 수도 있습니다.

Haimaker 키를 `HAIMAKER_API_KEY`에 넣으면, [connect CLI](/connect)(`npx -y @haimaker/connect --openclaw`)가 프로바이더 설정을 OpenClaw에 자동으로 넣어주므로, JSON을 건드리지 않고도 저가 모델을 라우팅할 수 있습니다.

## 실용적인 설정: 무료 + 저가 하이브리드

비용을 신경 쓰는 대부분의 개발자는 결국 이렇게 구성하게 됩니다.

1. **간단한 작업용 로컬 모델** (Ollama를 통한 Qwen3.6 27B, 무료)
2. **중간 난이도 작업용 저가 클라우드 모델** (DeepSeek V4 Flash 또는 MiniMax M3, 몇 원)
3. **어려운 문제용 프리미엄 모델** (Claude Sonnet 또는 Opus, 종량제)

```json5
{
  agents: {
    defaults: {
      model: {
        primary: "ollama/qwen3.6:27b",
        thinking: "anthropic/claude-sonnet-4-6"
      }
    }
  }
}
```

로컬 모델이 요청의 60~70%를 처리합니다(파일 읽기, 간단한 코드). 나머지는 Sonnet이 담당합니다. 일일 API 요금이 $30~50에서 $2~5로 줄어듭니다.

모델 라우팅에 대한 자세한 내용은 [멀티 에이전트 워크플로우](/blog/multi-agent-workflows-openclaw) 가이드를 참고하세요.

<a href="https://app.haimaker.ai/sign-up?utm_source=openclaw_blog&utm_medium=cta&utm_campaign=best-free-models" class="cta-button">HAIMAKER에서 $10 무료 크레딧 받기</a>

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*전체 모델 비교는 [OpenClaw용 최고의 모델](/ko-kr/blog/openclaw용-최고의-ai-모델)을 참고하세요. 비용 최적화 전략은 [토큰 비용 96% 절감하기](/blog/cutting-ai-agent-token-costs-qmd)를 참고하세요.*