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OpenClaw와 HPC-AI를 활용한 초저비용 AI 에이전트 구축 가이드

오픈소스 AI 에이전트 OpenClaw를 HPC-AI의 저렴한 API와 연동하여 기존 대비 최대 70% 비용을 절감하며 24시간 구동하는 시스템 구축 방법을 다룹니다.

이 요약은 AI가 원문을 분석해 생성했습니다. 정확한 내용은 원문 기준으로 확인하세요.

핵심 요약

중간 수수료가 없는 HPC-AI API를 OpenClaw와 연동하면 MiniMax M2.5나 Kimi K2.5 같은 고성능 모델을 기존 대비 50~70% 저렴하게 사용할 수 있다. VPS 환경에서 데몬으로 설정하여 24시간 중단 없는 에이전트 시스템을 구축 가능하다.

배경

Claude나 GPT 기반의 AI 에이전트는 높은 API 비용이 발생하며, OpenRouter와 같은 중간 플랫폼을 거칠 경우 추가 수수료가 붙는 문제가 있다.

대상 독자

AI 에이전트를 저렴하게 상시 구동하고 싶은 개발자 및 기술 애호가

의미 / 영향

이 튜토리얼은 고비용 API 결제 없이도 고성능 오픈소스 모델을 실무 에이전트에 적용할 수 있는 구체적인 경로를 제시한다. 개발자들은 저렴한 인프라를 통해 대규모 에이전트 워크플로를 구축할 수 있게 되며, 이는 개인 및 중소규모 프로젝트의 AI 도입 장벽을 크게 낮출 것이다.

챕터별 상세

00:00

기존 API 비용 문제와 HPC-AI의 대안

대부분의 사용자가 Claude나 GPT API를 사용하며 월 20~80달러의 높은 비용을 지불하고 있다. OpenRouter 같은 서비스도 결국 타사의 GPU를 중계하는 방식이라 추가 수수료가 발생한다. 반면 HPC-AI는 자체 GPU 클러스터(B200, H200 등)를 직접 운영하여 중간 마진을 없앴다. 이를 통해 MiniMax M2.5 모델 기준 입력 비용을 53% 이상 절감할 수 있는 구조를 갖췄다.

OpenRouter는 여러 모델을 한 곳에서 쓸 수 있게 해주는 중계 플랫폼이지만, 자체 인프라가 아니기에 직접 제공사보다 가격이 높을 수밖에 없다.

02:00

HPC-AI API 키 발급 및 모델 확인

HPC-AI 콘솔에 접속하여 MiniMax M2.5와 Moonshot AI의 Kimi K2.5 모델 가용성을 확인한다. API Key 메뉴에서 'OpenClaw'라는 이름으로 새 키를 생성하고 안전한 곳에 복사해둔다. MiniMax M2.5는 코딩과 에이전트 작업에 최적화되어 있으며, Kimi K2.5는 긴 컨텍스트와 비전 작업에 강점이 있다. 실제 가격 비교 결과 Kimi K2.5의 경우 직접 연동 대비 최대 70%까지 저렴한 비용으로 제공됨이 확인됐다.

02:50

VPS 서버 환경 구축 및 기본 패키지 설치

24시간 구동을 위해 Hostinger 등의 서비스에서 Ubuntu 24.04 LTS 기반의 VPS를 준비한다. 서버 터미널에 접속하여 시스템 업데이트를 수행하고 OpenClaw 실행에 필요한 Node.js 22 버전을 설치한다. npm 명령어를 사용하여 OpenClaw 최신 버전을 전역 설치한다. 설치 완료 후 'openclaw --version' 명령으로 정상 설치 여부를 검증한다.

Node.js는 자바스크립트 실행 환경으로, OpenClaw 에이전트가 구동되는 기반 소프트웨어이다.

bash

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
curl -fSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo -E bash - && sudo apt install -y nodejs
npm install -g openclaw@latest

서버 업데이트, Node.js 설치 및 OpenClaw 최신 버전 설치 명령어

04:45

OpenClaw 초기 설정 및 데몬 구성

OpenClaw의 온보딩 명령어를 실행하여 에이전트 환경 설정을 시작한다. 보안 경고에 동의하고 'QuickStart' 모드를 선택하여 빠르게 기본 구조를 잡는다. 모델 제공자 설정 단계에서는 나중에 수동 설정을 위해 일단 건너뛰기를 선택한다. 백그라운드에서 상시 실행될 수 있도록 데몬(Daemon) 설치 옵션을 활성화한다. 설정이 완료되면 'Onboarding complete' 메시지와 함께 기본 준비가 끝난다.

bash

openclaw onboard --install-daemon

OpenClaw 에이전트 초기 설정 및 백그라운드 데몬 설치 실행

05:58

HPC-AI 모델 연동 및 설정 파일 수정

OpenClaw가 HPC-AI의 API를 사용하도록 JSON 설정 파일을 수정한다. 설정 파일 내 'providers' 섹션에 HPC-AI의 베이스 URL과 앞서 발급받은 API 키를 입력한다. MiniMax M2.5 모델을 기본 에이전트 모델로 지정하고 토큰당 비용 정보를 입력하여 사용량 추적이 가능하게 한다. 수정한 설정을 적용하기 위해 OpenClaw 데몬을 재시작한다. 터미널 UI(TUI)를 실행하여 에이전트와 연결을 시도한다.

text

cat ~ / .openclaw/openclaw.json << "EOF"
{
  "agents": {
    "defaults": {
      "workspace": "/root/.openclaw/workspace",
      "primary": "hpc-ai/minimax/minimax-m2.5"
    }
  },
  "models": {
    "hpc-ai/minimax/minimax-m2.5": {
      "alias": "m2.5"
    }
  }
}
EOF

HPC-AI 모델을 사용하도록 OpenClaw 설정 파일을 구성하는 예시

07:50

에이전트 작동 테스트 및 비용 효율성 검증

OpenClaw 터미널에서 'Hello' 메시지를 보내 에이전트의 응답을 확인한다. 응답 하단에 'hpc-ai/minimax-m2.5' 모델이 사용되고 있음이 표시되어 연동 성공을 입증한다. '/model' 명령어를 통해 MiniMax와 Kimi 모델 간 전환이 자유롭게 이루어짐을 시연한다. 실제 4~5시간 동안 여러 메시지를 주고받은 결과 총 비용이 2센트(약 26원) 미만으로 발생했다. 이는 기존 유료 구독 서비스나 타사 API 대비 압도적인 가성비를 보여준다.

실무 Takeaway

HPC-AI처럼 자체 GPU 인프라를 보유한 제공사의 API를 직접 사용하면 중간 수수료를 없애 비용을 50% 이상 절감할 수 있다
OpenClaw를 VPS 환경에서 데몬으로 구동하면 로컬 컴퓨터를 켜두지 않아도 24시간 작동하는 개인용 AI 비서를 운영 가능하다
MiniMax M2.5는 코딩 에이전트 작업에, Kimi K2.5는 대규모 문서 분석 및 비전 작업에 각각 특화되어 용도별로 선택해 사용하면 효율적이다

언급된 리소스

API DocsHPC-AI Model APIs

GitHubOpenClaw GitHub

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출처 · 인용 안내

원문 발행 2026. 04. 14.수집 2026. 04. 14.출처 타입 YOUTUBE

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