​

Session Pruning

​

Ne zaman çalışır

• mode: "cache-ttl" etkinleştirildiğinde ve oturum için son Anthropic çağrısı ttl’ten daha eskiyse.
• Yalnızca o istek için modele gönderilen iletileri etkiler.
• Yalnızca Anthropic API çağrıları (ve OpenRouter Anthropic modelleri) için etkindir.
• En iyi sonuçlar için ttl değerini modelinizin cacheControlTtl değeriyle eşleştirin.
• Bir budamadan sonra TTL penceresi sıfırlanır; böylece sonraki istekler ttl yeniden dolana kadar önbelleği korur.

​

Akıllı varsayılanlar (Anthropic)

• OAuth veya setup-token profilleri: cache-ttl budamayı etkinleştirir ve heartbeat’i 1h olarak ayarlar.
• API anahtarı profilleri: cache-ttl budamayı etkinleştirir, heartbeat’i 30m olarak ayarlar ve Anthropic modellerinde cacheControlTtl için varsayılanı 1h yapar.
• Bu değerlerden herhangi birini açıkça ayarlarsanız, OpenClaw bunları geçersiz kılmaz.

​

Bunun iyileştirdikleri (maliyet + önbellek davranışı)

• Neden budama: Anthropic istem önbellekleme yalnızca TTL içinde geçerlidir. Bir oturum TTL’i aşacak kadar boşta kalırsa, bir sonraki istek kırpmadan önce tüm istemi yeniden önbelleğe alır.
• Ne ucuzlar: budama, TTL süresi dolduktan sonraki ilk istekte cacheWrite boyutunu azaltır.
• TTL sıfırlamasının önemi: budama çalıştığında önbellek penceresi sıfırlanır; böylece takip eden istekler, tüm geçmişi yeniden önbelleğe almak yerine yeni önbelleğe alınmış istemi yeniden kullanabilir.
• Ne yapmaz: budama belirteç eklemez veya maliyetleri “ikiye katlamaz”; yalnızca TTL sonrası ilk istekte neyin önbelleğe alındığını değiştirir.

​

Neler budanabilir

• Yalnızca toolResult iletileri.
• Kullanıcı + asistan iletileri asla değiştirilmez.
• Son keepLastAssistants asistan iletisi korunur; bu kesitten sonraki araç sonuçları budanmaz.
• If there aren’t enough assistant messages to establish the cutoff, pruning is skipped.
• Görüntü blokları içeren araç sonuçları atlanır (asla kırpılmaz/temizlenmez).

​

Bağlam penceresi tahmini

1. models.providers.*.models[].contextWindow geçersiz kılma.
2. Model tanımı contextWindow (model kayıt defterinden).
3. Varsayılan 200000 belirteç.

​

Mod

​

cache-ttl

• Budama yalnızca son Anthropic çağrısı ttl’ten daha eskiyse çalışır (varsayılan 5m).
• Çalıştığında: öncekiyle aynı soft-kırpma + hard-temizleme davranışı.

​

Soft ve hard budama

• Soft-kırpma: yalnızca aşırı büyük araç sonuçları için.
  • Baş + sonu korur, araya ... ekler ve özgün boyutu belirten bir not ekler.
  • Görüntü blokları olan sonuçları atlar.
• Hard-temizleme: tüm araç sonucunu hardClear.placeholder ile değiştirir.

​

Araç seçimi

• tools.allow / tools.deny, * joker karakterlerini destekler.
• Deny wins.
• Matching is case-insensitive.
• Boş izin listesi => tüm araçlara izin verilir.

​

Diğer sınırlarla etkileşim

• Yerleşik araçlar kendi çıktılarının bir kısmını zaten kırpar; oturum budama, uzun süreli sohbetlerin model bağlamında çok fazla araç çıktısı biriktirmesini önleyen ek bir katmandır.
• Sıkıştırma (compaction) ayrıdır: sıkıştırma özetler ve kalıcı hale getirir; budama ise istek başına geçicidir. /concepts/compaction.

​

Varsayılanlar (etkinleştirildiğinde)

• 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]" }

​

Örnekler

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

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

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