- Claude Code의
ANTHROPIC_API_KEY 이외에 OpenRouter를 경유하여 :free 모델을 호출하는 설정을 추가할 수 있습니다 - 조사·요약·초안 작성 등의 "품질 80%로 충분한 태스크"를 :free 모델로 흘려보내면 월 LLM 비용이 대폭 절감됩니다.
- 본 기사에서는 환경 설정·모델 선정·프롬프트 패턴·비용 계산의 실천 절차를 해설합니다.
Claude Code는 강력한 AI 코딩 어시스턴트이지만, claude-opus-4나 claude-sonnet-4를 그대로 계속 사용하면 월 $50~200에 달하는 경우가 있습니다.
반면 OpenRouter에서는 qwen/qwen3-8b:free나 meta-llama/llama-4-maverick:free 등, 무료 범위에서 사용할 수 있는 고성능 모델이 상시 여러 개 제공되고 있습니다.
발상의 전환: 모든 태스크를 최고 품질 모델에 흘려보내는 것이 아니라,
"태스크 품질 요구사항 × 비용"에 따라 모델을 구분하여 사용한다
| 용어 | 개요 |
|---|
| Claude Code | Anthropic 製의 터미널 통합 AI 코딩 툴 |
| OpenRouter | 여러 LLM 프로바이더를 통합 API로 다룰 수 있는 프록시 서비스 |
:free 모델 | OpenRouter 상에서 레이트 리밋(Rate Limit)은 있지만 토큰 과금이 제로인 모델군 |
OPENROUTER_API_KEY | OpenRouter 대시보드에서 발행하는 Bearer 토큰 |
OpenRouter의 :free 모델은 openrouter.ai/models에서 필터 free: true를 선택하면 목록을 확인할 수 있습니다 (2026년 시점에서 30개 모델 초과).
가장 간단한 접근 방식. .zshrc / .bashrc에 아래 내용을 추가한다.
# 품질 최우선 (코드 생성·리팩토링)
alias cc-pro='claude'
# 비용 최소 (조사·요약·주석 생성)
...
사용법:
# 통상적인 Claude Code (과금 있음)
cc-pro "이 함수를 리팩토링하고 테스트도 작성해줘"
# :free 모델 (과금 없음)
...
포인트: ANTHROPIC_BASE_URL을 OpenRouter로 향하게 하면, Claude Code는 OpenRouter를 "Anthropic 호환 API"로 취급합니다. ANTHROPIC_MODEL 환경 변수로 호출할 모델을 덮어쓸 수 있습니다 (Claude Code v1.x 이후 대응).
프로젝트 루트에 .claude/settings.json을 두어 리포지토리 단위로 기본 모델을 고정할 수 있습니다.
{
"model": "qwen/qwen3-8b:free",
"apiKeyHelper": "echo $OPENROUTER_API_KEY",
...
}
활용 예:
my-project/
├── .claude/
│ └── settings.json ← :free 모델 고정 (문서 생성 리포지토리)
...
문서 전용 리포지토리나 사내 Wiki 업데이트 스크립트 등, 코드 품질보다 속도·비용이 우선되는 용도에 적합합니다.
입력 프롬프트의 키워드로 "무료 모델" "과금 모델"을 자동 분류하는 래퍼(Wrapper) 스크립트.
#!/usr/bin/env bash
PROMPT="$*"
...
chmod +x cc-router
alias cc='cc-router'
cc "이 함수의 README를 일본어로 작성해줘" # → :free
...
PR의 차이점 요약·코드 리뷰 코멘트를 CI에서 자동 생성하는 워크플로우 예시. OpenRouter :free 모델을 사용함으로써 비용 $0.
name: AI PR Summary
on:
...
주의: OPENROUTER_API_KEY는 GitHub Secrets에 등록하고, 워크플로우 파일에는 직접 쓰지 말 것.
:free 모델은 컨텍스트 길이·응답 품질이 유료 모델보다 낮을 수 있습니다. CLAUDE.md
에 모델 특성을 전제로 한 제약 사항을 작성함으로써 출력 품질을 안정시킨다.
<!-- CLAUDE.md (이 리포지토리가 :free 모델 전용인 경우) -->
## 모델 동작 지침
- 응답은 **500 토큰 이내**로 제한
...
짧고 명확한 제약을 작성함으로써, 컨텍스트 (Context) 소비를 억제하면서 오답을 줄일 수 있다.
| 모델 | 특기 분야 | 컨텍스트 (Context) | 속도 |
|---|
qwen/qwen3-8b:free | | | |
| 일본어·다국어·범용 | 32K | 빠름 | |
qwen/qwen3-14b:free | | | |
| 코드·추론 | 32K | 보통 | |
meta-llama/llama-4-maverick:free | | | |
| 영어 코드·범용 | 128K | 보통 | |
google/gemma-3-12b-it:free | | | |
| 영어·경량 태스크 | 8K | 빠름 | |
mistralai/mistral-7b-instruct:free | | | |
| 영어·요약·분류 | 32K | 빠름 | |
최신 대응 모델 목록은 openrouter.ai/models 에서
Free
필터를 적용하여 확인.
월 100회, 평균 2K 토큰(입력 1K + 출력 1K)의 태스크를 실행했을 경우:
| 구성 | 월간 예상 비용 |
|---|
| claude-sonnet-4 (100%) | 약 $15~30 |
| ... | |
"모든 태스크를 :free 모델로 만드는 것"은 품질 리스크가 있지만, 70%를 배분하는 것만으로도 월 비용을 약 70% 절감할 수 있다는 계산이 나온다.
:free
모델은 **요청 수 제한 (Rate Limit)**이 있다 (OpenRouter의 경우, 무료 프레임은 대략 200 req/day 전후).
CI에서 배치 처리(Batch Processing)를 할 때는 sleep 2 등으로 간격을 둔다.
for file in docs/*.md; do
cc-free "이 Markdown의 오타를 수정해줘" < "$file"
sleep 2 # 레이트 리밋 (Rate Limit) 대책
...
:free
모델은 모델 버전이 예고 없이 변경될 수 있다.
프로덕션 코드의 자동 생성에는 사용하지 말고, 리뷰 지원·문서 보조 용도로 한정하는 것이 안전하다.
무료 모델의 컨텍스트 (Context) 길이는 짧은 경우가 많다.
긴 diff를 통째로 전달하기보다 git diff --stat이나 head -n 50으로 전처리를 하는 것이 좋다.
# NG: diff 전문을 그대로 전달
git diff | cc-free "요약해줘"
# OK: stat으로만 압축
...
| # | 패턴 | 용도 |
|---|
| 1 | 셸 에일리어스 (Shell Alias) | 개인 개발·수동 전환 |
| 2 | .claude/settings.json | 프로젝트 단위의 기본 설정 |
| 3 | 키워드 라우팅 스크립트 | 자동 분류로 번거로움 제로 |
| 4 | GitHub Actions 연동 | CI 비용 제로의 PR 자동 요약 |
| 5 | CLAUDE.md 제약 프롬프트 | :free 모델의 출력 품질 안정화 |
"전부를 무료 모델로 만드는 것"이 아니라, "태스크의 성격에 맞춰 모델을 선택하는 것"이라는 설계 사상이 중요하다. 비용 관리를 시스템화함으로써, AI 툴을 죄책감 없이 마음껏 사용할 수 있게 된다.
- Claude Code 공식 문서
- OpenRouter — 모델 목록
- OpenRouter API 문서
- Qwen3 모델 카드 (Hugging Face)
- Llama 4 Maverick (Meta)
✍️ 본 기사 저자: 합동회사 지모랩 (Jimolab Co., Ltd.)
지모랩은 하치오지를 거점으로 AI를 활용한 SaaS를 다수 개발하고 있습니다. 본 기사의 기술 검증도 그러한 개발 과정의 부산물입니다.
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