2026년 5월 말 OpenRouter Tool Calls × Agent 랭킹: Hermes 일일 토큰 OpenClaw 역전 — 25T/주 Mac Agent 스택 분류

openrouter.ai/rankings — 5/26 OpenRouter Series B $113M 발표, 주간 처리량 25T tokens(6개월 전 5T/주). 랭킹은 이제 "누가 제일 많이 채팅하나"가 아님. 총합·Programming 외 Tool Calls, Market Share, Agent/App 일일 token이 Mac에서 OpenClaw/Hermes/Cursor Agent 돌리는 사람의 핵심 슬라이스. 5/10 전후 Hermes ~224B 일일 token이 OpenClaw ~186B 역전 — 누적은 여전히 OpenClaw ~9.17T vs Hermes ~6.35T. 일간 교체지, 생태계 교체 아님. 본문: 분榜 해석 — Tool Calls 스냅샷 — Agent 변화 — 벤더 점유 — Mac 3레인 — 6단계 — 검수. 크로스링크: 5월 총합 매트릭스, Programming 분榜, OpenClaw 429 다중모델.

1. 페인포인트: 총합榜는 Agent 못 살리고, Programming도 Tool Call 못 살림

차원 불일치: 총합 #1 MiMo-V2-Pro = 범용 채팅 강자, tool call 안정성 ≠. Programming = IDE 코드 트래픽, exec/MCP/브라우저/FS 체인 아님. Agent 런타임 ≠ 베이스 모델: Hermes 일일 1위 = 자기개선+영속 메모리 모멘텀, OpenClaw ClawHub·멀티채널·launchd = 여전히 프로덕 기본. Tool Calls = 비용 폭탄: Agent 1턴 8–20 tool round-trip, 순수 채팅 대비 3–5× token. Gemini Flash vs Opus 4.7 잘못 고르면 월 청구서 한 자릿수 차이. Mac 로컬에 Agent 주모델 불가: Tool Calls 상위 = 폐쇄/초대형 MoE → OpenRouter API 필수, 로컬 30B만 보조. 설정 드리프트: openclaw.json 주모델·fallback 주간 미갱신 → 429 후 fallback이 지난주榜 밖 모델로 고정.

2. 5월 말 OpenRouter 다차원 랭킹 읽기

분榜/슬라이스	답하는 질문	Mac 액션
Top Models	주간 token 1위	일상 채팅/API (0525)
Programming	IDE 코딩 트래픽	Cursor/Cline (0526)
Tool Calls	tools 요청 부하	OpenClaw/Hermes 주+fallback
Market Share	벤더별 점유	중국 OSS vs 서구 폐쇄 비용·컴플라이언스
Agent 일일 token	가장 뜨거운 Agent 스택	Hermes vs OpenClaw vs IDE Agent

5/26 펀딩: 랭킹 = real adoption 지표. 매주 월요일 Tool Calls + Agent 일일榜 정렬, 매월 Market Share로 주벤더 라우트 전환 여부 판단.

3. Tool Calls 스냅샷 (2026-05-27 주)

티어	대표 모델	강점	Mac 경로
T1 고처리량·저가	deepseek-v4-flash, gemini-3-flash-preview	다단 tool, 비용 민감	API only; Qwen3 30B 사전필터
T2 균형	claude-sonnet-4.6, kimi-k2.6	장체인 Agent, JSON schema	API; Kimi 원격 Mac
T3 난이도	claude-opus-4.7, gpt-5.5-pro	복잡 MCP	API + $/day 캡
T4 OSS 실험	qwen3.7-max, mimo-v2-pro	감사·자체 게이트웨이	원격 Mac 128GB+

Tool Calls vs Programming 겹침 50–60%, 순위는 다름. Gemini 3 Flash = Agent 기본 "저렴한 멀티모달 tool worker". openclaw.json에서 tools.profile과 주모델 분리: T1/T2 주, T3 fallback.

4. Agent 변화: Hermes 일일 vs OpenClaw 누적

지표	Hermes	OpenClaw	선택
일일 (~5/10)	~224B	~186B	일간: Hermes
누적	~6.35T	~9.17T	생태: OpenClaw
메모리	3층 영속+SQLite FTS	MEMORY.md	장기→Hermes
Mac 프로덕	신규, 문서 적음	launchd, ClawHub	7×24→OpenClaw

일간榜=실험, 누적+운영=프로덕 채널. Gateway 모델 라우트만 바꿔 Hermes 샌드박스+OpenClaw 프로덕 공존, 동일 OpenRouter key·Tool Calls 주모델.

5. Market Share & 25T/주

중국계 모델 OpenRouter 점유 >45%(1년 전 ~2%). 주간 25T tokens. 단일 벤더 >25% 독점 없음 → OpenRouter 벤더 failover. T1(DeepSeek V4 Flash/Gemini 3 Flash) + 다른 벤더 백업(Sonnet).

6. 6단계: Tool Calls → Mac Agent 스택

Step 1 — 주간 Tool Calls + Agent 스냅샷

openrouter.ai/rankings Tool Calls·Market Share; GET /api/v1/models?supported_parameters=tools pricing 저장.

Step 2 — 4버킷

경량(1–3) / 표준(4–10) / 중 MCP(10+) / 멀티모달 — 각 T1–T3 주·백.

Step 3 — openclaw.json

T1 주, T2→T3 fallback, tools.profile exec 제한, Gateway https://openrouter.ai/api/v1.

Step 4 — Hermes/Cursor: 동일 key

실험·프로덕 동일 Tool Calls 주모델.

Step 5 — 로컬 30B + 원격 Mac 128GB

Qwen3 30B 사전검사; 원격 72B/Kimi, SSH 터널.

Step 6 — 30분 프로브 + 일한도

tool 성공률 >90%, p95 <45s, OpenRouter $/day hard cap.

curl -s "https://openrouter.ai/api/v1/models" \
  | jq '.data[] | select(.supported_parameters[]? == "tools")
        | {id, pricing, context_length}' \
  > /tmp/or-tools-$(date +%Y%m%d).json

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "deepseek/deepseek-v4-flash",
        "fallbacks": [
          "google/gemini-3-flash-preview",
          "anthropic/claude-sonnet-4.6",
          "anthropic/claude-opus-4.7"
        ]
      }
    }
  }
}
                

7. 3레인 매트릭스

시나리오	경로	검수
경량 tool	로컬 MLX Qwen3 30B	JSON >95%
7×24 채널	원격 Mac+OpenClaw	429<1%
중 MCP	OpenRouter T1→T3	p95<60s
Hermes 실험	동일 T1	메모리 <500ms
피크	원격 128GB macMLX	6h OOM 없음

8. 케이스: Tool Calls 재라우팅, Agent 월 token -41%

6인 운영, OpenClaw Telegram+기업 WeChat, Opus 4.7 고정 $4,100/월. 5월 중 Tool Calls 기준: deepseek-v4-flash 기본, Sonnet=browser+exec, Opus=수동 /deep-debug. Gateway→MACGPU M4 Max 128GB. 30일 후 820B→480B token, $2,420(-41%), tool 실패 4.2%→2.1%(로컬 30B 사전검사).

비용 = tool 턴 × 모델 단가. 프레임워크 브랜드 아님. 원격 Mac = Gateway·부하를 노트북 unified memory에서 분리.

9. 트렌드: 런타임榜 vs Tool 모델榜 분열

25T/주 = Agent 인프라 전환. 하반기 Agent 런타임榜(Hermes/OpenClaw/IDE) + tool-calling 모델榜(Flash량·Opus兜底) 병행. Mac unified memory = 멀티 Agent 병렬 히든 카드. 32GB에 72B 불가 → 원격 Apple Silicon: MACGPU M3/M4 Max 128GB, OpenClaw+macMLX, Tool Calls榜 "로컬 불가"를 LAN에서 처리.

10. 숫자 & FAQ

25T/주. Hermes vs OpenClaw 일일 224B vs 186B. OpenClaw 누적 ~9.17T. 중국계 >45%. tool 배수 3–5×. $4,100→$2,420.

총합榜? 예, Agent는 Tool Calls 우선. Hermes가 OpenClaw 대체? 일간=트렌드, 프로덕=운영, 공존. 로컬 Tool Calls 1위? API-only, 30B 보조. MACGPU? 원격 7×24 Gateway+대용량 MLX.