🤖 AI Model Selection Guide Updated March 2026 OpenClaw · AI Agents

Which AI Model Should You
Connect to OpenClaw? —
The Kimi K2.5 Era Explained

"I use Kimi the most — the price-to-performance ratio is just unbeatable." One line from a Twitter thread. Here's the data and strategy behind it, fully updated for March 2026.

📅 March 25, 2026 ✍ 22B Labs 🏷 Kimi K2.5 · Claude · GPT · Gemini · OpenClaw · Model Comparison

When I posted about OpenClaw on Twitter, a flood of questions came back. "Is Kimi K2.5 free?" "Claude API tokens drain so fast." "I'm on Gemini Pro — should I switch to Claude?" Every question was really asking the same thing: which AI model is the most rational choice for running OpenClaw in 2026?

The landscape shifted significantly on January 27, 2026, when Moonshot AI released Kimi K2.5. Since then, the way the OpenClaw community thinks about model selection has changed. This post breaks down why — with actual pricing data, benchmarks, and a practical routing strategy that most serious users are now running.

Stop thinking you need to pick one model and commit to it.
Task-based routing — using the right model for each job — is the winning strategy in 2026.

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I. Why Kimi K2.5 Changed Everything

January 27, 2026 — The Day the Economics Shifted

Moonshot AI (Chinese AI startup, backed by Alibaba) released Kimi K2.5 on January 27, 2026. Three things made it immediately significant.

First: price. $0.60 per million input tokens. $2.50 per million output tokens. That is roughly one-fifth the cost of Claude Sonnet 4.6 ($3/$15) and 4–17x cheaper than GPT-5.4 depending on the tier. Alongside DeepSeek V4, it is now the cheapest frontier-class model on the market.

Second: Agent Swarm. Kimi K2.5's defining feature is the ability to coordinate up to 100 specialized sub-agents executing in parallel on a single task — a capability no other frontier model has shipped at this scale. Moonshot AI's own measurements show 4.5x faster task completion versus sequential single-agent execution. For a tool like OpenClaw, which is built around agent orchestration, this is a natural fit.

Third: context window. 256K tokens natively — larger than Claude's 200K and double GPT-5.2's 128K. In practice, this means analyzing large codebases or long documents in a single session without chunking.

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II. The Four Main Options Compared

March 2026 — What Each Model Actually Is

🔷 Kimi K2.5

$0.60 / $2.50 per 1M tokens

Best price/performance Agent Swarm Weaker on nuanced English

1T parameter MoE (32B active). Agent Swarm with up to 100 parallel sub-agents. 256K context. SWE-Bench 76.8%, AIME 96.1%. Automatic 75% cache discount on repeated context. Best for high-volume automation and parallel agentic workflows.

🟠 Claude Sonnet 4.6

$3 / $15 per 1M tokens

Best coding quality Best reasoning depth 5x more expensive than Kimi

SWE-Bench 79.6%, OSWorld 72.5%. Strongest on complex code review, legacy codebase comprehension, multi-file refactoring, and nuanced reasoning. Note: Claude Pro/Max OAuth for third-party tools was officially blocked by Anthropic in January 2026.

🟢 ChatGPT Codex (OAuth)

$20 / month flat (subscription)

Flat rate, no per-token billing Officially supported by OpenAI Rate limits apply

OpenAI explicitly allows Codex OAuth in external tools like OpenClaw. Connect GPT-5.4 Codex to OpenClaw for a flat $20/month with no surprise API bills. Strongest for terminal-based agentic coding workflows and CLI operations.

🔵 Gemini 3.1 Pro

$20 / month (Google One AI)

Free API tier available Document processing Weak for agents & coding

2M token context window — the largest available. Excellent for document summarization and data analysis at scale. Trails Claude and Kimi on agent tasks and coding benchmarks. Free API tier makes it a valid starting point for beginners with no budget.

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III. Benchmark Reality Check

March 2026 — What the Numbers Actually Show

Benchmark	Kimi K2.5	Claude Opus 4.6	Claude Sonnet 4.6	GPT-5.2
SWE-Bench Verified (coding)	76.8%	80.9%	79.6%	80.0%
LiveCodeBench	85.0%	82.2%	—	—
AIME 2025 (math reasoning)	96.1%	92.8%	—	—
HLE w/ Tools (agentic)	50.2%	43.2%	—	41.7%
BrowseComp (agent search)	60.2%	—	—	—
Context Window	256K	200K	200K	128K

The pattern is clear: Claude leads on SWE-Bench coding accuracy. Kimi K2.5 leads on math reasoning and tool-augmented agentic tasks. Neither wins everything. This is precisely why task-based routing beats single-model commitment for anyone serious about both cost and quality.

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IV. Real Cost Comparison

Based on ~1M Tokens/Month — Typical Personal Use

Option	Monthly Cost	Notes	Best For
Gemini Free API tier	$0	Rate-limited. Weak on agents and coding	Beginners / testing
Kimi K2.5 API	$3–5	Based on 1M input+output tokens. Cache hits reduce further	Cost-first users
ChatGPT Plus + Codex OAuth	$20 flat	No per-token billing. Rate limits apply at peak	Flat-rate preference
Claude Sonnet 4.6 API	$18–30	Best coding and reasoning quality per dollar	Quality-first users
Claude Opus 4.6 API	$100–300+	Maximum reasoning depth. Heavy agent use = large bills	Professionals / enterprise

⚠ Anthropic OAuth Block — January 2026

Until early 2026, many OpenClaw users connected their Claude Pro/Max subscription token directly, bypassing per-token billing. Anthropic officially blocked this in January 2026 via client fingerprinting. If you want to use Claude with OpenClaw, you must use an API key with pay-per-token billing. OpenAI explicitly allows Codex OAuth in external tools — that path remains fully supported.

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V. The Routing Strategy Most Power Users Run

How to Get Frontier-Class Results for $20–30/Month

Bulk of work (80%)

🔷 Kimi K2.5

Daily automation, file management, web research, high-volume batch tasks. Unbeatable cost-to-performance ratio for routine agentic work.

Precision work (15%)

🟠 Claude Sonnet 4.6

Complex code review, debugging, multi-file refactoring, tasks where output quality is non-negotiable. Use sparingly; route here only when it matters.

Terminal agent (5%)

🟢 ChatGPT Codex

Terminal-based coding agent sessions via OpenClaw. Flat $20/month subscription covers this entirely — no per-token exposure.

This three-model setup runs at roughly $20–30/month total for most personal users — while delivering meaningful quality differentiation across task types. The math is straightforward: Kimi handles the volume at near-zero cost, Claude handles the precision when stakes are high.

💡 Kimi K2.5 Cache Discount — Worth Knowing

Kimi's API applies an automatic 75% discount on cache hits. For agentic workflows with repeated system prompts or long shared context — which is exactly what OpenClaw generates — real effective costs can drop to 25% of the listed price. A $0.60 input rate becomes effectively $0.15 on cached tokens.

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VI. Direct Answers to the Most Common Questions

"Is Kimi K2.5 free?"
No — there's a free chat tier on kimi.ai, but API access is paid. That said, at $0.60/M input tokens, it's among the cheapest frontier-class models available. For context: 1 million input tokens is roughly 750,000 words of text.

"Claude API tokens drain so fast — what do I do?"
Claude Opus charges $25 per million output tokens. A heavy agentic session generating 100K output tokens costs $2.50 — and sessions can run long. Route 80% of your work to Kimi K2.5 and reserve Claude for tasks where the quality difference genuinely matters. Most users find the quality delta isn't worth the 5–8x price premium for routine tasks.

"I'm on Gemini Pro. Should I switch to Claude?"
Gemini Pro has clear limits on agent and coding performance. If you're hitting those limits, Kimi K2.5 is the better cost-first move. Claude Sonnet is the better quality-first move. Either way, the answer is yes — there's meaningful capability headroom above Gemini Pro for agentic use.

"ChatGPT Pro via Codex OAuth through KakaoTalk — is that still working?"
Yes — and it's one of the cleanest setups right now. OpenAI explicitly allows Codex OAuth in external tools. $20/month flat, no token billing, GPT-5.4 Codex quality. The Anthropic equivalent (Claude Pro OAuth) was blocked in January 2026, so Codex is now the recommended subscription path.

"Kimi is dominating OpenClaw — which one are you running?"
See below.

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📋 22B Labs Current Setup — March 2026

• Default agent work (automation, file ops, search, batch tasks) → Kimi K2.5 API (~$3–5/month)
• Precision coding, complex reasoning, critical output → Claude Sonnet 4.6 API (usage-dependent)
• Terminal agent sessions, OpenClaw coding loops → ChatGPT Codex OAuth ($20/month flat)
• Offline / privacy-sensitive tasks → Ollama local models (free, Mac Mini 24GB)

#KimiK2.5 #OpenClawModelGuide #AIModelComparison #Claude #ChatGPTCodex #Gemini #AICostOptimization #AgentRouting #22BLabs #TheFourthPath

🤖 AI 모델 선택 가이드 2026년 3월 최신판 OpenClaw · 개인 AI 에이전트

OpenClaw에 어떤 AI를 붙일까 —
Kimi K2.5가 대세가 된 이유와
2026년 최신 모델 선택 가이드

"Kimi가 가장 싸서 젤 많이 씁니다." 트위터 댓글에서 시작된 이 한 마디.
그 뒤에 있는 데이터와 전략을 제대로 정리합니다.

📅 2026. 03. 25. ✍ 22B Labs 🏷 Kimi K2.5 · Claude · GPT · Gemini · OpenClaw · AI모델비교

얼마 전 OpenClaw 관련 트윗에서 AI 모델 선택에 대한 질문이 쏟아졌습니다. "Kimi K2.5는 공짜인가요?", "Claude API 토큰이 너무 빨리 닳아요", "Gemini Pro 쓰는데 넘어가도 될까요?" 결국 모두가 하나의 질문을 하고 있었습니다. OpenClaw에 어떤 AI 모델을 붙이는 게 가장 합리적인가?

2026년 1월 27일 Moonshot AI가 Kimi K2.5를 출시한 이후, OpenClaw 커뮤니티의 모델 선택 풍경이 바뀌었습니다. 이 글은 그 배경과 데이터, 그리고 실제 비용 비교를 토대로 2026년 3월 시점에서 가장 합리적인 선택을 정리합니다.

모델을 하나만 골라야 한다는 고정관념을 버리세요.
태스크에 따라 다른 모델을 라우팅하는 것이 2026년의 정답입니다.

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I. 왜 Kimi K2.5가 대세가 됐나

2026년 1월 27일 — 판이 바뀐 날

Moonshot AI(중국, 알리바바 투자)가 2026년 1월 27일 출시한 Kimi K2.5는 세 가지 이유로 즉시 주목받았습니다.

첫째, 가격. 입력 토큰 100만 개당 $0.60, 출력 토큰 100만 개당 $2.50입니다. Claude Sonnet 4.6($3/$15)의 약 1/5 수준이고, GPT-5.4 대비 4~17배 저렴합니다. DeepSeek V4와 함께 현재 프론티어급 모델 중 가장 저렴한 축에 속합니다.

둘째, 에이전트 성능. Agent Swarm — 최대 100개의 서브에이전트를 병렬로 실행하는 기능 — 은 현재 다른 어떤 모델도 제공하지 않는 고유한 기능입니다. Moonshot AI 자체 측정에 따르면 순차적 단일 에이전트 대비 4.5배 빠른 태스크 완료 속도를 보여줍니다. OpenClaw처럼 에이전트 오케스트레이션을 핵심으로 하는 도구와의 궁합이 좋습니다.

셋째, 컨텍스트 윈도우. 기본 256K 토큰 — Claude의 200K, GPT-5.2의 128K보다 큽니다. 대규모 코드베이스나 긴 문서를 다루는 작업에서 유리합니다.

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II. 주요 모델 비교

2026년 3월 기준 실제 데이터

🔷 Kimi K2.5

$0.60 / $2.50 per 1M tokens

가성비 최고 에이전트 강점 한국어 다소 미흡

Agent Swarm(100 서브에이전트 병렬), 256K 컨텍스트, 멀티모달 지원. SWE-Bench 76.8%. 고용량 작업, 자동화 파이프라인에 최적. 캐시 히트 시 75% 추가 할인.

🟠 Claude Sonnet 4.6

$3 / $15 per 1M tokens

코딩 최강 한국어 우수 비용 높음

SWE-Bench 79.6%, OSWorld 72.5%. 복잡한 코드 리뷰, 레거시 코드베이스 이해, 정밀 추론에 강점. OpenClaw + Codex OAuth는 2026년 1월부터 차단됨.

🟢 ChatGPT Codex (OAuth)

$20 / 월 구독 (정액)

정액 무제한 OpenClaw 공식 지원 rate limit 있음

OpenAI는 외부 도구에서의 Codex OAuth를 명시적으로 허용. GPT-5.4 Codex를 월 $20 구독으로 OpenClaw에 연결 가능. 터미널 기반 에이전트 워크플로에 강점.

🔵 Gemini 3.1 Pro

$20 / 월 (Google One AI)

무료 티어 있음 문서 처리 강점 에이전트 한계 명확

2M 토큰의 압도적 컨텍스트. 문서 요약, 데이터 분석에 강점. 그러나 에이전트·코딩 작업에서는 Claude·Kimi에 비해 뒤처짐. 무료 API 티어로 입문 가능.

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III. 벤치마크 비교

숫자로 보는 2026년 3월 현황

벤치마크	Kimi K2.5	Claude Opus 4.6	Claude Sonnet 4.6	GPT-5.2
SWE-Bench Verified	76.8%	80.9%	79.6%	80.0%
LiveCodeBench	85.0%	82.2%	—	—
AIME 2025 (수학)	96.1%	92.8%	—	—
HLE w/ Tools (에이전트)	50.2%	43.2%	—	41.7%
BrowseComp (에이전트 검색)	60.2%	—	—	—
컨텍스트 윈도우	256K	200K	200K	128K

코딩(SWE-Bench)에서는 Claude가 여전히 앞서고, 수학·에이전트 작업에서는 Kimi K2.5가 선두입니다. 이것이 단일 모델로 올인하는 것보다 태스크별 라우팅이 더 합리적인 이유입니다.

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IV. 실제 비용 비교

월 100만 토큰 사용 기준 (일반 개인 사용자)

선택지	월 비용	특징	추천 대상
Gemini 무료 API	$0	rate limit 있음, 에이전트 약함	찍먹 입문
Kimi K2.5 API	$3~5	100만 토큰 입력+출력 기준. 캐시 적용 시 추가 절감	가성비 최우선
ChatGPT Plus ($20 구독 + Codex OAuth)	$20 정액	API 추가 비용 없음. rate limit 있음	정액 선호
Claude Sonnet 4.6 API	$18~30	코딩·한국어 최고 품질	품질 우선
Claude Opus 4.6 API	$100~300+	최고 추론 성능. 헤비 유저는 수백 달러	고성능 전문가

⚠ Anthropic OAuth 차단 (2026년 1월)

한때 Claude Pro/Max 구독 토큰을 OpenClaw에 연결하는 방법이 유행했습니다. Anthropic이 2026년 1월에 이를 공식 차단했습니다. 현재 Claude를 OpenClaw와 쓰려면 반드시 API 키(종량제)를 사용해야 합니다. OpenAI Codex OAuth는 OpenAI가 명시적으로 허용하므로 안전하게 사용 가능합니다.

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V. 태스크별 추천 모델 라우팅

2026년 현재 커뮤니티 대세 전략

기본 작업 (80%)

🔷 Kimi K2.5

일상 자동화, 파일 관리, 웹 검색, 고용량 배치 작업. 비용 대비 성능이 압도적.

코딩·추론 (15%)

🟠 Claude Sonnet 4.6

복잡한 코드 리뷰, 버그 수정, 한국어 정밀 작업. 품질이 결정적일 때.

터미널 에이전트 (5%)

🟢 ChatGPT Codex

터미널 기반 코딩 에이전트 워크플로. $20 구독으로 정액 사용.

이 구성으로 월 $20~30 수준에서 충분히 강력한 AI 에이전트 환경을 운영할 수 있습니다. Kimi로 대부분의 작업을 처리하고, 정밀도가 필요한 경우만 Claude로 라우팅하는 방식입니다.

💡 Kimi K2.5 비용 추가 절감 팁

Kimi API는 캐시 히트 시 75% 추가 할인이 자동 적용됩니다. 반복적인 시스템 프롬프트나 컨텍스트를 재사용하는 에이전트 워크플로에서 실제 비용은 표기 가격의 25%까지 낮아질 수 있습니다.

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VI. 질문별 직접 답변

트위터에서 가장 많이 나온 질문들

"Kimi K2.5는 공짜인가요?"
아닙니다. 무료 채팅 티어는 있지만 API는 유료입니다. 다만 현재 프론티어급 모델 중 가장 저렴한 편입니다. 입력 100만 토큰당 $0.60 — Claude Sonnet의 약 1/5 수준.

"Claude API 토큰이 너무 빨리 소모돼요."
Claude Opus는 출력 100만 토큰당 $25로, 헤비 에이전트 사용 시 월 수백 달러가 나올 수 있습니다. 대부분의 작업을 Kimi K2.5로 라우팅하고 Claude는 정밀 작업에만 쓰는 것을 권장합니다.

"Gemini Pro 쓰는 중인데 Claude로 넘어가도 될까요?"
Gemini는 문서 처리와 무료 입문에 적합하지만, 에이전트·코딩 성능에서 한계가 뚜렷합니다. 더 심도 있게 쓰고 싶다면 Kimi K2.5(비용 우선) 또는 Claude Sonnet(품질 우선)으로 전환을 권합니다.

"카카오 ChatGPT Pro Codex OAuth 만족스럽다"
현재 가장 추천되는 구독 방식 중 하나입니다. OpenAI가 공식으로 허용한 방식이라 안정적이고, $20 정액으로 GPT-5.4 Codex를 OpenClaw에 연결해 쓸 수 있습니다.

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📋 22B Labs 현재 운영 설정 (2026년 3월)

• 기본 에이전트 작업 (자동화, 파일, 검색) → Kimi K2.5 API (월 $3~5)
• 코딩·한국어 정밀 작업 → Claude Sonnet 4.6 API (사용량에 따라)
• 터미널 에이전트·OpenClaw 코딩 세션 → ChatGPT Codex OAuth (月 $20 정액)
• 로컬 오프라인 처리 → Ollama (로컬 모델) (무료)

#KimiK2.5 #OpenClaw모델선택 #AI모델비교 #Claude #ChatGPTCodex #Gemini #AI비용최적화 #에이전트라우팅 #22BLabs #The4thPath

🦞 OpenClaw Complete Guide Hardware · Cost · Setup Beginner Q&A

Mac Mini or Any Laptop?
Everything You Need to Know
Before Setting Up OpenClaw

"Does my old MacBook Air M1 work?" "How much does the API actually cost?" "Can I use a Windows laptop?" — The most common questions, researched and answered properly.

📅 March 25, 2026 ✍ 22B Labs 🏷 OpenClaw · Hardware · API Cost · Mac Mini · Setup Guide

A tweet I posted a while back about OpenClaw got far more responses than I expected. Reading through the replies, the same questions kept coming up: does it have to be a Mac? How much does the API actually cost per month? Can non-developers really use this? What about a Windows laptop?

So I decided to do it properly — combining my own experience with the official docs and the most reliable community knowledge out there. Here is everything I wish I had known before I started.

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I. The Most Important Thing to Understand First

OpenClaw Is Not an AI Model — This Changes Everything

The single biggest misconception about OpenClaw is that it is the AI itself. It is not. OpenClaw is an orchestration layer. Think of it as a lightweight coordinator running on your machine — a personal operations manager.

The actual AI thinking is done by external models: Claude (Anthropic), GPT (OpenAI), Gemini (Google), or local models you run yourself. OpenClaw routes your requests to those models, receives the responses, and then takes action — creating files, sending emails, making calendar entries, sending Telegram messages.

💡 Why This Matters for Hardware

Because the heavy AI computation happens in the cloud, your local hardware requirements are surprisingly modest. OpenClaw itself is a Node.js application that uses minimal CPU and RAM. An older laptop with 8GB RAM runs it fine in cloud API mode. High-end hardware only becomes relevant if you want to run local AI models (Ollama, etc.) alongside your agent — offline, no API fees.

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II. The Questions Everyone Asks

Straight Answers to the Most Common Setup Questions

💬 Question

"Does my MacBook Air M1 work?" / "What about a 2020 MacBook Pro?" / "I have an old MacBook Air M1 sitting around..."

✅ Answer

All Apple Silicon MacBooks — M1, M2, M3, M4 — work perfectly. The MacBook Air is honestly more hardware than you need for OpenClaw in cloud API mode. The one practical issue: when you close the lid, macOS suspends background processes, which means your agent goes offline. For a "server that's always running," that's a limitation. This is why people buy a dedicated Mac Mini — it sits on a shelf, lid-irrelevant, always on.

💬 Question

"Does it work on a Windows laptop?" / "I have a Samsung / Lenovo / LG laptop..."

✅ Answer

Yes — Windows and Linux are officially supported. Any modern Windows laptop works. The setup is slightly more involved than macOS: you may need WSL2 (Windows Subsystem for Linux) for some features, and the macOS ecosystem integrations (iMessage, Notes, Shortcuts) aren't available. But for the core functionality — Telegram/Discord/WhatsApp agent, file management, automation — Windows works fine. Start with what you have.

💬 Question

"Shouldn't it be a Mac so it syncs with iPhone and iCloud? My phone is my Mac, my Mac is OpenClaw..."

✅ Answer

Exactly right. macOS unlocks capabilities that simply don't exist on other platforms: iMessage sending and receiving, Apple Notes read/write, Reminders management, Apple Shortcuts integration, Keychain access. The loop — iPhone → Telegram → Mac Mini OpenClaw → iMessage/Notes/Calendar — creates something genuinely different. Your phone and your AI agent become one unified system. No other platform gives you this.

💬 Question

"The Mac Mini is ₩890,000 — cheaper than most used laptops, which helps."

✅ Answer

The M4 Mac Mini base model (16GB) is around $599 / ₩890,000. It idles at 10–15W — roughly $15/year in electricity. Fanless at idle. Native macOS integration. And it sits under a monitor or on a shelf running 24/7 without complaint. For a dedicated always-on AI agent host, the value proposition is genuinely hard to beat at this price point.

💬 Question

"For local LLMs you need serious hardware. An 8–16GB RAM PC you already have is enough for everything else."

✅ Answer

This is the most important distinction. In cloud API mode (Claude, GPT, Gemini handle the thinking), 8GB RAM and any modern processor is sufficient. In local model mode (running Ollama or similar directly on your machine), you need significantly more — at minimum 16GB, ideally 24GB+ for a Mac, or 16GB+ VRAM on an NVIDIA GPU for Windows. Most beginners should start in cloud API mode and upgrade hardware later if local inference becomes a goal.

💬 Question

"Does it cost money for the LLM API?" / "There's a way to run GPT mini almost unlimited for $10/month..."

✅ Answer

This deserves its own section — see below. The short answer: the software is free, the AI model usage is not. But there are several ways to keep costs very low, including connecting existing subscriptions instead of paying per token.

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III. Hardware Comparison

The Right Choice for Your Situation

Hardware	Best For	Strengths	Limitations	Verdict
Mac Mini M4 (16GB) ~$599	Dedicated AI server	Silent, 10–15W idle, full macOS integration, always-on, iMessage	Upfront cost	Top Pick
MacBook Air M1/M2/M3	Existing Mac users	Plenty of power, full macOS, already owned	Goes offline when lid closes, battery wear	Great Start
Windows Laptop (any brand)	First try / testing	Already owned, no new cost	No iMessage, WSL2 setup needed, 24/7 uptime awkward	Works Fine
Old Desktop PC 8GB+ RAM	API-only server	Zero cost, stable on Linux/Ubuntu	No local models, noise, electricity	API Mode OK
Raspberry Pi 5 ~$80–100	Budget always-on server	5W power, ~$5/year electricity, cheap	No local LLMs, 3–8s response time	Budget OK
Cloud VPS from $5/mo	No hardware at all	No upfront cost, accessible anywhere	Monthly fees, no iMessage, no local models	Valid Option

💡 Decision Guide

Already have a Mac? Start with it. It's more than enough.
Want a dedicated server? Mac Mini M4 16GB is the current best-value pick.
Only have a Windows laptop? That's fine — start there, upgrade later if needed.
No hardware at all? A $5/month VPS is a valid first step.

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IV. Why Mac Makes a Difference

The iCloud Ecosystem Lock-In Is Actually the Point

Running OpenClaw on macOS unlocks a set of integrations that don't exist anywhere else. These aren't minor conveniences — they're what transforms the agent from a useful tool into something that genuinely feels like a personal AI operating system.

💬

iMessage Automation

Message from Telegram → OpenClaw sends an iMessage to your contacts. Replies come back summarized. No app switching required.

📝

Apple Notes Integration

"Save this meeting summary to Notes" → instantly organized in your Apple Notes, synced to iPhone via iCloud.

📅

Calendar & Reminders

Direct iCloud Calendar access. "Schedule a team call for next Monday at 10" — done, synced across all Apple devices.

⚙️

Apple Shortcuts

Connect OpenClaw to Apple Shortcuts and your agent can trigger almost any action on your iPhone or Mac.

The full loop: iPhone → Telegram → Mac Mini OpenClaw → iMessage / Notes / Calendar. When this comes together, "my phone is my Mac, my Mac is OpenClaw" stops being a metaphor. It becomes literally accurate.

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V. API Costs — The Real Numbers

The Question Everyone Has. Finally, a Clear Answer.

OpenClaw the software is free. The cost comes from the AI model you connect it to. Here is how the options actually break down.

Option 1 — Pay Per Token

$3–300 / month

Light users: $3–15/mo. Average users: $15–50/mo. Heavy users: $100–300+. Model choice determines 90% of the bill.

Option 2 — Subscription Auth

$20 / month flat

Connect ChatGPT Plus ($20/mo) or Google One AI ($20/mo) via OAuth. No separate API fees. Predictable monthly cost.

Option 3 — Local Models

$0 / month

Run Ollama locally. Completely free. Requires Mac Mini 24GB+ or a GPU with 16GB+ VRAM. Privacy-first.

Model pricing comparison (pay-per-token, per 1M tokens):

Model	Input	Output	Est. Monthly (typical use)
GPT-5 Nano (OpenAI)	Very cheap	Very cheap	$1–3
GPT-5 Mini (OpenAI)	$0.15	$0.60	$5–15
Claude Sonnet 4.6 (Recommended)	$3	$15	$15–25
Claude Opus 4.6	$5	$25	$100–300+

⚠ Important: The Anthropic OAuth Situation (January 2026)

Until early 2026, many users connected their Claude Pro/Max subscription token to OpenClaw — bypassing per-token billing entirely. Anthropic blocked this in January 2026 via client fingerprinting. Currently, the officially supported subscription path is OpenAI Codex (ChatGPT) OAuth. OpenAI explicitly allows subscription-based OAuth for external tools like OpenClaw. If you want to use Claude, the recommended path is an API key with pay-per-token billing.

💡 Best Value Setup (2026)

For beginners: ChatGPT Plus $20/month → connect via Codex OAuth → no additional API fees
Want Claude? Claude Sonnet 4.6 API key → $15–25/month for typical personal use
Want free? Gemini API free tier (rate-limited) or Ollama local models on Mac Mini 24GB+
Light use: GPT-5 Nano or GPT-5 Mini via API → under $5/month

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VI. What You Can Actually Do With It

"Things You Wanted to Build But Couldn't Because You Don't Code"

The single most honest answer to "what's it for?" is this: everything you wanted to automate but couldn't because it required coding. You describe what you want in plain language. OpenClaw figures out how to do it — and can write new skills (plugins) for itself when it needs capabilities it doesn't have yet.

• Morning briefing: weather + calendar + news, daily
• Email triage: summarize and prioritize incoming mail
• Website monitoring: alert when something changes
• File organization: auto-sort downloads by type/date
• GitHub issue tracking + weekly summary
• Remote Claude Code sessions via Telegram
• Google Calendar auto-scheduling from chat
• Trading bot status monitoring + alerts
• Document summarization → saved to Apple Notes
• Social media scheduled posting automation

All of the above triggered from a single message in Telegram, WhatsApp, or iMessage. No code. And when OpenClaw doesn't have a skill for something you need, you can ask it to build one — and it will.

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VII. Start Right Now

Use the Hardware You Already Have

The fastest path from zero to a working agent. No new hardware required to get started.

# Step 1: Check Node.js version (need 22+)
node --version

# Step 2: Install OpenClaw (Mac / Linux)
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

# Windows (PowerShell)
iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

# Step 3: Run the onboarding wizard
openclaw onboard --install-daemon

# Step 4: Open the dashboard
openclaw dashboard
# → visit http://127.0.0.1:18789/ in your browser

Official docs: docs.openclaw.ai  |  Community: Discord

📋 Key Takeaways

• OpenClaw is a Node.js orchestration layer — old laptops work fine in cloud API mode
• Mac gives you iMessage, Notes, Calendar, Shortcuts — no other platform matches this
• Best value right now: ChatGPT Plus $20/mo via Codex OAuth — no additional API fees
• Want free local AI? Mac Mini 24GB or NVIDIA GPU with 16GB+ VRAM
• Windows laptops work — expect slightly more setup friction than macOS
• No coding required — describe what you want, OpenClaw builds the skill itself
• Start with what you have. Upgrade when you know you'll use it seriously.

#OpenClaw #MacMiniM4 #AIAgent #HardwareSetup #APICost #MacBookAirM1 #iMessageAutomation #TelegramBot #PersonalAI #22BLabs #SoloFounder

🦞 OpenClaw 완전 정복 하드웨어 · 비용 · 활용법 초보자 질문 총정리

맥이어야 할까, 노트북도 될까?
OpenClaw 세팅 전에
꼭 알아야 할 것들

"맥북에어 M1 있는데 가능한가요?" "API 비용이 많이 드나요?" "삼성 노트북도 되나요?"
트위터에서 가장 많이 받은 질문들, 검색까지 해서 제대로 답합니다.

📅 2026. 03. 25. ✍ 22B Labs 🏷 OpenClaw · 하드웨어 · API비용 · 맥미니 · 세팅가이드

얼마 전 올렸던 OpenClaw 관련 트윗이 예상보다 훨씬 많은 반응을 받았습니다. 댓글을 보니 하드웨어, 비용, 실제 활용법에 대한 질문이 정말 많더군요. "맥미니가 아니면 안 되나?", "API 비용이 얼마나 나오나?", "코딩 모르면 못 쓰나?" 같은 질문들이요.

그래서 이번엔 제대로 정리해보기로 했습니다. 제 경험 + 공식 문서 + 커뮤니티에서 검증된 내용을 합쳐서 씁니다.

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I. 핵심 개념 먼저

OpenClaw는 AI 모델이 아닙니다

가장 먼저 짚어야 할 오해가 있습니다. OpenClaw 자체는 AI가 아닙니다. OpenClaw는 오케스트레이션 레이어(orchestration layer)입니다. 즉, 내 컴퓨터에서 실행되는 '중간 관리자' 같은 프로그램입니다.

실제 AI 두뇌는 Claude(Anthropic), GPT(OpenAI), Gemini(Google) 같은 외부 모델이 담당합니다. OpenClaw는 이 AI들에게 명령을 전달하고, 결과를 받아서 파일을 만들거나 이메일을 보내거나 텔레그램으로 알려주는 역할을 합니다.

💡 이게 왜 중요한가?

AI 두뇌가 클라우드에 있기 때문에 내 컴퓨터 성능이 크게 중요하지 않습니다. OpenClaw 자체는 Node.js로 만들어진 가벼운 프로그램입니다. 낡은 노트북도 충분히 돌릴 수 있다는 의미입니다. 로컬 AI 모델(Ollama 등)을 같이 돌리고 싶을 때만 성능이 중요해집니다.

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II. 트위터 댓글 Q&A 총정리

가장 많이 나온 질문들에 직접 답합니다

💬 댓글

"맥북에어 M1 있는데 가능한가요?" / "2020 맥북 프로도 가능한가요?" / "집에 노는 맥북에어 M1 있는데…"

✅ 답변

맥북에어 M1, M2, M3, M4 모두 가능합니다. 오히려 맥북에어는 OpenClaw 전용 서버로 쓰기엔 너무 좋은 기기입니다. 다만 맥북은 뚜껑을 닫으면 프로세스가 멈추는 문제가 있어서, '항상 켜둔 서버'로 쓰려면 별도 설정이 필요합니다. 메인 작업용 맥북을 쓴다면 맥미니를 따로 사는 게 더 편한 이유가 여기에 있습니다.

💬 댓글

"삼성 노트북도 가능한가요?" / "2012년산 컴퓨터가 있습니다…"

✅ 답변

Windows와 Linux도 공식 지원합니다. 삼성 노트북, 레노버, LG그램 다 됩니다. 단, Node.js 22 이상 설치가 필요하고, Windows에서는 WSL2(Windows Subsystem for Linux) 설정이 필요한 경우가 있어 맥/리눅스보다 초기 세팅이 약간 복잡합니다. 2012년산 구형 컴퓨터는 RAM 8GB 이상이면 시도해볼 수 있지만, 느릴 수 있습니다.

💬 댓글

"맥 계열이어야 아이폰과 아이클라우드로 동기화돼서 더 좋은 것 같습니다. 내 폰이 내 맥이고 내 맥이 오픈클로고…"

✅ 답변

정확한 지적입니다. macOS만 쓸 수 있는 기능들이 있습니다. iMessage 송수신, Apple Notes 읽기/쓰기, Reminders 관리, Apple Shortcuts 연동, Keychain 접근 — 이 모든 게 맥에서만 됩니다. "내 폰이 내 맥이고 내 맥이 OpenClaw"라는 표현이 딱 맞습니다. iPhone에서 텔레그램으로 메시지 보내면 맥미니의 OpenClaw가 iMessage를 보내고, 캘린더를 업데이트하는 루프가 완성됩니다.

💬 댓글

"맥미니가 890,000원이니 웬만한 중고 노트북보다 싸다는 게 한 몫했죠"

✅ 답변

맞습니다. M4 맥미니 기본형(16GB)이 약 89만원. 소비전력 10~15W, 1년 전기료 약 18,000원, 무소음. 게다가 macOS 완전 통합까지 — 성능 대비 가격으로는 OpenClaw 전용 서버 중 거의 최고의 선택입니다. 로컬 AI 모델도 같이 돌리고 싶다면 24GB(약 113만원)를 추천합니다.

💬 댓글

"LLM 로컬 돌릴 거면 천 단위 하드웨어 세팅해야 함. 8-16 램 피씨 남는 걸로 충분."

✅ 답변

이 댓글이 핵심을 짚었습니다. API(클라우드) 방식으로 쓰면 RAM 8GB짜리 구형 PC로도 충분합니다. 로컬 AI 모델(인터넷 없이 내 PC에서 AI 돌리기)을 원할 때만 고사양이 필요합니다. 대부분의 초보자는 일단 API 방식으로 시작하는 걸 추천합니다.

💬 댓글

"LLM API 비용은 안 드나요?" / "월 10불에 GPT mini 거의 무제한 돌릴 수 있는 방법이 있음"

✅ 답변

비용 문제가 가장 많이 궁금해하시는 부분이라 아래에서 따로 자세히 설명합니다.

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III. 하드웨어 선택 가이드

내 상황에 맞는 기기를 고르는 법

기기	추천 용도	장점	단점	평가
맥미니 M4 (16GB) ~89만원	전용 AI 서버	무소음, 저전력(10~15W), iMessage/iCloud 완전 통합, 항상 켜둠 가능	초기 비용 높음	최고 추천
맥북에어 M1/M2	겸용 (작업+AI)	성능 충분, macOS 통합, 이미 가지고 있음	뚜껑 닫으면 중단됨, 배터리 수명 소모	충분히 OK
Windows 노트북 (삼성, LG 등)	찍먹/테스트	이미 있는 기기, 비용 없음	iMessage 불가, WSL2 세팅 필요, 24시간 운영 불편	시작용 OK
구형 PC (남는 것) RAM 8GB 이상	API 전용 서버	비용 제로, Ubuntu 설치 시 안정적	로컬 모델 불가, 소음, 전기료	API 전용 OK
라즈베리파이 5 ~10~15만원	초저비용 서버	소비전력 5W, 연간 전기료 7,000원, 저렴함	로컬 모델 불가, 응답 3~8초로 느림	저비용 OK
VPS (클라우드 서버) 월 7,000원~	하드웨어 없을 때	초기 비용 없음, 언제 어디서든 접근 가능	월 비용 지속, iMessage 불가, 로컬 모델 불가	대안 OK

💡 결론: 이렇게 시작하세요

이미 맥북 있다면: 그걸로 먼저 시작하세요. 충분합니다.
전용 서버를 원한다면: 맥미니 M4 16GB가 현재 최고의 선택입니다.
Windows 노트북만 있다면: 그래도 가능합니다. 먼저 해보세요.
아무것도 없다면: VPS(월 7,000원~)로 시작해도 됩니다.

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IV. 맥 시리즈만의 특별한 이유

iCloud 생태계와 합쳐지면 달라지는 것들

맥을 쓰면 다른 플랫폼에서는 절대 안 되는 것들이 됩니다.

💬

iMessage 자동화

텔레그램에서 명령하면 OpenClaw가 iMessage로 가족·친구에게 메시지를 보냅니다. 답장도 받아서 요약해줍니다.

📝

Apple Notes 연동

"회의록 Notes에 저장해줘" → 즉시 Apple Notes에 폴더별로 정리됩니다. 아이폰에서 바로 확인 가능.

📅

캘린더·리마인더

iCloud 캘린더와 직접 연동. "다음 주 월요일 오전 10시 미팅 잡아줘" 한 마디면 됩니다.

⚙️

Apple Shortcuts 연동

아이폰 단축어(Shortcuts)와 연결되면 AI가 아이폰의 거의 모든 기능을 대신 실행할 수 있습니다.

아이폰 → 텔레그램 → 맥미니 OpenClaw → iMessage/Notes/캘린더. 이 루프가 완성되는 순간 정말 '내 비서'가 생긴 느낌입니다. 폰과 맥이 하나의 AI 생태계로 합쳐지는 거죠.

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V. API 비용 — 얼마나 드나?

가장 많이 물어보는 질문, 제대로 답합니다

OpenClaw 자체는 무료입니다. 비용은 AI 모델 사용료(API)에서 발생합니다. 그런데 선택지가 여러 개 있어서 현명하게 고르면 생각보다 훨씬 저렴하게 쓸 수 있습니다.

방법 1 — API 종량제

$3~300 / 월

쓴 만큼 냄. 가벼운 사용은 월 $3~10. 헤비 유저는 $100~300+. 모델 선택이 핵심.

방법 2 — 구독 연결

$20 / 월 (정액)

ChatGPT Plus($20), Claude Pro($20), Google One AI($20) 구독을 OpenClaw에 연결. API 별도 불필요.

방법 3 — 로컬 모델

$0 / 월

Ollama 등으로 내 PC에서 AI를 직접 실행. 완전 무료. 단, 맥미니 24GB 이상 필요.

모델별 비용 비교 (API 종량제 기준):

AI 모델	입력 (100만 토큰당)	출력 (100만 토큰당)	월 예상 비용 (일반 사용)
GPT-5 Nano (OpenAI)	초저가	초저가	$1~3
Claude Sonnet 4.6 (추천)	$3	$15	$15~25
GPT-5 Mini (OpenAI)	$0.15	$0.60	$5~15
Claude Opus 4.6	$5	$25	$100~300+

⚠ 중요: Anthropic OAuth 이슈 (2026년 1월)

한때 Claude Pro/Max 구독 토큰을 OpenClaw에 연결하는 방법이 유행했습니다. 그런데 Anthropic이 2026년 1월에 이를 차단했습니다. 지금은 공식적으로 허용된 방법이 OpenAI Codex(ChatGPT) OAuth입니다. OpenAI는 외부 도구에서의 OAuth 사용을 명시적으로 허용합니다. Claude를 쓰고 싶다면 API 키(종량제) 방식을 권장합니다.

💡 가성비 최고 조합 (2026년 기준)

초보자 시작 조합: ChatGPT Plus $20/월 → Codex OAuth로 OpenClaw 연결 → 추가 API 비용 없음
Claude 사용 원한다면: Claude Sonnet 4.6 API 키 → 일반 사용 기준 월 $15~25
완전 무료를 원한다면: Gemini API 무료 티어 (한도 있음) 또는 Ollama 로컬 모델

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VI. 실제로 뭘 할 수 있나?

"코딩 모르면 못 하던 것을 이제 할 수 있습니다"

트위터에서 "뭐에 쓰면 좋나요?"라는 질문이 많았습니다. 제 답은 이겁니다. 코딩을 할 줄 몰라서 못 했던 것을 이제 말로 시킬 수 있습니다.

• 매일 아침 날씨 + 일정 브리핑 자동 발송
• 받은 이메일 요약 + 중요도 분류
• 특정 웹사이트 모니터링 + 변경사항 알림
• 폴더 내 파일 자동 정리 + 이름 변경
• GitHub 이슈 추적 + 요약 보고
• 텔레그램으로 Claude Code 원격 실행
• 구글 캘린더 자동 일정 추가
• 자동 트레이딩 봇 상태 모니터링 + 알림
• 논문/문서 자동 요약 + Notes 저장
• SNS 예약 포스팅 자동화

이것들이 전부 텔레그램, WhatsApp, iMessage에서 말 한 마디로 실행됩니다. 코드를 짤 필요가 없습니다. 그리고 OpenClaw는 스스로 새 기능(스킬)을 만들 수 있습니다. "내 Todoist와 연동되는 기능 만들어줘"라고 하면 직접 만들어서 설치합니다.

---

VII. 지금 당장 시작하는 법

가장 빠른 시작 방법입니다. 하드웨어는 지금 가진 것 그대로 써도 됩니다.

# 1. Node.js 22 이상 설치 확인
node --version

# 2. OpenClaw 설치 (Mac/Linux)
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

# 3. 온보딩 시작
openclaw onboard --install-daemon

# 4. 대시보드 열기
openclaw dashboard
# → 브라우저에서 http://127.0.0.1:18789/ 접속

공식 문서: docs.openclaw.ai  |  커뮤니티: Discord

📋 핵심 정리

• OpenClaw는 Node.js 기반 경량 프로그램 — 구형 노트북도 OK (클라우드 API 방식)
• 맥 시리즈는 iMessage, Notes, 캘린더, Shortcuts 통합 — 압도적 생태계 이점
• 비용: ChatGPT Plus $20/월 구독 연결이 현재 가장 가성비 좋은 방법
• 로컬 AI(무료) 원하면 맥미니 24GB 이상 권장
• 삼성·LG 윈도우 노트북도 가능, 단 WSL2 세팅 필요
• 코딩 몰라도 됨 — 말로 시키면 스스로 기능을 만들어냄

#OpenClaw #맥미니M4 #AI에이전트 #하드웨어세팅 #API비용 #맥북에어M1 #iMessage자동화 #텔레그램봇 #개인AI비서 #22BLabs

🦞 설치 가이드 초보자 완전 정복

내 PC에서 24시간 일하는
AI 비서 만들기 —
OpenClaw 설치 가이드

텔레그램·카카오톡에서 말 걸면 알아서 이메일 보내고, 파일 관리하고, 웹 검색까지.
코딩 몰라도 30분이면 설치 완료.

📅 2026. 03. 25. ✍ 22B Labs 🏷 OpenClaw · AI 에이전트 · 설치 가이드 · 초보자

ChatGPT나 Claude 같은 AI는 질문하면 대답해줍니다. 하지만 직접 뭔가를 실행하지는 않습니다. OpenClaw는 다릅니다. 내 PC에 상주하면서 파일을 읽고 쓰고, 이메일을 보내고, 웹을 탐색하고, 심지어 스스로 새로운 기능을 만들어냅니다. 텔레그램이나 WhatsApp에서 채팅하듯 명령하면 바로 실행합니다.

이 글은 설치 경험이 전혀 없는 분들을 위한 단계별 가이드입니다. 명령어가 낯설어도 괜찮습니다. 그대로 따라하면 됩니다.

---

OpenClaw가 뭔가요?

AI 비서가 내 컴퓨터 안에 산다

OpenClaw는 내 컴퓨터에서 직접 실행되는 오픈소스 AI 에이전트입니다. 클라우드 서버가 아닌 내 PC에서 돌아가기 때문에 데이터가 외부로 나가지 않습니다. AI 모델은 Claude, GPT, 또는 로컬 모델 중 선택할 수 있습니다.

💬

채팅앱으로 제어

텔레그램, WhatsApp, Discord, Slack, iMessage 등 이미 쓰는 앱으로 대화합니다.

🧠

기억이 유지됨

대화 내용과 내 정보를 기억합니다. 매번 설명할 필요가 없습니다.

🔧

실제로 일함

파일 생성, 이메일 발송, 웹 검색, 코드 실행까지 직접 처리합니다.

🌐

웹 브라우저 제어

웹사이트 탐색, 폼 작성, 데이터 수집을 자동으로 합니다.

🔌

스킬 확장

커뮤니티 스킬을 설치하거나, 직접 새 기능을 만들 수 있습니다.

🔒

내 데이터, 내 서버

모든 데이터가 내 컴퓨터에 저장됩니다. 외부 전송 없음.

연결 가능한 채널:

텔레그램 🔵 WhatsApp 🟢 Discord 🟣 Slack 🟠 Signal ⚫ iMessage 🍎

---

시작 전 준비

딱 하나만 확인하면 됩니다 — Node.js

OpenClaw는 Node.js 22 이상이 필요합니다. Node.js는 JavaScript 실행 환경으로, 이미 설치되어 있을 수도 있습니다. 아래 명령어로 확인하세요.

① 터미널(명령 프롬프트) 열기

Windows: 시작 버튼 → cmd 검색 → 명령 프롬프트 실행
Mac: Cmd+Space → 터미널 검색 → 실행

② Node.js 버전 확인

node --version

v22.x.x 또는 그 이상이 나오면 준비 완료입니다. 설치되지 않았거나 버전이 낮다면 아래 방법으로 설치합니다.

⬇ Node.js가 없거나 버전이 낮다면

Node.js 공식 사이트(nodejs.org)에서 LTS 버전(22 이상)을 다운로드하세요. Windows는 .msi 설치 파일을, Mac은 .pkg 파일을 받아 실행합니다. 설치 후 터미널을 새로 열고 node --version을 다시 확인하세요.

---

설치하기

명령어 하나로 끝납니다

1

OpenClaw 설치

터미널에 아래 명령어를 복사해서 붙여넣고 Enter를 누르세요. 설치 스크립트가 Node.js와 필요한 모든 것을 자동으로 설정합니다.

🍎 Mac / 🐧 Linux

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

🪟 Windows (PowerShell)

iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

💡 npm으로도 설치 가능

위 방법이 안 되면 npm i -g openclaw 을 시도해보세요. npm은 Node.js 설치 시 함께 설치됩니다.

2

온보딩 마법사 실행

설치 후 아래 명령어를 실행하면 AI 모델 선택, API 키 설정, 채널 연결 등을 단계별로 안내해줍니다. 처음이라면 화면의 안내를 따라가기만 하면 됩니다.

openclaw onboard --install-daemon

마법사가 물어보는 것들:

• AI 모델 선택 (Claude 권장 — Anthropic API 키 필요, 또는 OpenAI GPT)
• API 키 입력 (Claude: console.anthropic.com / OpenAI: platform.openai.com에서 발급)
• 연결할 채널 선택 (텔레그램 추천 — 가장 간단)
• 에이전트 이름 설정 (원하는 이름 뭐든 가능)

3

게이트웨이 상태 확인

OpenClaw의 핵심 서버(게이트웨이)가 잘 실행 중인지 확인합니다.

openclaw gateway status

running 또는 active가 보이면 성공입니다. 백그라운드에서 24시간 돌아갑니다.

4

대시보드 열기 — 첫 대화!

아래 명령어를 실행하면 브라우저에서 컨트롤 화면이 열립니다. 채널 없이도 여기서 바로 AI와 대화할 수 있습니다.

openclaw dashboard

또는 브라우저 주소창에 직접 입력:

http://127.0.0.1:18789/

💡 대시보드가 열리면 설치 성공!

채팅창에 "안녕"이라고 입력해보세요. 에이전트가 응답하면 모든 설정이 완료된 겁니다.

---

텔레그램 연결하기 (추천)

스마트폰에서 AI를 부리는 법

대시보드도 좋지만, 텔레그램에 연결하면 외출 중에도 스마트폰으로 AI에게 작업을 시킬 수 있어서 훨씬 편리합니다. 온보딩 마법사에서 텔레그램을 선택했다면 아래 절차만 추가로 진행하면 됩니다.

1

텔레그램 봇 만들기

텔레그램에서 @BotFather를 검색해 대화를 시작합니다. /newbot을 입력하고 봇 이름과 사용자명을 설정하면 API 토큰을 발급해 줍니다. 이 토큰을 복사해두세요.

2

토큰을 OpenClaw에 등록

온보딩 마법사가 텔레그램 토큰을 물어볼 때 붙여넣으면 자동으로 연결됩니다. 이미 온보딩을 마쳤다면 설정 파일에서 수정하거나 openclaw onboard를 다시 실행해 채널을 추가할 수 있습니다.

3

텔레그램에서 AI에게 말 걸기

방금 만든 봇과 텔레그램 대화를 시작해보세요. "오늘 날씨 알려줘" 또는 "내 바탕화면에 test.txt 파일 만들어줘" 같이 말해보세요. AI가 실제로 실행합니다.

---

자주 막히는 부분 Q&A

이것만 알면 대부분 해결됩니다

Q. 명령어를 입력했는데 "openclaw: command not found"가 나와요
터미널을 완전히 닫았다가 새로 열어보세요. 설치 후 환경변수가 적용되려면 터미널 재시작이 필요합니다. 그래도 안 되면 npm i -g openclaw를 시도하세요.

Q. API 키는 어디서 받나요?
Claude를 쓰려면 console.anthropic.com에 가입 후 API 키를 발급받으세요. GPT를 쓰려면 platform.openai.com에서 발급받습니다. 둘 다 유료지만 처음엔 소액만 써도 충분합니다.

Q. 컴퓨터를 끄면 AI도 꺼지나요?
--install-daemon 옵션으로 설치하면 PC 부팅 시 자동 시작되도록 등록됩니다. PC가 켜져 있는 동안은 항상 실행 중입니다.

Q. 내 데이터가 외부로 나가지 않나요?
대화 내용, 파일, 메모리는 모두 내 PC에 저장됩니다. AI 모델 응답을 위해 API 호출이 발생하지만, 민감한 정보를 공유하지 않는 한 안전합니다.

Q. 설치하다 오류가 났어요
공식 Discord(discord.com/invite/clawd)에 질문하면 커뮤니티가 빠르게 도와줍니다. 오류 메시지를 그대로 캡처해서 올려주세요.

---

설치 완료 후 이렇게 말해보세요 :
"오늘 할 일 목록 만들어줘"
"내 Downloads 폴더에서 PDF 파일 목록 알려줘"
"매일 아침 9시에 날씨 브리핑해줘"

AI가 실제로 파일을 읽고, 스케줄을 만들고, 알림을 보내는 것을 경험하는 순간 — 그게 바로 사람들이 "AI의 미래가 이미 여기에 있다"고 말하는 이유입니다. OpenClaw는 그 경험을 지금 당장 할 수 있게 해줍니다.

공식 문서: docs.openclaw.ai  |  공식 사이트: openclaw.ai  |  커뮤니티: Discord

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