OpenRouter 무료 AI 모델 Union Alpha 사용법

작성 기준: 2026년 9월 17일
모델과 무료 제공 조건은 이후 변경될 수 있습니다.

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어제(9/16) OpenRouter에 Union Alpha라는 새로운 무료 AI 모델이 공개됐습니다. 일반적인 질문과 문서 작성은 물론 코딩, 연구, 이미지 분석, 에이전트 작업까지 고려해 만들어진 멀티모달 모델입니다.

 

특히 가격이 Free로 표시되어 있어, 유료 API를 결제하지 않고도 성능을 직접 확인할 수 있습니다. 이 글에서는 OpenRouter를 처음 접하는 사람도 따라 할 수 있도록 웹에서 바로 사용하는 방법부터 API 키를 발급받아 Python으로 호출하는 방법까지 순서대로 알아보겠습니다.

Union Alpha (9/16/2026)

 

Union Alpha의 모델 ID는 stealth/union-alpha입니다. 여기서 stealth는 개발사가 공개되지 않은 프리뷰 모델이라는 의미입니다. OpenRouter가 직접 개발한 모델은 아니며, 익명의 제3자 제공업체가 개발하고 운영합니다.

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OpenRouter란?

OpenRouter는 여러 회사의 AI 모델을 하나의 계정과 API로 사용할 수 있게 연결해 주는 플랫폼입니다. 쉽게 말하면 다양한 AI 모델이 모여 있는 통합 모델 플랫폼에 가깝습니다.

개발자는 같은 형식의 API에서 모델 이름만 바꿔 여러 모델을 호출할 수 있고, 일반 사용자는 OpenRouter의 채팅 화면에서 ChatGPT를 이용하듯 모델과 대화할 수 있습니다. 따라서 코드를 모르는 사람도 Union Alpha를 사용해 볼 수 있습니다.

 

방법 1. 코딩 없이 웹에서 사용하기

처음 사용한다면 API보다 웹 채팅에서 먼저 성능을 확인하는 것을 권장합니다. 로그인 후, 모델 페이지에서 우측 Playground 을 선택합니다. 웹에서 대화해 보는 단계이므로 별도 프로그램 설치나 API 코드 작성이 필요하지 않습니다.

Union Alpha 의 Playground

 

이제 입력창에 질문을 작성하면 됩니다. 처음에는 다음과 같은 간단한 프롬프트로 테스트해 볼 수 있습니다.

"초등학생도 이해할 수 있도록 양자 얽힘을 설명해줘." 정도의 질문을 해보겠습니다.

문제는 제가 모릅니다 양자 얽힘을

 

코딩 능력을 확인하고 싶다면 다음 프롬프트도 좋습니다. 

"파이썬으로 CSV 파일을 불러와 매출 합계를 계산하는 코드를 작성해줘. 초보자가 이해할 수 있도록 코드마다 주석도 달아줘."

 

화면이 작아서 보기 불편하니 우측 상단에 "Open in chatroom" 버튼을 눌러서 채팅 화면으로 볼 수 있습니다.

주석도 잘 달리고 굿

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방법 2. API로 Union Alpha 사용하기

웹 채팅이 아니라 프로그램, 자동화 도구, 개인 프로젝트에서 사용하려면 API 키가 필요합니다. 모델 페이지에서 Try this model을 선택하여 새 키를 생성합니다. 발급된 키는 생성 직후 안전한 곳에 보관해야 합니다.

Try this model

 

API 키는 비밀번호와 같습니다. 블로그 캡처 화면이나 GitHub 저장소, 소스 코드에 그대로 공개해서는 안 됩니다. 

macOS 또는 Linux 터미널에서는 다음과 같이 등록합니다.

export OPENROUTER_API_KEY="발급받은_API_키"

Windows PowerShell에서는 다음 명령어를 사용합니다.

$env:OPENROUTER_API_KEY="발급받은_API_키"

이렇게 환경변수로 관리하면 API 키를 매번 코드에 직접 적지 않아도 됩니다. 테스트로, 터미널에서 다음 명령어를 실행하면 Union Alpha에 첫 요청을 보낼 수 있습니다. (윈도우 기준)

# OpenRouter API 키가 등록됐는지 확인
if ([string]::IsNullOrWhiteSpace($env:OPENROUTER_API_KEY)) {
    throw "OPENROUTER_API_KEY 환경변수가 설정되지 않았습니다."
}

# 요청 데이터 생성
$requestBody = @{
    model = "stealth/union-alpha"
    messages = @(
        @{
            role    = "user"
            content = "Union Alpha를 한 문장으로 소개해줘."
        }
    )
}

$json = $requestBody | ConvertTo-Json -Depth 5 -Compress

# HTTP 요청 준비
Add-Type -AssemblyName System.Net.Http

$client = [System.Net.Http.HttpClient]::new()
$client.DefaultRequestHeaders.Authorization =
    [System.Net.Http.Headers.AuthenticationHeaderValue]::new(
        "Bearer",
        $env:OPENROUTER_API_KEY
    )

$content = [System.Net.Http.StringContent]::new(
    $json,
    [System.Text.Encoding]::UTF8,
    "application/json"
)

try {
    # OpenRouter API 호출
    $httpResponse = $client.PostAsync(
        "https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions",
        $content
    ).GetAwaiter().GetResult()

    # 응답 원본을 UTF-8로 직접 변환
    $responseBytes = $httpResponse.Content.ReadAsByteArrayAsync().
        GetAwaiter().GetResult()

    $responseText = [System.Text.Encoding]::UTF8.GetString($responseBytes)

    # 오류 응답 확인
    if (-not $httpResponse.IsSuccessStatusCode) {
        throw "OpenRouter API 오류: $responseText"
    }

    # JSON 변환 후 답변 출력
    $response = $responseText | ConvertFrom-Json
    $response.choices[0].message.content
}
finally {
    $content.Dispose()
    $client.Dispose()
}

 

실제로 실행해보면 아래와 같습니다.

Union Alpha는 제작사가 아직 공개되지 않은 익명의 스텔스 모델입니다.

 

물론 위처럼 쓰는건 너무 불편하니, OpenRouter는 OpenAI 호환 API를 제공하므로 기존 OpenAI Python 라이브러리를 이용할 수 있습니다.아래는 그 예제이며, openai 라이브러리가 환경에 설치되어있어야합니다. (pip install openai)

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
    api_key=os.environ["OPENROUTER_API_KEY"],
)

response = client.chat.completions.create(
    model="stealth/union-alpha",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "파이썬의 리스트와 튜플 차이를 설명해줘.",
        }
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)

OpenAI 라이브러리를 사용하지만 base_url을 OpenRouter 주소로 지정하고, 모델을 stealth/union-alpha로 설정했다는 점이 핵심입니다.

Union Alpha는 어디에 활용할 수 있을까?

문서 작성과 요약

블로그 초안, 이메일, 번역, 아이디어 정리와 같은 일반적인 문서 작업에 활용할 수 있습니다.

코딩 보조

코드 생성뿐 아니라 오류 원인 설명, 기존 코드 분석, 간단한 자동화 스크립트 작성에도 사용할 수 있습니다.

연구 및 긴 문서 분석

262K 컨텍스트를 지원하므로 긴 보고서나 논문을 다루는 용도로도 시도해 볼 수 있습니다. 다만 컨텍스트 길이가 길다는 것이 긴 문서를 항상 완벽하게 이해한다는 의미는 아닙니다. 중요한 내용은 원문과 대조해 확인해야 합니다.

이미지 분석

화면 캡처, 차트, 도표, 제품 이미지 등을 설명하거나 문제점을 찾는 데 사용할 수 있습니다. 이미지에서 읽어낸 글자나 수치 역시 틀릴 수 있으므로 결과를 검증해야 합니다.

 

마무리

Union Alpha는 별도 비용 없이 긴 문서, 이미지 분석, 코딩 작업을 테스트해 볼 수 있다는 점에서 흥미로운 모델입니다. OpenRouter 웹 채팅을 이용하면 코드를 몰라도 바로 사용할 수 있고, 개발자는 OpenAI 호환 API를 통해 기존 프로그램에도 비교적 간단히 연결할 수 있습니다.

다만 개발사가 공개되지 않은 프리뷰 모델이며 프롬프트와 응답이 보관될 수 있다는 점은 반드시 고려해야 합니다. 민감한 자료보다는 공개 가능한 질문과 테스트 데이터로 먼저 성능을 확인하는 것을 권장합니다.