IT는 좋아하지만 프로그래밍이 직업이 아닌 사람들의 오픈클로 사용기입니다.

테스트 기기 (맥)

 - 미니 M1 (8/512)

 - 에어 M3 (16/1024)

 - 미니 M4 (16/256)

1. 설치가 로또다

우선 미니 M4에서 설치를 해봤는데 최종적으로는 설치를 못했습니다. 원론적인 설치법은

 - 노드 설치 → 홈브류 설치 → 오픈클로 설치 → 온보드로 셋업

의 과정인데 오픈클로 설치 과정에서 SUDO로 실행시켜야 설치가 되고 미니 M4의 경우는 텔레그램 토큰값을 넣어줘서 봇을 돌림에도 응답이 없고 (동일 과정을 미니 M1, 에어 M3는 문제 없이 했음) 미니 M1은 정확하게 기억은 안 나는데 M4하고 또 다른 오류로 구동이 안되서 M1은 초기화 한 번 해주고 정상적으로 설치했습니다.

2. 왜 맥인가?

써보니까 두 가지 맥락에서 규정지을 수 있을듯 합니다. 챗GPT나 제미나이처럼 외부 AI를 연동시키는 방법, 로컬 LLM을 돌리는 방법인데요,

- 외부 AI를 연동할 경우 맥의 필요성

저전력 + 저발열 + 무소음. 사실 이걸로 종결이지 않나 합니다. 외부 AI를 연동시킬려면 기기 성능보다도 있는듯 없는듯이 더 중요한 점이고 이 관점에서라면 굳이 M4 기본형을 살 필요 없이 M1이나 M2 중고 최대한 싼 거 사서 돌리는 게 무조건 더 이득이지 않나 합니다.

- 로컬 LLM을 쓸 때 맥의 필요성

저전력 + 저발열 + 무소음에 통합 램때문인듯 하더군요. x64 + GPU 조합은 엔간하면 16GB VRAM이 발목을 잡게 되는데 맥은 CPU + GPU의 통합 램으로 인해 24 GB ~ 64GB(M4 / M4프로 미니)를 온전하게 AI를 구동하는데 쓸 수 있으니까요.

즉, 속도는 엔비디아 GPU + VRAM이 당연히 좋지만 이를 구동하려면 전력 + 발열 + 소음 때문에 가정용으로 24시간 상시 구동에 맞는가? 에 대한 질문. 그리고 저 두 조합보다는 느리지만 어쨌건 AI가 쓸 수 있는 RAM 용량 자체는 x64 더 쉽다는 점 때문에 로컬 LLM을 위해서라도 x64들보다 맥을 더 추천하는 거 같습니다. M4 통합 램 대역폭이 120GB/s인데 이게 GPU VRAM보다는 많이 느리지만 x64용 DDR5 보다는 두 배이상 빠르니까요.

그렇다면 이쯤에서 드는 의문. 뭘로 보나 미니 M4 기본형은 제일 어정쩡하고 애매한 물건인데 이게 왜 품귀일까? 하는 점입니다. 외부 AI 끌어쓸려면 M1만 되도 치고 넘치고 로컬 LLM 돌릴려면 기본형 16기가는 많이 부족하니까요. (즉, 30 정도면 중고로 구할 수 있는 M1이 제일 괜찮아 보이는데..)

3. 무엇을 할 수 있나?

제미나이 물려서 제가 시도해 본 몇 가지 작업들입니다.

 - 네이버페이로 지난 달에 샀던 물품 좀 알려줘

 - 다운로드 폴더의 파일들 지워줘

 - 바탕화면에 있는, 2025년 10월에 만들어진 스크린샷 파일들을 지워줘

오픈클로는 (조건이 맞았을 경우) 위 작업들을 모두 완벽하게 처리하더군요. 처리 흐름이 대략 이렇게 되는 거 같습니다.

사용자가 일을 시킴 → 오픈클로가 제미나이한테 시킴 → 작업 권한은 오픈클로가 넘겨줌 → 제미나이 결과값을 오픈클로가 받음 → 오픈클로가 사용자한테 결과 보고

AI 에이전트라는 말 답게 질답만 하는 LLM에게 컴터 내부 작업들을 마구마구 시키는 놈이 오픈클로인거죠.

로컬 LLM의 경우  일단 미니 M4에 오픈클로가 제대로 안 깔려서 미니 M3에 깔아봤는데요 몇 가지 제약이 있습니다.

 - 딥시크나 gemma 같은 LLM들은 아직 오픈클로에서 지원하지 않음

 - 램에 따라 구동 가능한 로컬 LLM 모델들이 다름

일단 딥시크, 제마같은 것들은 오픈클로에서 쓸 수가 없어서 저는 qwen3으로 로컬 LLM을 돌리고..

에어 M3가 16기가 램이지만 16기가 다 쓰는 LLM이 돌아가면 컴터를 못 쓸 정도로 느려져서 우선 8GB에서 구동 가능한 qwen3:8b로 테스트해봤는데요..

그냥 qwen3:8b 요놈은 바보라고 칩시다. 제미나이가 파일 삭제 명령을 주면 1~2분만에 깔끔하게 다 지우고 결과갑 텔레로 쏴주는데 qwen3:8b는 같은 명령을 주면 파일 삭제 방법을 알려주는데만 몇 분이 걸리더군요.

4. 비용

오픈클로는 무료지만 외부 AI를 끌어 쓰면 당연히 토큰값은 내야죠. 저같은 경우..

구글 AI 스튜디오에서 API 키값 받아 오픈클로에 연동 →  자꾸 돈내라는 메시지만 나오고 사용 불가 → 구글 원 프리미엄 가입 → 이게 첫 달 무료 때문인지 구글 AI 스튜디오는 여전히 무료 계정이라 나오면서  사용 불가 → 무료 사용 기간 없이 월 2.9만원인 구글 AI 프로 결제 → 유료 API 사용 가능

의 과정으로 API키를 연동시켜 제미나이와 붙여봤고요.

기본적인 텍스트 입출력은 비용이 쎄지 않은 거 같은데 사이트 들어가서 뭐 봐라. 파일작업 해라 이런 거는 토큰을 많이 쓰는 거 같더군요. 몇 가지 해보니 구글 AI 프로의 2.9만원과는 별개로 토큰 사용요금 만원 정도가 발생합니다.

5. 묘한점

지금 에어 M3와 미니 M1에 모두 오픈클로 깔아서 텔레그램 연동 후 돌리고 있는데요..

 - 에어의 오픈클로는 파일작업 같은 게 다 되는데,

 - 미니의 오픈클로는 권한을 이유로 동일 작업이 안 됩니다.

오픈클로에 물어보니 권한문제라고 하는데 좀 더 알아봐야 겠습니다.

6. 다시 돌아오는 결론: 외부 AI vs 로컬 LLM

일단 맥미니 M4 32/256 하나 주문해놨습니다. 향후 과제는

 - 램 8GB에서 구동되는 LLM과 16기가에서 구동되는 LLM의 성능 차이 -> 맥 내부의 작업을 얼마나 깔끔하게 할 수 있을까?

가 될 거 같아요. 미니 M4를 한 번 초기화하고 여기에 오픈클로 + 올라마 + 16GB에서 구동 가능한 LLM 설치해보고 테스트해보면서 8GB 일 때보다 좀 더 낫다면 미니 M4 기본형은 처분하고 32기가로 가는거고,

램이 8기가나 16기가나 로컬 LLM 성능이 여전히 거지같다 이러면 그냥 미니 M4 기본형은 쓰던데로 일하는 용도로 쓰고 M1에 제미나이 같은 거 물려야죠.

이상 간단하게 써보는 오픈클로 사용기였습니다.