헤르메스 토큰 34.4조개로 오픈라우터 1위

헤르메스 에이전트(Hermes Agent)가 오픈라우터(OpenRouter) 공개 앱 지표에서 누적 토큰 34조4000억개와 일간 글로벌 1위를 기록했다. 오픈클로(OpenClaw)는 4조4700억개로 5위에 올랐다.

12일 오픈라우터에 따르면, 헤르메스는 411개 모델을 사용한 것으로 표시됐다. 오픈클로의 사용 모델은 377개로 집계됐다.

헤르메스는 생산성, 코딩 에이전트, 개인 에이전트, 명령줄 인터페이스(CLI) 에이전트 부문에서도 각각 1위를 기록했다. 오픈클로는 생산성과 개인 에이전트 부문 2위, 코딩 에이전트와 CLI 에이전트 부문 5위에 올랐다.

오픈라우터는 헤르메스가 2026년 3월부터, 오픈클로가 같은 해 1월부터 활동한 것으로 표시하고 있다. 활동 시작 시점이 더 늦은 헤르메스의 누적 토큰이 오픈클로의 약 7.7배에 이른 셈이다.

두 제품은 개인용 AI 에이전트라는 공통점이 있지만 작업 방식에는 차이가 있다. AI 에이전트는 목표를 수행하기 위해 스스로 판단하고 외부 도구를 이용해 작업을 실행하는 인공지능 시스템이다.

오픈클로는 메신저와 연결해 명령 실행, 웹 탐색, 파일 관리, 이메일 발송 등을 처리하는 데 초점을 둔다. 본지는 앞서 중국 지방정부의 지원과 텐센트의 위챗 연동을 통해 오픈클로의 이용 경로가 넓어진 과정을 보도했다.

누스리서치(Nous Research)는 헤르메스를 ‘스스로 개선하는 AI 에이전트’로 설명한다. 공식 문서에는 지속 메모리와 내장 학습 루프, 40개 이상의 내장 도구, 예약 자동화, 서브에이전트가 핵심 기능으로 제시돼 있다.

이 구조는 한 번의 지시를 처리하는 데 그치지 않고 작업 경험을 다음 실행에 활용하는 데 초점을 맞춘다. 여러 단계로 이어지는 장기 작업을 하나의 실행 환경에서 관리하도록 설계됐다.

스킬 기능은 필요한 순간 불러오는 지식 문서로 정의된다. 모든 스킬은 사용자 환경의 별도 디렉터리에 저장되며 반복 작업의 절차와 판단 기준을 다음 작업에서 다시 활용할 수 있다.

목표 관리 기능도 장기 작업을 겨냥한다. ‘골(goal)’ 기능은 대화가 끝난 뒤에도 목표를 유지하고, 완료 계약을 통해 작업의 종료 조건과 검증 기준을 설정할 수 있도록 한다.

헤르메스와 오픈클로의 차이는 개인용 에이전트 경쟁이 단순한 명령 실행을 넘어 메모리와 작업 지식, 목표를 누적하는 방향으로 확장되고 있음을 보여준다. 다만 제품 구조의 차이가 곧바로 성능 우위를 의미하지는 않는다.

딥러닝닷에이아이(DeepLearning.AI)는 일부 이용자가 헤르메스의 토큰 효율성을 낮게 평가한다고 전했다. 반면 스킬을 다듬고 작업 과정에서 개선하는 기능은 차별점으로 평가했다.

해커뉴스(Hacker News)에서는 오픈클로보다 헤르메스의 설치·운영 부담이 낮다는 반응과 중요한 작업을 맡기기에는 검증이 더 필요하다는 신중론이 함께 나왔다. 이용 편의성과 작업 신뢰성을 둘러싼 평가는 아직 엇갈린다.

헤르메스와 오픈클로는 모두 오픈라우터의 공식 연결 가이드에 포함돼 있다. 실제 모델 연결과 과금, 라우팅을 지원하는 에이전트 제품군으로 다뤄지고 있다.

오픈라우터 수치는 해당 플랫폼을 거친 공개 라우팅 사용량을 나타낸다. 비공개 API나 기업 내부 사용량은 반영하지 않으며, 긴 작업과 재시도, 다단계 실행이 많을수록 토큰이 빠르게 늘 수 있어 품질이나 전체 시장점유율 지표와는 구분해야 한다.