Перейти к основному содержанию

​
Использование токенов и стоимость

OpenClaw отслеживает токены, а не символы. Токены зависят от модели, но большинство моделей в стиле OpenAI в среднем используют ~4 символа на токен для английского текста.

​
Как формируется системная подсказка

OpenClaw собирает собственную системную подсказку при каждом запуске. В неё входят:
  • Список инструментов + краткие описания
  • Список Skills (только метаданные; инструкции подгружаются по требованию с помощью read)
  • Инструкции по самообновлению
  • Рабочее пространство + bootstrap‑файлы (AGENTS.md, SOUL.md, TOOLS.md, IDENTITY.md, USER.md, HEARTBEAT.md, BOOTSTRAP.md при добавлении новых). Большие файлы усекаются с помощью agents.defaults.bootstrapMaxChars (по умолчанию: 20000). Файлы memory/*.md загружаются по требованию через инструменты памяти и не внедряются автоматически.
  • Время (UTC + часовой пояс пользователя)
  • Теги ответа + поведение heartbeat
  • Метаданные выполнения (хост/ОС/модель/режим мышления)
Полную детализацию см. в разделе System Prompt.

​
Что учитывается в окне контекста

Всё, что получает модель, учитывается в лимите контекста:
  • Системная подсказка (все перечисленные выше разделы)
  • История диалога (сообщения пользователя и ассистента)
  • Вызовы инструментов и их результаты
  • Вложения/транскрипты (изображения, аудио, файлы)
  • Сводки компакции и артефакты обрезки
  • Обёртки провайдера или заголовки безопасности (не видны, но учитываются)
Для практической разбивки (по каждому внедрённому файлу, инструментам, skills и размеру системной подсказки) используйте /context list или /context detail. Context.

​
Как посмотреть текущее использование токенов

Используйте в чате:
  • /status → карточка статуса с эмодзи, показывающая модель сеанса, использование контекста, входные/выходные токены последнего ответа и оценочную стоимость (только при использовании ключа API).
  • /usage off|tokens|full → добавляет подвал с использованием на каждый ответ к каждому сообщению.
    • Сохраняется на уровне сеанса (хранится как responseUsage).
    • При OAuth‑аутентификации стоимость скрыта (только токены).
  • /usage cost → показывает локальную сводку стоимости из журналов сеанса OpenClaw.
Другие интерфейсы:
  • TUI/Web TUI: поддерживаются /status + /usage.
  • CLI: openclaw status --usage и openclaw channels list показывают окна квот провайдера (не стоимость на ответ).

​
Оценка стоимости (когда отображается)

Стоимость оценивается на основе вашей конфигурации цен модели: 
models.providers.<provider>.models[].cost
Это значения в USD за 1 млн токенов для input, output, cacheRead и cacheWrite. Если цены отсутствуют, OpenClaw показывает только токены. OAuth‑токены никогда не показывают стоимость в долларах.

​
Влияние TTL кэша и обрезки

Кэширование подсказок у провайдера применяется только в пределах окна TTL кэша. OpenClaw может по желанию выполнять обрезку по cache‑ttl: он обрезает сеанс после истечения TTL кэша, затем сбрасывает окно кэша, чтобы последующие запросы могли повторно использовать свежекэшированный контекст вместо повторного кэширования всей истории. Это снижает стоимость записи в кэш, когда сеанс простаивает дольше TTL. Настройте это в разделе Gateway configuration и см. детали поведения в Session pruning. Heartbeat может поддерживать кэш тёплым во время простоев. Если TTL кэша вашей модели равен 1h, установка интервала heartbeat чуть меньше этого значения (например, 55m) позволяет избежать повторного кэширования всей подсказки и снизить стоимость записи в кэш. Для цен Anthropic API чтение из кэша значительно дешевле входных токенов, в то время как запись в кэш тарифицируется с более высоким множителем. Актуальные ставки и множители TTL см. в документации Anthropic по кэшированию подсказок: https://docs.anthropic.com/docs/build-with-claude/prompt-caching

​
Пример: поддержание кэша 1 ч с помощью heartbeat

agents:
  defaults:
    model:
      primary: "anthropic/claude-opus-4-6"
    models:
      "anthropic/claude-opus-4-6":
        params:
          cacheRetention: "long"
    heartbeat:
      every: "55m"

​
Советы по снижению давления токенов

  • Используйте /compact для суммаризации длинных сеансов.
  • Обрезайте большие выводы инструментов в своих рабочих процессах.
  • Делайте описания skills короткими (список skills внедряется в подсказку).
  • Для многословной исследовательской работы предпочитайте более компактные модели.
Skills для точной формулы накладных расходов списка skills.