Chuyển đến nội dung chính

​
Sử dụng token & chi phí

OpenClaw tracks tokens, not characters. Tokens are model-specific, but most OpenAI-style models average ~4 characters per token for English text.

​
Cách system prompt được xây dựng

OpenClaw assembles its own system prompt on every run. It includes:
  • Danh sách công cụ + mô tả ngắn
  • Danh sách Skills (chỉ metadata; hướng dẫn được tải theo yêu cầu với read)
  • Hướng dẫn tự cập nhật
  • Workspace + các tệp bootstrap (AGENTS.md, SOUL.md, TOOLS.md, IDENTITY.md, USER.md, HEARTBEAT.md, BOOTSTRAP.md khi mới, cùng với MEMORY.md và/hoặc memory.md nếu có). Các tệp lớn sẽ bị cắt bớt theo agents.defaults.bootstrapMaxChars (mặc định: 20000), và tổng nội dung bootstrap được chèn vào bị giới hạn bởi agents.defaults.bootstrapTotalMaxChars (mặc định: 24000). Các tệp memory/*.md được truy cập theo yêu cầu thông qua công cụ memory và không được tự động chèn.
  • Thời gian (UTC + múi giờ người dùng)
  • Thẻ trả lời + hành vi heartbeat
  • Metadata runtime (máy chủ/OS/mô hình/tư duy)
Xem phân tích chi tiết đầy đủ tại System Prompt.

​
Những gì được tính trong cửa sổ ngữ cảnh

Mọi thứ mà mô hình nhận được đều được tính vào giới hạn ngữ cảnh:
  • System prompt (tất cả các phần được liệt kê ở trên)
  • Lịch sử hội thoại (tin nhắn của người dùng + trợ lý)
  • Lệnh gọi công cụ và kết quả công cụ
  • Đính kèm/bản ghi (hình ảnh, âm thanh, tệp)
  • Các bản tóm tắt nén gọn và tạo tác cắt tỉa
  • Lớp bao của nhà cung cấp hoặc tiêu đề an toàn (không hiển thị, nhưng vẫn được tính)
  1. Để xem phân tích thực tế (theo từng tệp được chèn, công cụ, kỹ năng và kích thước system prompt), hãy dùng /context list hoặc /context detail. 8. Xem Context.

​
Cách xem mức sử dụng token hiện tại

Sử dụng các lệnh sau trong chat:
  • /status → thẻ trạng thái nhiều emoji hiển thị mô hình của phiên, mức sử dụng ngữ cảnh, token đầu vào/đầu ra của phản hồi gần nhất và chi phí ước tính (chỉ với khóa API).
  • /usage off|tokens|full → thêm chân trang mức sử dụng theo từng phản hồi vào mọi câu trả lời.
    • Duy trì theo từng phiên (được lưu dưới dạng responseUsage).
    • Xác thực OAuth ẩn chi phí (chỉ hiển thị token).
  • /usage cost → hiển thị bản tổng hợp chi phí cục bộ từ log phiên OpenClaw.
Các bề mặt khác:
  • TUI/Web TUI: hỗ trợ /status + /usage.
  • CLI: openclaw status --usage và openclaw channels list hiển thị cửa sổ hạn mức của nhà cung cấp (không phải chi phí theo từng phản hồi).

​
Ước tính chi phí (khi được hiển thị)

Chi phí được ước tính dựa trên cấu hình giá mô hình của bạn: 
models.providers.<provider>.models[].cost
  1. Đây là USD trên mỗi 1M token cho input, output, cacheRead và cacheWrite. 10. Nếu thiếu thông tin giá, OpenClaw chỉ hiển thị số token. OAuth tokens never show dollar cost.

​
Ảnh hưởng của cache TTL và cắt tỉa

  1. Bộ nhớ đệm prompt của provider chỉ áp dụng trong phạm vi TTL của cache. OpenClaw can optionally run cache-ttl pruning: it prunes the session once the cache TTL has expired, then resets the cache window so subsequent requests can re-use the freshly cached context instead of re-caching the full history. This keeps cache write costs lower when a session goes idle past the TTL.
Cấu hình tại Gateway configuration và xem chi tiết hành vi tại Session pruning. Heartbeat can keep the cache warm across idle gaps. If your model cache TTL is 1h, setting the heartbeat interval just under that (e.g., 55m) can avoid re-caching the full prompt, reducing cache write costs. For Anthropic API pricing, cache reads are significantly cheaper than input tokens, while cache writes are billed at a higher multiplier. 12. Xem bảng giá prompt caching của Anthropic để biết mức giá và hệ số TTL mới nhất: https://docs.anthropic.com/docs/build-with-claude/prompt-caching

​
Ví dụ: giữ cache 1h ở trạng thái warm với heartbeat

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

​
Mẹo giảm áp lực token

  • Dùng /compact để tóm tắt các phiên dài.
  • Cắt bớt đầu ra lớn của công cụ trong quy trình làm việc.
  • Giữ mô tả skill ngắn gọn (danh sách skill được chèn vào prompt).
  • Ưu tiên các mô hình nhỏ hơn cho công việc khám phá, nhiều lời.
Xem Skills để biết công thức chính xác cho chi phí overhead của danh sách skill.