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Poda de sesiones

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Cuándo se ejecuta

• Cuando mode: "cache-ttl" está habilitado y la última llamada a Anthropic para la sesión es anterior a ttl.
• Solo afecta a los mensajes enviados al modelo para esa solicitud.
• Solo está activa para llamadas a la API de Anthropic (y modelos Anthropic de OpenRouter).
• Para obtener mejores resultados, haga coincidir ttl con el cacheControlTtl de su modelo.
• Después de una poda, la ventana de TTL se restablece, por lo que las solicitudes posteriores mantienen la caché hasta que ttl vuelva a expirar.

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Valores predeterminados inteligentes (Anthropic)

• Perfiles de OAuth o setup-token: habilitan la poda cache-ttl y establecen el latido en 1h.
• Perfiles de clave de API: habilitan la poda cache-ttl, establecen el latido en 30m y establecen cacheControlTtl de forma predeterminada en 1h para modelos Anthropic.
• Si establece explícitamente cualquiera de estos valores, OpenClaw no los sobrescribe.

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Qué mejora (costo + comportamiento de la caché)

• Por qué podar: la caché de prompts de Anthropic solo se aplica dentro del TTL. Si una sesión queda inactiva más allá del TTL, la siguiente solicitud vuelve a cachear el prompt completo a menos que lo recorte primero.
• Qué se vuelve más barato: la poda reduce el tamaño de cacheWrite para esa primera solicitud después de que expira el TTL.
• Por qué importa el restablecimiento del TTL: una vez que se ejecuta la poda, la ventana de caché se restablece, de modo que las solicitudes posteriores pueden reutilizar el prompt recién cacheado en lugar de volver a cachear todo el historial.
• Lo que no hace: la poda no agrega tokens ni “duplica” costos; solo cambia lo que se cachea en esa primera solicitud posterior al TTL.

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Qué se puede podar

• Solo mensajes toolResult.
• Los mensajes de usuario + asistente nunca se modifican.
• Los últimos keepLastAssistants mensajes del asistente están protegidos; los resultados de herramientas posteriores a ese corte no se podan.
• Si no hay suficientes mensajes del asistente para establecer el corte, se omite la poda.
• Los resultados de herramientas que contienen bloques de imagen se omiten (nunca se recortan ni se limpian).

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Estimación de la ventana de contexto

1. Anulación models.providers.*.models[].contextWindow.
2. Definición del modelo contextWindow (del registro de modelos).
3. Valor predeterminado de 200000 tokens.

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Modo

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cache-ttl

• La poda solo se ejecuta si la última llamada a Anthropic es anterior a ttl (predeterminado 5m).
• Cuando se ejecuta: el mismo comportamiento de recorte suave + limpieza dura que antes.

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Poda suave vs. dura

• Recorte suave: solo para resultados de herramientas sobredimensionados.
  • Conserva inicio + final, inserta ... y agrega una nota con el tamaño original.
  • Omite resultados con bloques de imagen.
• Limpieza dura: reemplaza todo el resultado de la herramienta con hardClear.placeholder.

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Selección de herramientas

• tools.allow / tools.deny admiten comodines *.
• Rechazar gana.
• La coincidencia no distingue mayúsculas/minúsculas.
• Lista de permitidos vacía => todas las herramientas permitidas.

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Interacción con otros límites

• Las herramientas integradas ya truncan su propia salida; la poda de sesiones es una capa adicional que evita que los chats de larga duración acumulen demasiada salida de herramientas en el contexto del modelo.
• La compactación es independiente: la compactación resume y persiste, la poda es transitoria por solicitud. Consulte /concepts/compaction.

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Valores predeterminados (cuando está habilitada)

• ttl: "5m"
• keepLastAssistants: 3
• softTrimRatio: 0.3
• hardClearRatio: 0.5
• minPrunableToolChars: 50000
• softTrim: { maxChars: 4000, headChars: 1500, tailChars: 1500 }
• hardClear: { enabled: true, placeholder: "[Old tool result content cleared]" }

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Ejemplos

{
  agent: {
    contextPruning: { mode: "off" },
  },
}

{
  agent: {
    contextPruning: { mode: "cache-ttl", ttl: "5m" },
  },
}

{
  agent: {
    contextPruning: {
      mode: "cache-ttl",
      tools: { allow: ["exec", "read"], deny: ["*image*"] },
    },
  },
}