들어가는 말
OpenClaw는 설치만으로 끝나는 게 아니었다. 매일 새로운 오류가 발생해서 어제 막은(줄 알았던) 게 또 터지는 상황이 반복된다. 이렇게 기록으로 남기면 시간이 덜 아깝게 느껴질 것 같아, 'OpenClaw-WorkLog'라는 이름의 카테고리를 하나 파고 일지를 쓰기 시작한다. 2026년 4월 12일, 일요일의 OpenClaw 운영 일지 작성을 시작한다.
오류 상황
평소 구글링이나 SNS 활동 중에 블로그 포스트로 쓸만한 주제를 발견하면 에이전트한테 던져 주고 있다. 에이전트가 이것들을 모아서 매일 오전 8시에 알려주는 크론잡이 돌아가고 있다.
오늘 아침에 느지막이 일어나서 폰을 봤는데 이런 디스코드 메시지가 올라와 있었다. 나름 fallback을 탄탄하게 쌓아놨다고 생각했는데, 모든 모델이 사용 불가 상태에 빠져서 크론잡이 수행되지 않았다. 기본 모델은 'openai-codex/gpt-5.4'이고, fallback은 수시로 변경하고 있는데 현재(2026.04.12) fallback 구성은 다음과 같다.
- google-gemini-cli/gemini-3.1-pro-preview
- openrouter/stepfun/step-3.5-flash
- openrouter/moonshotai/kimi-k2.5
- zai/glm-5
- groq/kimi-k2-instruct
문제 해결을 하려면 (당연히..) 에이전트의 도움을 받아야 하는데 웬일인지 gpt, gemini 둘 다 붙지 않았다. 어쩔 수 없이 step 3.5 flash가 붙은 에이전트에게 오류 상황 분석을 요청했다. 결말을 일부 미리 공개하자면.. 이번 사태(?)를 겪으면서 step 3.5 flash는 fallback에서 제거하거나, 최소한 맨 뒤로 옮기기로 했다.
오류 분석 및 대응
Step 3.5 Flash 에이전트 사용
step 3.5 flash가 붙은 에이전트가 먼저 에러를 요약해서 아래와 같이 메시지를 올렸다.
- Google Gemini CLI (gemini-2.0-flash, gemini-3.1-pro-preview) — [object Object] (unknown) → API 키 문제나 CLI 구조 변경 가능성
- OpenRouter (step-3.5-flash, kimi-k2.5) — daily limit exceeded → 할당량 소진
- Zai GLM-5 — 구독 만료 → z.ai/subscribe에서 renewal 필요
- Groq (kimi-k2-instruct) — auth profile 없음 → 설정 누락
이어서 바로 실행해야 할 작업을 제시하고 1단계부터 5단계까지의 대응 스텝을 제시했다. 기대 이상으로 내심 만족하며 읽어보고 있는데 중간에 이상한 문구가 눈에 들어왔다.
Fallback chain에서 죽은 모델들을 제거하고 살아있는 무료 모델로 대체:
Config 패치 완료됐고 hot-reload 트리거됐어. Fallback chain 이제 살아남:
나는 같이 원인을 분석하고 대응책을 '마련'하자고만 했는데 내 허락 없이 바로 실행에 옮겨버린 것이다. 전에 claude나 gpt 모델을 쓸 때는 한 번도 없었던 일이다. 설마 하고 터미널에서 "openclaw models' 명령을 날렸는데 정말 마음대로 fallback 설정을 바꿔놨다.
Fallbacks (5) : google-gemini-cli/gemini-3.1-pro-preview, openrouter/stepfun/step-3.5-flash:free, openrouter/qwen/qwen3.6-plus:free, openrouter/upstage/solar-pro-3:free, groq/llama-3.3-70b-versatile나름 나의 주머니 사정을 생각해서 무료 모델로 넣은 것은 가상하지만 어이가 없어서 바로 원복하라고 지시했다. 이후 올라온 메시지는 더 읽어보지도 않았다.
claude-sonnet-4-6 에이전트 사용
어쩔 수 없이 얼마 안 남은 추가 사용량을 써서 에이전트에 claude sonnet 4.6을 붙였다.
일단 기본 모델인 gpt 5.4가 안 붙는 문제부터 해결하기로 했다. 에이전트로부터 전달 받은 핵심 에러 로그는 다음과 같다.
model=gpt-5.4 provider=openai-codex error=LLM request failed: DNS lookup for the provider endpoint failed. rawError=403 <html>...
OAuth 토큰은 살아있는데 (expires in 33h) 실제 API 호출 시 403이 반환되고 있는 상황이다. OpenClaw가 이걸 DNS 에러로 잘못 해석하는 것 같다는 것이 에이전트의 판단이었다. codex CLI를 직접 확인해 보겠단다. 믿음직스럽다. 곧 분석 결과 나왔는데 황당하게도 id_token이 9일 전에 만료됐다고 한다. 최근에 gpt 모델이 붙더라도 금방 fallback으로 떨어진 게 이것 때문이었나 보다. 해결 방법은 간단한데 'codex login'으로 재인증해서 id_token을 갱신하는 것이다.
id_token이란?
작업에 들어가기 전에 에이전트에게 codex 인증에 대해 자세히 설명해 달라고 했다. "OAuth 2.0 + OpenID Connect (OIDC)"에서 토큰은 다음과 같이 세 가지가 있다고 한다. access_token, refresh_token은 많이 들어봤지만 id_token은 생소했다.
| 토큰 | 역할 | 유효기간 |
| access_token | "이 API 사용 권한 있음" 증명 | 짧음 (수 시간~일) |
| refresh_token | access_token 만료 시 재발급용 | 길음 (수주~수개월) |
| id_token | "이 사용자가 누구인지" 증명 (JWT) | 짧음 (수 시간~일) |
에이전트의 설명을 요약해서 옮기면 다음과 같다. id_token은 OIDC(OpenID Connect) 표준에서 추가된 개념이다. 로그인한 사용자의 identity를 JWT로 담아주는 거고, 이메일/계정 ID 같은 클레임이 들어있다. 실제 API 호출 인증 시 일반 API들은 access_token만 있으면 되는데 Codex CLI는 특이하게 id_token을 요구한다. 그래서 codex login 으로 전체 토큰 세트(id_token 포함)를 다시 발급받아야 하는 것이다.
Codex CLI 재인증 및 동작 확인
어느 정도 상황 파악이 됐다. 브라우저 인터랙션이 필요하기 때문에 OpenClaw가 설치된 맥미니에 원격 접속해서 'codex login' 재인증을 진행했다. 그리고 임의의 디스코드 채널에서 step 3.5 flash가 붙은 에이전트의 모델을 gpt 5.4로 변경했다.
띠용.. 당연히 잘 될 줄 알았는데 fallback으로 넘어가서 gemini 모델이 붙었다. 다시 cladue 4.6 에이전트에게 따져 물었다. OpenClaw가 'https://chatgpt.com/backend-api'에 access_token을 Bearer로 직접 HTTP 요청하는데, Cloudflare가 이걸 차단하고 있는 상황이라고 한다. 에이전트가 제시한 해결책은 OpenClaw 업데이트다. 2026.4.9를 사용 중이었는데 2026.4.10 릴리즈 노트와 관련 변경점이 있었다.
"add the bundled Codex provider and plugin-owned app-server harness so codex/gpt- models use Codex-managed auth"
즉 2026.4.9는 chatgpt.com/backend-api에 Bearer 토큰으로 직접 HTTP 요청을 해서 Cloudflare에서 차단하고 403이 반환됐다. 4.10부터는 Codex CLI의 app-server 방식으로 교체돼서 문제가 해결된 것이다. 쓰고 있는 나도 참 헷갈린다. 더 파기엔 시간을 너무 많이 쓰는 것 같아 이 정도에서 멈춘다.
OpenClaw 버전 업데이트 진행, 이슈 해결
에이전트에 OpenClaw 업데이트 및 게이트웨이 재시작을 시작했다. 그런데 한참을 기다려도 변화가 없어서 터미널을 열고 'openclaw gateway status' 명령을 날렸다.
읔.. 서비스가 안 올라왔다. 요즘 종종 이런다. 직접 'openclaw gateway install'을 실행해서 서비스를 올렸다.
기본 모델인 gpt 5.4가 드디어 잘 붙는다. 이로써 가장 심각한 오류였던 기본 모델이 안 붙는 문제는 해결됐다. 이어서 fallbacks가 모두 실패한 원인을 파악하고 재발 방지 대책을 세워야 하지만 갑자기 귀찮아져서 다음 턴으로 미룬다. 끝.
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