AI가 알아서 24시간 코인 매매를 해준다는데, 정말 가능할까요? 저도 처음엔 믿기 어려웠습니다. 오픈클로(OpenClaw)라는 프로그램이 SNS에서 난리가 났길래 직접 테스트해봤는데요. 결론부터 말씀드리면 생각보다 복잡했고, API 비용 폭탄을 맞았습니다. 10만 원으로 시작했다가 API 사용료만 10만 원이 더 나갔거든요. 4개월째 자동매매 봇을 직접 만들고 있는 제 입장에서 보면, 오픈클로는 흥미로운 도구지만 아직 완성형은 아니었습니다.
오픈클로가 뭐길래 난리인가요
오픈클로는 로컬 AI 에이전트 플랫폼(Local AI Agent Platform)입니다. 여기서 에이전트란 단순히 대화만 하는 챗봇이 아니라, 사용자의 명령을 받아 실제로 컴퓨터를 제어하고 작업을 수행하는 AI를 의미합니다(출처: GitHub OpenClaw). 쉽게 말해 제 컴퓨터 안에서 24시간 돌아가는 비서를 두는 셈이죠.
기존 ChatGPT나 제미나이(Gemini)와의 가장 큰 차이는 '실행 능력'입니다. ChatGPT는 질문하면 답변만 해주지만, 오픈클로는 제 컴퓨터에 직접 접속해서 파일을 만들고, 프로그램을 실행하고, 심지어 코인 거래소에 로그인해서 매수·매도까지 합니다. 텔레그램(Telegram)이나 디스코드(Discord) 같은 메신저와 연동하면, 제가 밖에 있어도 채팅 하나로 집 컴퓨터를 조종할 수 있습니다.
솔직히 저는 이게 정말 될까 반신반의했습니다. 하지만 실제로 설치해보니 생각보다 간단했어요. 구글 제미나이 API 키를 발급받고, 노드JS(Node.js)와 WSL(Windows Subsystem for Linux) 같은 기본 환경을 세팅한 뒤, 터미널에 명령어 몇 줄만 입력하면 됩니다. 여기서 API 키란 외부 프로그램이 제미나이 같은 AI 모델을 호출할 수 있도록 허가해주는 일종의 인증 코드입니다. 문제는 이 API를 부를 때마다 돈이 나간다는 점이었죠.
API 비용이 생각보다 어마어마합니다
제가 오픈클로를 4일간 돌렸는데, API 사용료만 10만 원이 나왔습니다. 처음엔 무료 플랜으로 테스트했는데, 질문 10개 정도 하니까 바로 한도가 찼어요. 그래서 유료 API로 전환했는데, 질문 하나당 API 요청이 적게는 3개, 많게는 20개씩 발생하더라고요. 오픈클로가 제미나이한테 계속 물어보고 확인하고 재실행하는 과정에서 API 호출이 기하급수적으로 늘어난 겁니다.
여기서 API 호출 횟수란 AI 모델에게 데이터를 보내고 응답을 받는 통신 횟수를 의미합니다. 클라우드 기반 AI 모델은 이 호출 횟수에 따라 과금되는 구조인데요. 오픈클로는 작업 하나를 처리할 때 여러 단계로 쪼개서 AI에게 물어보기 때문에, 생각보다 훨씬 많은 API 요청이 발생합니다(출처: Google AI for Developers). 제가 코인 자동매매 프로그램을 만들고 지우고 수정하는 과정을 반복하니까, API 사용량이 폭발적으로 증가했던 거죠.
그래서 많은 분들이 맥미니(Mac mini)와 로컬 LLM(Large Language Model)에 관심을 갖는 이유가 여기에 있습니다. 로컬 LLM이란 클라우드가 아닌 내 컴퓨터에 직접 설치해서 돌리는 AI 모델을 뜻하는데요. API 비용이 아예 발생하지 않고, 저전력으로 24시간 돌릴 수 있다는 장점이 있습니다. 저도 지금 로컬 LLM으로 전환해서 테스트 중인데, 제미나이보다는 좀 멍청하긴 해도 비용 부담이 없다는 게 큰 메리트입니다.
안정성 문제로 계속 멈춥니다
오픈클로의 가장 큰 문제는 안정성이었습니다. 금요일 저녁에 노트북에 오픈클로를 돌려두고 퇴근했는데, 다음날 확인하니 컴퓨터가 꺼져 있더라고요. 원인은 정확히 모르겠지만, 아마 노트북 절전 모드나 하드디스크 절전 설정 때문에 시스템이 자동으로 종료된 것 같습니다. 제가 메시지를 보내도 답장이 안 와서 그제야 알았어요.
그래서 집에 있던 미니PC로 다시 시작했는데, 이번엔 프로그램 오류가 터졌습니다. 오픈클로가 만든 자동매매 프로그램이 실행 도중에 계속 종료되는 현상이 반복됐거든요. 한참 지나서야 오픈클로한테 물어봤더니 오류가 났다고 하더라고요. 그 사이에 보유하고 있던 코인들이 방치돼서 손실이 발생했습니다.
솔직히 이건 좀 예상 밖이었습니다. 저는 사람의 개입 없이 24시간 알아서 돌아갈 거라는 기대가 있었거든요. 하지만 실제로는 계속 모니터링을 해줘야 하고, 오류가 나면 직접 수정 명령을 내려야 했습니다. 제가 4개월째 자동매매 봇을 만들면서 느낀 건데, 안정적인 봇을 만들려면 예외 처리(Exception Handling)가 정말 중요합니다. 예외 처리란 프로그램 실행 중 발생할 수 있는 오류 상황을 미리 대비해서 처리하는 코드 로직을 의미하는데요. 오픈클로가 만든 프로그램에는 이런 예외 처리가 충분하지 않아서, 예상치 못한 상황에서 자꾸 멈춰버렸던 겁니다.
주요 안정성 이슈를 정리하면 다음과 같습니다:
- 컴퓨터 절전 모드로 인한 프로그램 종료
- 자동매매 프로그램 실행 중 오류 발생
- API 응답 지연으로 인한 타임아웃
이런 문제들 때문에 결국 4일간 약 6,000원 손실을 기록했습니다.
실전 투자자 입장에서 본 한계
저는 지금 4개월째 나만의 자동매매 봇을 만들고 있습니다. 백테스팅(Backtesting)과 실전을 계속 반복하면서 코인 선물 봇을 테스트하는데, 아직도 완성이 안 됐어요. 백테스팅이란 과거 데이터를 기반으로 매매 전략을 시뮬레이션해보는 과정을 의미합니다(출처: 한국거래소). 제 경험상 자동 봇을 제대로 만들려면 최소 8개월 이상 걸릴 것 같습니다.
오픈클로는 흥미로운 도구지만, 전문 투자자 관점에서 보면 한계가 명확합니다. 첫째, 매매 전략이 일관성이 없습니다. 프로그램을 만들고 지울 때마다 오픈클로가 매번 다른 전략을 시도했어요. 어떤 땐 분산 투자, 어떤 땐 한 종목 집중, 어떤 땐 단타 전략. 이렇게 들쑥날쑥하면 수익을 낼 수가 없습니다.
둘째, 리스크 관리가 부족합니다. 손절(Stop Loss) 설정이나 포지션 사이징(Position Sizing) 같은 기본적인 리스크 관리 기능이 제대로 작동하지 않았어요. 손절이란 손실이 일정 수준 이상 커지기 전에 미리 매도해서 손실을 최소화하는 기법입니다. 포지션 사이징은 한 번의 거래에 투입할 자금 비율을 정하는 것이고요. 이런 기본 개념이 없으면 한 번의 큰 손실로 계좌가 날아갈 수 있습니다.
셋째, 투자 지식이 필요합니다. 제가 코인을 한 번도 안 해봤다고 말씀드렸는데, 그래서 더 힘들었어요. 업비트 앱 사용법, 해외 거래소 계정 개설, API 연동 같은 기본 절차부터 막혔거든요. 오픈클로한테 전부 시키면 되는 줄 알았는데, 결국 제가 직접 배워야 했습니다.
제가 직접 써본 결론은 이렇습니다. 오픈클로는 단순 반복 업무를 자동화하는 데는 유용하지만, 실전 투자에 바로 쓰기엔 위험합니다. 코딩이나 AI 구조에 대한 이해 없이 무턱대고 고성능 API를 연결하면, 저처럼 비용 폭탄을 맞을 수 있고요. 자동매매를 정말 하고 싶으시다면, 차라리 직접 봇을 만들거나 검증된 플랫폼을 쓰는 게 낫다고 봅니다.
오픈클로는 강력한 잠재력을 가진 도구는 맞습니다. 하지만 지금 당장 완전 자동으로 돈을 벌어다 주는 마법의 프로그램은 아닙니다. 제 경험상 최소 몇 달간 테스트하고 최적화하는 과정이 필수적이고, 보안 문제도 신경 써야 합니다. 개인 정보 유출 위험도 있으니까요. 궁금하시면 한번 써보시되, API 비용과 안정성 문제를 꼭 염두에 두시기 바랍니다. 저는 일단 로컬 LLM으로 계속 실험해볼 생각입니다.