이 페이지는 content/freetoken_en.md 초안을 바탕으로, OpenClaw 에서 무료 Token 모델 워크플로를 시험해 보고 싶은 사용자를 위해 다시 정리한 내용입니다.
왜 이 두 모델이 중요한가
원본 초안에서는 Hunter Alpha 와 Healer Alpha 를 OpenRouter 상에서 매우 강력한 무료 조합으로 설명합니다. 두 모델 모두 openrouter/ 접두사로 제공되며, 일정 기간 동안 입력과 출력이 모두 무료라고 소개되어 있습니다.
- 무료 기간 가격은 입력
0 / 1M, 출력0 / 1M으로 언급됨 - Hunter Alpha 는 장문맥 계획과 추론에 강함
- Healer Alpha 는 이미지와 오디오를 포함한 멀티모달 실행에 강함
- 둘을 나누어 쓰면 OpenClaw 의 Agent 구조와 잘 맞음
Hunter Alpha
Hunter Alpha 는 이 조합에서 계획과 추론을 담당하는 쪽입니다.
핵심 스펙
- 파라미터 규모:
1T로 소개됨 - 컨텍스트 창:
1,048,576tokens - 최대 출력:
32K - 속도: 약
38 tokens/s - 지연: 약
1.57s
적합한 사용 사례
- 대규모 프로젝트 계획
- 장문맥 추론
- 매우 큰 PDF 또는 문서 분석
- 복잡한 코드베이스 리팩토링
- OpenClaw 내부의 다단계 Agent 워크플로
짧은 결론
OpenClaw 에게 매우 큰 문맥을 넘긴 뒤 먼저 깊이 생각하게 하고 싶다면 Hunter Alpha 가 더 적합합니다.
Healer Alpha
Healer Alpha 는 이 조합에서 실행 중심의 멀티모달 모델입니다.
핵심 스펙
- 컨텍스트 창:
262,144tokens - 최대 출력:
32K - 속도: 약
24 tokens/s - 지연: 약
1.40s
입력 지원
- 이미지
image_url - 오디오
WAV - 비디오
video_url - 텍스트
적합한 사용 사례
- 스크린샷과 이미지 분석
- 오디오 전사와 요약
- 크로스모달 추론
- 현실 세계형 멀티모달 Agent 작업
짧은 결론
OpenClaw 가 텍스트만이 아니라 보고, 듣고, 여러 입력을 함께 다뤄야 한다면 Healer Alpha 가 더 적합합니다.
OpenClaw 에서의 추천 분담
Hunter Alpha를 계획용 브레인으로 사용Healer Alpha를 멀티모달 실행기로 사용
이렇게 나누면 깊은 추론과 현실 감지 작업을 더 명확하게 분리할 수 있습니다.
시작 방법
https://openrouter.ai로 이동- 이메일 또는 Google 로 가입
- 필요하면 대시보드에서 API Key 생성
https://openrouter.ai/chat에서 직접 사용하거나 OpenClaw 에 연결
모델 ID
openrouter/hunter-alphaopenrouter/healer-alpha
Python 예시
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
api_key="your_free_key"
)
response = client.chat.completions.create(
model="openrouter/hunter-alpha",
messages=[{"role": "user", "content": "Your massive task..."}]
)
OpenClaw 참고
원본 초안에 따르면 OpenClaw v13 에서는 Hunter Alpha 와 Healer Alpha 가 설치기 내부 옵션으로 포함되어 있어서, 호환 환경이라면 모델 ID 를 직접 입력하지 않아도 될 수 있습니다.
바로가기 링크
- Hunter Alpha:
https://openrouter.ai/openrouter/hunter-alpha - Healer Alpha:
https://openrouter.ai/openrouter/healer-alpha - OpenRouter Chat:
https://openrouter.ai/chat - OpenClaw:
https://openclaw.ai