OpenClaw Token 사용량과 비용 관리하기

AI 모델을 사용하다 보면 예상치 못한 비용이나 Context limit 문제로 당황할 때가 많아요. 특히 긴 대화나 복잡한 작업을 수행할 때 Token이 정확히 어디에 얼마나 쓰이는지 파악하는 일은 꽤 번거롭고 까다로운 작업이죠.

OpenClaw는 글자 수가 아닌 Token 단위로 사용량을 추적해요. OpenAI 스타일의 모델은 영어 텍스트 기준으로 보통 1 Token당 약 4글자 정도라고 생각하면 됩니다.

필요한 것

OpenClaw 설치 및 실행 환경
API Key (비용 추정 기능을 사용하려는 경우)
활성화된 OpenClaw Session

빠른 시작

5분 안에 현재 Token 사용량을 확인하는 방법이에요.

Chat 창에서 /status를 입력하세요. 현재 Session의 모델, Context 사용량, 마지막 답변의 Token 수와 예상 비용을 이모지와 함께 보여줍니다.
매 답변마다 사용량을 확인하고 싶다면 /usage tokens 또는 /usage full을 입력하세요. 이 설정은 Session 동안 유지됩니다.
전체 비용 요약이 궁금하다면 /usage cost를 입력해 OpenClaw 로그에 기록된 로컬 비용 합계를 확인하세요.
CLI 환경이라면 openclaw status --usage 명령어로 Provider의 Quota 상태를 확인할 수 있어요.

Context Window에 포함되는 항목

모델이 받는 모든 데이터가 Context limit에 포함돼요. 아래 항목들을 유의해 주세요.

System Prompt: Tool 목록, Skill 메타데이터, Workspace 파일(AGENTS.md, SOUL.md 등), 현재 시간, Runtime 메타데이터가 포함됩니다.
대화 기록: 사용자와 Assistant가 주고받은 모든 메시지입니다.
Tool 호출 및 결과: 실행된 Tool의 이름과 그 결과값입니다.
첨부 파일: 이미지, 오디오, 파일의 Transcript 등입니다.
기타 요소: 요약본(Compaction summaries), Pruning 흔적, 보이지 않는 Provider 전용 Header 등입니다.

더 자세한 분석이 필요하다면 /context list 또는 /context detail 명령어를 사용해 보세요.

Cache TTL과 비용 절감

Provider의 Prompt Caching은 TTL(Time To Live) 창 안에서만 작동해요. OpenClaw는 비용 효율을 높이기 위해 Cache-ttl pruning 기능을 제공합니다. Cache TTL이 만료되면 Session을 Pruning하고 Cache 창을 리셋해서, 이후 요청이 전체 기록을 다시 캐싱하는 대신 최신 상태를 유지하도록 돕습니다.

Heartbeat 기능을 사용하면 유휴 시간 동안 Cache를 Warm 상태로 유지할 수 있어요. 예를 들어 모델의 Cache TTL이 1시간이라면, Heartbeat 간격을 55분으로 설정해 전체 Prompt를 다시 캐싱하며 발생하는 비용을 줄일 수 있습니다.

예시: Heartbeat로 1시간 Cache 유지하기

agents:
  defaults:
    model:
      primary: "anthropic/claude-opus-4-6"
    models:
      "anthropic/claude-opus-4-6":
        params:
          cacheRetention: "long"
    heartbeat:
      every: "55m"

문제 해결

비용(Cost)이 표시되지 않아요: OAuth 인증을 사용하는 경우 보안상 Token 수만 표시되고 달러 비용은 숨겨집니다. API Key를 직접 사용하는지 확인해 보세요.
Token 사용량이 너무 높아요: /compact 명령어를 사용해 긴 대화 내용을 요약해 보세요.
비용 설정이 정확하지 않아요: models.providers.<provider>.models[].cost 설정에 input, output, cacheRead, cacheWrite 비용(1M Token당 USD 기준)이 입력되어 있는지 확인하세요.
파일 내용이 잘려요: agents.defaults.bootstrapMaxChars 설정(기본값 20,000)에 의해 큰 파일은 잘릴 수 있습니다.

Token 절약을 위한 팁

Skill 설명을 짧게 유지하세요. Skill 목록은 매번 Prompt에 주입됩니다.
단순하고 반복적인 작업에는 더 작은 모델을 사용하세요.

관련해서 궁금한 점이 있다면 AI Setup Assistant에게 물어보세요.

다음 단계

OpenClaw Expert

아직 막혀 있나요?

이 문서에서 답을 못 찾았다면 OpenClaw Expert에게 바로 물어보세요.