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가장 토큰 효율적인 오픈소스 AI 에이전트
개요
OpenClaky는 Claude Code와 유사한 비용으로 기능성 면에서 비슷하며, 다른 오픈소스 에이전트에 비해 크게 절약됩니다(OpenClaw 대비 ~50%, Hermes보다 ~3× 저렴함). 100% 오픈 소스(MIT), BYOK은 2년간의 Agentic R&D와 하네스 엔지니어링을 기반으로 모든 OpenAI 호환 모델과 함께 사용되었습니다. 웹사이트: https://www.openclacky.com/ · 뒷받침 같은 작업입니다, 얼마나 지불하나요? 비슷한 에이전트 작업 부하 하에서 OpenClacky는 주류 대안에 비해 토큰 비용을 크게 절감합니다. 수치는 내부 공통 에이전트 작업에 대한 평균값으로, Claude 코드를 기준으로 합니다. 전체 벤치마크 보고서는 GitHub에 게시될 예정입니다. 핵심 에이전트의 역량은 전반적으로 비슷한 수준이며, 실제 차별점은 입니다. 특징을 잘라내는 것이 아니라 각 층마다 올바른 선택을 복합적으로 쌓아가는 것입니다. 세션은 절대 재시작하지 않고, 캐시 마커가 두 배로 표시되며, 시스템 프롬프트는 변형되지 않으므로 압축 시 캐시가 계속 재사용됩니다. 단지.
개요(AI 번역)
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가장 토큰 효율적인 오픈소스 AI 에이전트.
OpenClaky는 Claude Code와 동일한 비용 면에서 기능과 동등하며, 다른 오픈소스 에이전트에 비해 상당한 비용 절감을 보여줍니다(OpenClaw 대비 ~50%, 비용은 Hermes의 ~1/3 수준). 100% 오픈 소스(MIT), 모든 OpenAI 호환 모델에 BYOK, 2년간의 에이전트 연구개발과 하네스 엔지니어링을 기반으로 구축됨.
웹사이트: https://www.openclacky.com/ · 미라클플러스 · 젠펀드 · 세쿼이아 차이나 · 힐하우스 캐피털
왜 OpenClacky인가요?
같은 작업입니다, 얼마나 지불하나요? 비슷한 에이전트 작업 부하 하에서 OpenClacky는 주류 대안에 비해 토큰 비용을 크게 절감합니다.
| 에이전트 | 상대 비용 | 주석 |
|---|---|---|
| 오픈클래키 | ~0.8× | 16개의 도구 · ~100% 캐시 히트 · 서브에이전트 라우팅 |
| 클로드 코드 | 1.0× (기준선) | 세계적 수준의 하네스, 폐쇄 소스 구독 |
| OpenClaw | ~1.5× | 비교 가능한 하네스 에이전트 |
| 헤르메스 | ~3× | 52개의 내장 도구 — 스키마 불필요한 ~3–4× |
수치는 내부 공통 에이전트 작업에서 Claude 코드를 기준으로 측정한 평균입니다. 전체 벤치마크 보고서는 GitHub에 게시될 예정입니다.
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README
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OpenClacky
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The most Token-efficient open-source AI Agent.
OpenClacky matches Claude Code on capability at comparable cost, and saves significantly against other open-source agents (~50% vs OpenClaw, costs only ~1/3 of Hermes). 100% open source (MIT), BYOK with any OpenAI-compatible model, built on two years of Agentic R&D and harness engineering.
Website: https://www.openclacky.com/ · Backed by MiraclePlus · ZhenFund · Sequoia China · Hillhouse Capital
Why OpenClacky?
Same task, how much do you pay? Under comparable agent workloads, OpenClacky saves a large amount of Token spend compared to mainstream alternatives.
| Agent | Relative cost | Notes |
|---|---|---|
| OpenClacky | ~0.8× | 16 tools · ~100% cache hit · subagent routing |
| Claude Code | 1.0× (baseline) | World-class harness, closed-source subscription |
| OpenClaw | ~1.5× | Comparable harness agent |
| Hermes | ~3× | 52 built-in tools — schema bloat ~3–4× |
Numbers are averages measured on internal common agent tasks, using Claude Code as the baseline. Full benchmark reports will be published on GitHub.
Feature comparison
Core agent capability is roughly on par across the field — the real differentiators are cost, openness, Skill evolution, and integrations.
| Feature | Claude Code | OpenClaw | Hermes | OpenClacky |
|---|---|---|---|---|
| Token cost | 1.0× | ~1.5× | ~3× | ~0.8 |
| Open source | ❌ Closed | ✅ Open | ✅ Open | ✅ MIT |
| BYOK / model freedom | ❌ Anthropic only | ✅ | ✅ | ✅ |
| Skill self-evolution | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |
| IM integration (Feishu/WeCom/WeChat/Discord/Telegram) | ❌ | ✅ | ✅ | ✅ |
How we get the cost down
Not by cutting features — by compounding the right choice at every layer.
1. Ultra-high cache hit rate
Sessions never restart, double cache markers, Insert-then-Compress — the system prompt is never mutated, so compression still reuses the cache. Measured cache hit rate: near 100%.
2. Minimal tool set
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