Nanobot과 OpenClaw 비교: 런타임, 공급자 및 운영 비용

작은 자체 호스팅 Python 프로세스 하나와 단일 JSON 구성 파일을 원한다면 nanobot을 선택하고, 더 많은 채팅 채널과 선택 가능한 에이전트 런타임, 자사 지출 보고 기능을 갖춘 재단 지원 게이트웨이가 필요하다면 OpenClaw를 선택하세요. 둘 다 MIT 라이선스의 자체 호스팅 소프트웨어이며 다운로드는 무료이므로, 실제 결정 기준은 운영할 런타임, 직접 작성할 제공업체 블록, 그리고 토큰 비용을 지불하게 될 백그라운드 주기입니다.

2026년 9월 21일에 확인한 버전: nanobot v0.3.5(2026년 9월 15일 게시) 및 OpenClaw v2026.9.5(2026년 9월 19일 게시). OpenClaw의 npm 기록에는 확인 전 10일 동안 안정 버전 및 확장 안정 버전에 걸쳐 네 번의 게시가 있었으므로, 이 비교 페이지를 포함한 어느 페이지에 인용된 버전보다 릴리스 피드와 npm 기록을 확인하세요.

먼저 설치하려는 nanobot이 무엇인지 확인하세요

이 페이지에서 다루는 것은 홍콩대학교 Data Intelligence Lab이 만든 Python 개인 어시스턴트 프레임워크인 HKUDS/nanobot이며, 문서는 nanobot.wiki에 있습니다. 이름이 비슷한 두 프로젝트 때문에 구매자가 잘못된 소프트웨어를 선택할 수 있습니다.

• nanobot-platform/nanobot은 nanobot.ai에서 제공되는 별도의 Go 프로젝트로, MCP 에이전트를 구축하기 위한 Apache-2.0 라이선스를 사용합니다. 이 프로젝트의 기능 설명은 HKUDS 어시스턴트를 설명하는 것이 아닙니다.
• 이름이 nanobot인 PyPI 패키지는 관련 없는 로보틱스 내비게이션 라이브러리입니다. 올바른 설치 방법은 pip install nanobot-ai이며, PyPI 기록에 따르면 버전 0.3.5, MIT 라이선스, Python 3.11 이상입니다. 빠른 시작 가이드에는 동일한 패키지를 설치하거나 업그레이드하는 설치 스크립트도 있습니다.

설명과 홈페이지를 그대로 복사한 포크도 존재하며, nanobot의 배포 가이드는 타사 네임스페이스의 Docker Hub 이미지가 프로젝트에서 유지 관리하거나 검증하지 않는 이미지라고 경고합니다. 따라서 게시자를 신뢰하지 않는 한 해당 이미지에 API 키나 봇 토큰을 마운트하지 마세요. OpenClaw의 공식 표면은 docs.openclaw.ai, openclaw.ai, openclaw.org 및 GitHub 저장소입니다. 아래 구성 키를 다른 곳에서 읽었다면 해당 공식 출처와 대조하세요. 특히 이러한 키는 복사본이 오래되었을 수 있습니다.

누가 무엇을 선택해야 하나요

워크플로가 한 사람, 한 머신, 한 구성 파일이라면 nanobot을 선택하세요. 전체 구성은 ~/.nanobot/config.json에 있으며 camelCase 키를 사용합니다. 영속 상태는 에이전트 워크스페이스에 기본적으로 ~/.nanobot/workspace/로 저장되며, SOUL.md, USER.md 및 memory/MEMORY.md로 구성됩니다. 이는 메모리 참조에 따른 것입니다. 메시징 계정에 연결하기 전에 모든 구성 요소를 이해하고 싶다면 더 작은 표면적은 실질적인 장점입니다. 자체 OpenAI 호환 서버는 다른 도구의 백엔드로도 유용하며, 기본적으로 127.0.0.1에 바인딩되고 API 키 없이 0.0.0.0에서 시작하지 않습니다.

워크플로가 운영형 배포라면 OpenClaw를 선택하세요. OpenClaw의 채널 카탈로그에는 32개 채널이 나열되어 있으며, 일부는 핵심 설치에 포함되고 대부분은 공식 또는 외부 플러그인으로 설치됩니다. 에이전트 워크스페이스와 상태 디렉터리를 분리하므로 어느 쪽이든 위치를 옮길 수 있고, 사용량 추적 기능과 /status, /usage cost 및 openclaw status --usage를 제공합니다. 또한 모델 참조와 에이전트 런타임을 분리하므로 하나의 배포에서 API 키 경로와 공급업체 CLI 좌석을 나란히 사용할 수 있습니다.

실행 및 권한 모델에서는 두 프로그램 모두 동일한 작업을 예상하세요. 둘 다 백그라운드 전달을 담당하는 장기 실행 게이트웨이를 유지하며, 사용자 지정 엔드포인트를 명시적인 신뢰 결정으로 취급합니다. OpenClaw는 사용자 지정 baseUrl을 정확한 스킴, 호스트 및 포트에 한정된 네트워크 신뢰 부여로 취급합니다. 메타데이터, 링크 로컬 및 로컬 사용 NAT64 출처는 명시적으로 선택하지 않는 한 차단되며, 기타 사설 또는 CGNAT 범위에는 request.allowPrivateNetwork: true가 필요하고 기본값은 false입니다.

비용 경로에서 차이는 가격이 아니라 가시성입니다. 두 프로그램 모두 무료입니다. OpenClaw는 API 키 세션의 세션 토큰과 추정 비용을 보고하고, 플랜으로 청구되는 세션에서는 토큰별 달러 추정치를 숨깁니다. nanobot의 WebUI는 라운드별 토큰 및 캐시 차트를 보여 주며 해당 수치가 청구서가 아니라고 명확히 밝힙니다. CLI 참조에는 통합 지출 명령이 없습니다. HKUDS/nanobot에서 비용 추적을 요청한 공개 이슈인 #1193(2026년 2월 25일 최종 업데이트)과 #2020(2026년 3월 16일 최종 업데이트)은 모두 아직 열려 있습니다. 그러나 라운드별 표시 기능은 실제로 존재하므로 해당 제목을 오늘의 기능 목록으로 읽어서는 안 됩니다. 빠진 것은 통합 보기입니다.

마이그레이션 비용은 가져오기가 아니라 재작성으로 계획하세요. OpenClaw의 메모리 가져오기 도구는 Codex, Claude Code 및 Hermes를 지원하며, 어느 프로젝트도 서로 반대 방향으로 가져오는 도구를 문서화하지 않았습니다. 제공업체 블록, 프리셋, 채널 자격 증명, 일정 및 메모리 파일은 모두 직접 다시 만들어야 합니다.

어느 쪽을 선택하더라도 근거로 삼을 수 없는 한 가지가 있습니다. 공통 벤치마크가 없고 어느 프로젝트도 작업 품질 수치를 공개하지 않습니다. nanobot의 README는 “작고 읽기 쉬운 핵심”이라고 주장하지만 줄 수를 전혀 공개하지 않으므로, 다른 곳에서 인용한 구체적인 줄 수는 공급업체의 주장이 아닙니다. 코드 크기는 어느 방향으로든 작업 품질을 예측하지 않습니다.

한눈에 보는 nanobot과 OpenClaw 비교

별 수는 특정 날짜의 관심도를 측정할 뿐 성숙도나 지원 수준을 측정하지 않으며, 두 수치 모두 매일 변합니다. 보조 페이지가 아니라 두 저장소에서 직접 확인하세요. 라이선스 행에는 문서화된 불일치가 있습니다. GitHub API 메타데이터는 openclaw/openclaw에 대한 라이선스 주장을 보고하지 않지만 LICENSE 파일에는 상표 또는 명명 조항 없이 MIT 문구가 포함되어 있고, 그 뒤에는 THIRD_PARTY_NOTICES.md를 가리키는 포인터만 있습니다. 파일을 직접 읽고, 이를 기반으로 무언가를 출시하기 전에 스스로 확인하세요.

실질적인 차이는 제공업체 구성입니다

두 클라이언트 모두 OpenAI 호환 또는 Anthropic 호환 엔드포인트를 호출할 수 있습니다. 다만 선택 방식이 서로 다르며, 바로 그 한 가지 사실 때문에 작동하는 구성을 서로 변환할 수 없습니다.

nanobot은 어떤 제공업체 키를 작성했는지에 따라 결정합니다. 제공업체 참조에 따르면 providers 아래에서 만든 임의의 키는 직접 OpenAI 호환 제공업체로 처리되고, nanobot은 엔드포인트 URL을 알 수 없으므로 apiBase가 필요하며 apiKey는 선택 사항입니다. Anthropic 호환 게이트웨이의 경우 제공업체를 anthropic로 유지하고 apiBase를 재정의해야 합니다. 문서에는 임의의 사용자 지정 제공업체 이름은 OpenAI 호환만 지원하며 Anthropic Messages 요청 형식을 사용하지 않는다고 명시되어 있습니다. 이것이 이 비교에서 가장 큰 구성 함정입니다.

{
  "providers": {
    "kunavo": {
      "apiKey": "${KUNAVO_API_KEY}",
      "apiBase": "https://api.kunavo.com/v1"
    },
    "anthropic": {
      "apiKey": "${KUNAVO_API_KEY}",
      "apiBase": "https://api.kunavo.com"
    }
  },
  "modelPresets": {
    "openaiShaped": {
      "provider": "kunavo",
      "model": "claude-sonnet-5",
      "maxTokens": 1024
    },
    "anthropicShaped": {
      "provider": "anthropic",
      "model": "claude-sonnet-5",
      "maxTokens": 1024
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "modelPreset": "openaiShaped"
    }
  }
}

여기서는 이름이 두 번 중요합니다. openai, openai-codex, github-copilot 또는 lm-studio와 같은 기본 제공 이름과 충돌하지 않도록 하고, 사용자 지정 키에 apiType를 설정하지 마세요. 해당 필드는 providers.openai에만 사용됩니다. 명시적으로 이름을 지정한 사용자 지정 제공업체에서는 모델 ID가 작성한 그대로 전송되므로 model는 엔드포인트가 기대하는 정확한 ID여야 합니다. 일치하는 접두사가 제거되는 것은 provider: "auto" 아래에서뿐입니다. 이 재정의는 anthropic 제공업체 블록 자체를 수정하므로, 게이트웨이는 해당 제공업체를 가리키는 모든 프리셋에서 직접 Anthropic을 대신하며 그 옆에 추가되는 것이 아닙니다. 호환성을 위해 snake_case 키도 허용되지만 nanobot은 디스크에 camelCase로 다시 씁니다.

OpenClaw는 필드 하나로 결정합니다. 사용자 지정 제공업체 참조는 모든 항목을 models.providers 아래의 하나의 통일된 블록에 넣으며, api가 요청 어댑터를 선택합니다. 이 참조에는 openai-completions, openai-responses, anthropic-messages, google-generative-ai, ollama 및 bedrock-converse-stream를 포함한 11개의 값이 나열되어 있습니다. OpenClaw의 v2026.9.7 구성 스키마는 12번째 값인 google-interactions도 허용합니다. 이는 2026년 9월 25일에 추가되었으며 현재는 Google 제공업체 페이지에만 문서화되어 있습니다. baseUrl에 api가 없으면 기본값은 openai-completions입니다.

{
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "kunavo": {
        "baseUrl": "https://api.kunavo.com",
        "apiKey": "${KUNAVO_API_KEY}",
        "api": "anthropic-messages",
        "authHeader": true,
        "models": [
          {
            "id": "claude-sonnet-5",
            "name": "Claude Sonnet 5",
            "input": [
              "text"
            ],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 1024
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "kunavo/claude-sonnet-5"
      }
    }
  }
}

agents.defaults 아래에 모델 참조를 추가하는 것만으로는 등록되지 않습니다. 동일한 id을 가진 일치하는 항목이 models.providers.<id>.models[]에 있어야 합니다. 위의 1024는 첫 번째 시험을 위한 의도적으로 작은 출력 한도이며 모델의 최대값이 아닙니다. 라우팅하려는 모델에 대해서는 모델 페이지에서 contextWindow와 maxTokens를 가져오세요. Kunavo는 어느 클라이언트도 해당 엔드포인트에 대해 실행하지 않았습니다. 이 블록은 2026년 9월 21일에 두 프로젝트 자체의 구성 참조에서 확인한 것이므로, 예약된 작업을 이전하기 전에 직접 제한된 시험을 수행해야 합니다.

타사 엔드포인트가 도달할 수 없는 기능

두 프로젝트 모두 커스텀 엔드포인트에서 사라지는 구체적인 항목을 문서화합니다. 일반적인 가격 비교에서는 대개 건너뛰는 부분이며, 실제로 저렴한 경로가 비용 측면에서 무엇을 의미하는지 바꿉니다. nanobot 행은 위에 링크된 해당 제공업체 레퍼런스에서 가져왔고, OpenClaw 행은 동일한 구성 레퍼런스와 custom-provider 개념 페이지를 바탕으로 합니다. 헤더가 삭제되는 동작은 이 페이지에 설명되어 있습니다.

계획할 때 고려할 만한 결과는 두 가지입니다. 첫째, OpenAI 호환 OpenClaw 경로에서 네이티브가 아닌 호스트로 연결할 경우 클라이언트 측 프롬프트 캐시 힌트가 설계상 삭제되며, service_tier, store 및 attribution 헤더도 함께 삭제됩니다. 반면 anthropic-messages 경로에서는 암시적 베타 헤더가 사라집니다. 이는 클라이언트가 요청하는 내용을 바꾸는 것이지, 그 자체로 엔드포인트의 캐싱 여부를 결정하는 것은 아닙니다. 자체 측에서 캐싱하는 엔드포인트는 여전히 캐싱할 수 있으며, OpenClaw의 문서도 반대되는 내용을 말하지 않습니다. 따라서 어느 결과도 가정하지 마세요. 반복 작업을 캐시된 것으로 예산에 반영하기 전에 반환된 사용량을 확인하세요. 캐싱이 작동할 때 사용량 필드가 어떻게 표시되어야 하는지는 프롬프트 캐싱 가이드에서 설명합니다.

둘째, OpenClaw에서는 제공업체만큼 런타임도 중요합니다. 런타임 레퍼런스는 제공업체와 모델을 확인한 후 런타임을 결정하며, models.providers.<provider>.agentRuntime을 사용해 제공업체별로 하나를 고정할 수 있습니다. 기본 제공되는 openclaw 런타임은 준비된 턴을 직접 실행하고, codex, claude-cli 및 copilot는 각자의 구독 자격 증명을 사용하는 벤더 백엔드를 통해 실행됩니다. 이 백엔드가 커스텀 baseUrl을 지원하는지는 어느 쪽으로도 문서화되어 있지 않으므로, CLI 백엔드가 리디렉션될 것이라고 가정하지 말고 Kunavo 방식의 키는 openclaw 런타임에 속한다고 보세요. nanobot에서 이에 해당하는 경계는 구독 계정이 자체 OAuth 제공업체이며 nanobot provider login으로 로그인한다는 점입니다. 또한 제공업체 레퍼런스에는 OAuth 제공업체가 유효한 자동 대체 항목이 아니라고 나와 있습니다. 게이트웨이 키에는 이러한 특성이 전혀 상속되지 않습니다. OpenClaw의 README에는 유료 등급, 호스팅 서비스 또는 토큰이 없다고 명시되어 있으며, nanobot의 문서에도 유료 등급은 설명되어 있지 않습니다. 따라서 어느 쪽도 소프트웨어 요금제 제한을 문서화하고 있지 않습니다.

운영 비용: 소프트웨어는 $0이지만 실행 주기는 무료가 아닙니다

nanobot은 저장소 라이선스에 따라 MIT 라이선스를 적용받으며, OpenClaw의 README에는 유료 등급, 호스팅 서비스 또는 토큰이 없다고 명시되어 있습니다. 어느 쪽도 사용량 벤치마크를 공개하지 않으므로, 아래 내용은 측정 결과나 청구액 상한이 아니라 명시된 가정을 바탕으로 한 산술 계산입니다.

하나의 어시스턴트가 하루 30턴을 30일 동안 처리하고, 턴당 캐시되지 않은 입력 토큰 6,000개와 출력 토큰 400개를 사용한다고 가정하면 한 달에 입력 5.4M 토큰과 출력 360,000 토큰입니다. 현재 Kunavo 카탈로그 요금 기준으로 Claude Sonnet 5에는 입력 토큰 백만 개당 $1.40, 출력 토큰 백만 개당 $7.00가 표시되고, Claude Haiku 4.5에는 $0.70 및 $3.50이 표시됩니다.

하트비트 행은 OpenClaw 자체 수치를 사용합니다. 하트비트 레퍼런스에는 하트비트가 전체 에이전트 턴을 실행하고, API 키 인증의 기본 주기는 30분이며 OAuth의 기본 주기는 1시간이고, isolatedSession이 하트비트당 토큰 비용을 약 100K에서 약 2~5K 토큰으로 줄인다고 나와 있습니다. 이는 이 전체 비교에서 가장 크게 제어할 수 있는 비용 항목이며, 어떤 클라이언트를 선택했는지와는 무관합니다. 다음은 명시된 가정에 따른 토큰 산술 추정치이며, 캐시 요금, 하트비트 턴의 출력, 외부 도구 및 호스팅은 제외합니다.

두 가지 명확한 공백이 있습니다. 문서로 확인되지 않은 사항은 agents.defaults.heartbeat 블록이 없을 때 OpenClaw가 하트비트를 아예 실행하는지 여부입니다. 문서에는 기본 주기가 제시되어 있지만 기능이 기본적으로 활성화되어 있다고 명시되어 있지 않으므로, 위 행은 구성한 하트비트의 비용으로 읽으세요. 또한 nanobot의 구성 레퍼런스에는 게이트웨이 하트비트가 기본적으로 1800초마다 활성화되고 일반적인 결과는 "조용히 건너뜀"으로 처리된다고 나와 있습니다. 같은 레퍼런스에는 하트비트 평가가 모델 스트림을 여는 내부 작업 중 하나로 기재되어 있으므로, 건너뛴 하트비트가 반드시 무료인 것은 아닙니다. 하트비트당 토큰 수치는 공개하지 않으므로 nanobot의 유휴 비용은 자체 문서만으로 제시할 수 없습니다. 일정을 확정하기 전에 조용한 하루 동안 두 시스템을 모두 측정하세요.

OpenClaw가 기본적으로 활성화하는 것은 메모리 통합으로, 매일 03:00 cron에서 실행되며 dreaming.model을 설정하지 않으면 에이전트의 기본 모델을 사용합니다. 이를 더 저렴한 모델로 지정하는 것은 한 줄만 변경하면 됩니다. nanobot에도 유사한 작업이 있습니다. nanobot의 메모리 레퍼런스에는 Dream이 기본적으로 cron 일정으로 실행되며 더 저렴한 프리셋을 지정하는 modelOverride을 받는다고 나와 있으므로, 양쪽 모두에 대해 예산을 책정하세요. 별도의 idleCompactAfterMinutes(기본값 15)는 예약된 모델 호출이 아니라 압축 타이머이며, 문서에서는 이 기본값을 일반적인 KV 캐시 만료 기간과 연결합니다. 어느 프로젝트도 통합 실행당 토큰 수치를 공개하지 않으며, 두 시스템은 서로 무관합니다. 한 프로젝트의 수치를 다른 프로젝트에 적용하지 마세요.

토큰 외에도 게이트웨이를 계속 실행할 컴퓨터와 유료 채널 또는 도구 계정에 예산을 배정하세요. OpenClaw의 SMS 채널은 Twilio 설정을 사용하고, Signal 채널은 자체 번호와 함께 로컬 데몬 또는 컨테이너로 실행되는 signal-cli를 사용합니다. nanobot의 전사 옵션과 이미지 또는 검색 도구도 별도 계정입니다.

구독 대신 선불 크레딧으로 모델 비용을 충당하려는 경우, Kunavo의 최소 충전액은 $10 선불 크레딧이며 잔액은 만료되지 않습니다. 먼저 결제 가이드를 읽으세요. 카탈로그 추정치는 상한이 아니며, 실제 비용이 상류 비용을 기준으로 청구될 때 더 높아질 수 있습니다. 선택한 클라이언트에서 해당 제한된 시험을 실행할 준비가 되면 Kunavo 계정을 생성하세요.

양방향으로 서로 전환하기

자동으로 이전되는 것은 없다고 가정하세요. 다른 형식에 맞게 제공업체 블록을 직접 다시 작성해야 합니다. nanobot의 modelPresets 항목은 OpenClaw의 models.providers.<id>.models[]과 직접 대응하지 않으며 그 반대도 마찬가지입니다. 채널 자격 증명은 채널별로 다시 발급해야 합니다. 일정은 상태가 아니라 정의로 이동합니다. nanobot은 <workspace>/cron/jobs.json에 cron 상태를 유지하며, 예약된 작업이 실행되려면 두 제품 모두 게이트웨이 프로세스가 계속 실행 중이어야 합니다.

의도적으로 내보낼 가치가 있는 부분은 메모리입니다. nanobot의 영구 지식은 작업 공간 내부의 SOUL.md, USER.md 및 memory/MEMORY.md에 저장되며, 작업 공간의 기본 경로는 ~/.nanobot/workspace/입니다. OpenClaw는 기본적으로 작업 공간을 ~/.openclaw/workspace에 두고, 구성, 자격 증명 및 세션을 보관하는 ~/.openclaw/와 분리합니다. OPENCLAW_WORKSPACE_DIR을 사용하면 에이전트 작업 공간 레퍼런스에 따라 제공업체별 기본 작업 공간 경로를 재정의할 수 있습니다. 파일을 복사한 다음 대상에서 읽어 보세요. 파일을 옮겼다는 사실만으로 다음 세션이 올바른 사실을 검색한다는 보장은 없습니다.

먼저 반복 작업 하나만 옮기고, 대체 작업이 이를 완료하고 재시작 후에도 정상 작동할 때까지 기존 설치를 유지하세요. 후보가 실제로 nanobot이 아닌 다른 제품과 OpenClaw의 비교라면 워크플로별 대안을 비교하세요. 이미 OpenClaw를 선택했고 모델 경로만 필요하다면 제공업체 비교와 운영 비용 분석이 이 페이지보다 더 자세히 다룹니다.

자주 묻는 질문

확인한 소스 문서: 2026년 9월 21일 기준 두 저장소, 게시된 문서, nanobot-ai의 PyPI 기록 및 openclaw의 npm 기록입니다. 2026년 10월 1일에는 OpenClaw의 api 값과 openai-completions 기본값을 게이트웨이 구성 레퍼런스, Google 제공업체 페이지 및 v2026.9.7의 구성 스키마와 대조하여 다시 확인했습니다. Kunavo는 어느 클라이언트도 런타임 테스트하지 않았으며, 구성 블록은 벤더 문서에서 읽은 것입니다. Kunavo 요금은 실시간 카탈로그에서 가져왔고 총액은 명시된 가정에 따른 토큰 산술이며, 측정된 작업 비용이 아닙니다.