Użycie tokenów i koszty

OpenClaw śledzi tokeny, nie znaki. Tokeny są zależne od modelu, ale większość modeli w stylu OpenAI ma średnio około 4 znaków na token w tekście angielskim.

# Jak budowany jest system prompt

OpenClaw składa własny system prompt przy każdym uruchomieniu. Obejmuje on:

• Listę narzędzi + krótkie opisy
• Listę Skills (tylko metadane; instrukcje są ładowane na żądanie za pomocą read). Kompaktowy blok Skills jest ograniczony przez skills.limits.maxSkillsPromptChars, z opcjonalnym nadpisaniem dla agenta w agents.list[].skillsLimits.maxSkillsPromptChars.
• Instrukcje samodzielnej aktualizacji
• Pliki workspace i bootstrap (AGENTS.md, SOUL.md, TOOLS.md, IDENTITY.md, USER.md, HEARTBEAT.md, BOOTSTRAP.md, gdy są nowe, oraz MEMORY.md, gdy istnieje). Główny plik memory.md zapisany małymi literami nie jest wstrzykiwany; jest starszym wejściem naprawczym dla openclaw doctor --fix, gdy występuje razem z MEMORY.md. Duże pliki są obcinane przez agents.defaults.bootstrapMaxChars (domyślnie: 12000), a całkowite wstrzyknięcie bootstrap jest ograniczone przez agents.defaults.bootstrapTotalMaxChars (domyślnie: 60000). Dzienne pliki memory/*.md nie są częścią zwykłego promptu bootstrap; pozostają dostępne na żądanie przez narzędzia pamięci w zwykłych turach, ale uruchomienia modelu reset/startup mogą dodać na początku jednorazowy blok kontekstu startowego z najnowszą dzienną pamięcią dla tej pierwszej tury. Same polecenia czatu /new i /reset są potwierdzane bez wywoływania modelu. Preambułą startową steruje agents.defaults.startupContext.
• Czas (UTC + strefa czasowa użytkownika)
• Tagi odpowiedzi + zachowanie Heartbeat
• Metadane środowiska uruchomieniowego (host/OS/model/thinking)

Pełne omówienie znajduje się w System Prompt.

# Co wlicza się do okna kontekstu

Wszystko, co otrzymuje model, wlicza się do limitu kontekstu:

• System prompt (wszystkie sekcje wymienione powyżej)
• Historia rozmowy (wiadomości użytkownika + asystenta)
• Wywołania narzędzi i wyniki narzędzi
• Załączniki/transkrypcje (obrazy, audio, pliki)
• Podsumowania Compaction i artefakty przycinania
• Otoczki dostawcy lub nagłówki bezpieczeństwa (niewidoczne, ale nadal liczone)

Niektóre powierzchnie mocno obciążające środowisko uruchomieniowe mają własne jawne limity:

• agents.defaults.contextLimits.memoryGetMaxChars
• agents.defaults.contextLimits.memoryGetDefaultLines
• agents.defaults.contextLimits.toolResultMaxChars
• agents.defaults.contextLimits.postCompactionMaxChars

Nadpisania dla agentów znajdują się w agents.list[].contextLimits. Te ustawienia służą do ograniczonych wycinków środowiska uruchomieniowego i wstrzykiwanych bloków należących do środowiska uruchomieniowego. Są oddzielne od limitów bootstrap, limitów kontekstu startowego i limitów promptu Skills.

W przypadku obrazów OpenClaw zmniejsza ładunki obrazów transkrypcji/narzędzi przed wywołaniami dostawcy. Użyj agents.defaults.imageMaxDimensionPx (domyślnie: 1200), aby to dostroić:

• Niższe wartości zwykle zmniejszają użycie tokenów wizyjnych i rozmiar ładunku.
• Wyższe wartości zachowują więcej szczegółów wizualnych dla zrzutów ekranu z dużą ilością OCR/UI.

Aby uzyskać praktyczny podział (według wstrzykiwanego pliku, narzędzi, Skills i rozmiaru system promptu), użyj /context list lub /context detail. Zobacz Kontekst.

# Jak sprawdzić bieżące użycie tokenów

Użyj tych poleceń na czacie:

• /status → bogata w emoji karta statusu z modelem sesji, użyciem kontekstu, tokenami wejścia/wyjścia ostatniej odpowiedzi oraz szacowanym kosztem (tylko klucz API).
• /usage off|tokens|full → dodaje stopkę użycia dla każdej odpowiedzi do każdej odpowiedzi.
  • Utrzymuje się w obrębie sesji (przechowywane jako responseUsage).
  • Uwierzytelnianie OAuth ukrywa koszt (tylko tokeny).
• /usage cost → pokazuje lokalne podsumowanie kosztów z logów sesji OpenClaw.

Inne powierzchnie:

• TUI/Web TUI: /status + /usage są obsługiwane.
• CLI: openclaw status --usage i openclaw channels list pokazują znormalizowane okna limitów dostawcy (X% left, nie koszty pojedynczej odpowiedzi). Obecni dostawcy okien użycia: Anthropic, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenAI Codex, MiniMax, Xiaomi i z.ai.

Powierzchnie użycia normalizują typowe natywne aliasy pól dostawców przed wyświetleniem. Dla ruchu Responses z rodziny OpenAI obejmuje to zarówno input_tokens / output_tokens, jak i prompt_tokens / completion_tokens, więc nazwy pól specyficzne dla transportu nie zmieniają /status, /usage ani podsumowań sesji. Użycie JSON Gemini CLI także jest normalizowane: tekst odpowiedzi pochodzi z response, a stats.cached mapuje się na cacheRead, przy czym stats.input_tokens - stats.cached jest używane, gdy CLI pomija jawne pole stats.input. Dla natywnego ruchu Responses z rodziny OpenAI aliasy użycia WebSocket/SSE są normalizowane w ten sam sposób, a sumy wracają do znormalizowanego wejścia + wyjścia, gdy brakuje total_tokens albo wynosi ono 0. Gdy bieżąca migawka sesji jest skąpa, /status i session_status mogą również odzyskać liczniki tokenów/pamięci podręcznej oraz etykietę aktywnego modelu środowiska uruchomieniowego z najnowszego logu użycia transkrypcji. Istniejące niezerowe wartości bieżące nadal mają pierwszeństwo przed wartościami zapasowymi z transkrypcji, a większe sumy transkrypcji zorientowane na prompt mogą wygrać, gdy zapisane sumy nie istnieją albo są mniejsze. Uwierzytelnianie użycia dla okien limitów dostawcy pochodzi z haków specyficznych dla dostawcy, gdy są dostępne; w przeciwnym razie OpenClaw wraca do pasujących poświadczeń OAuth/klucza API z profili uwierzytelniania, env lub konfiguracji. Wpisy transkrypcji asystenta utrwalają ten sam znormalizowany kształt użycia, w tym usage.cost, gdy aktywny model ma skonfigurowane ceny, a dostawca zwraca metadane użycia. Daje to /usage cost i statusowi sesji opartemu na transkrypcji stabilne źródło nawet po zniknięciu bieżącego stanu środowiska uruchomieniowego.

OpenClaw utrzymuje rozliczanie użycia dostawcy oddzielnie od bieżącej migawki kontekstu. usage.total dostawcy może obejmować wejście z pamięci podręcznej, wyjście i wiele wywołań modelu w pętli narzędzi, więc jest użyteczne dla kosztów i telemetrii, ale może zawyżać bieżące okno kontekstu. Wyświetlanie kontekstu i diagnostyka używają najnowszej migawki promptu (promptTokens albo ostatniego wywołania modelu, gdy migawka promptu nie jest dostępna) dla context.used.

# Szacowanie kosztów (gdy jest pokazywane)

Koszty są szacowane na podstawie konfiguracji cen modelu:

models.providers.<provider>.models[].cost

Są to USD za 1 mln tokenów dla input, output, cacheRead i cacheWrite. Jeśli brakuje cen, OpenClaw pokazuje tylko tokeny. Tokeny OAuth nigdy nie pokazują kosztu w dolarach.

Gdy sidecary i kanały osiągną ścieżkę gotowości Gateway, OpenClaw uruchamia opcjonalny bootstrap cen w tle dla skonfigurowanych referencji modeli, które nie mają jeszcze lokalnych cen. Ten bootstrap pobiera zdalne katalogi cen OpenRouter i LiteLLM. Ustaw models.pricing.enabled: false, aby pominąć te pobrania katalogów w sieciach offline lub z ograniczeniami; jawne wpisy models.providers.*.models[].cost nadal sterują lokalnymi szacunkami kosztów.

# TTL pamięci podręcznej i wpływ przycinania

Buforowanie promptu przez dostawcę działa tylko w oknie TTL pamięci podręcznej. OpenClaw może opcjonalnie uruchamiać przycinanie cache-ttl: przycina sesję po wygaśnięciu TTL pamięci podręcznej, a następnie resetuje okno pamięci podręcznej, aby kolejne żądania mogły ponownie użyć świeżo zbuforowanego kontekstu zamiast ponownie buforować całą historię. Utrzymuje to niższe koszty zapisów do pamięci podręcznej, gdy sesja pozostaje bezczynna dłużej niż TTL.

Skonfiguruj to w konfiguracji Gateway i zobacz szczegóły zachowania w Przycinaniu sesji.

Heartbeat może utrzymywać pamięć podręczną ciepłą podczas przerw bezczynności. Jeśli TTL pamięci podręcznej modelu wynosi 1h, ustawienie interwału Heartbeat tuż poniżej tej wartości (np. 55m) może uniknąć ponownego buforowania pełnego promptu, zmniejszając koszty zapisów do pamięci podręcznej.

W konfiguracjach wieloagentowych możesz zachować jedną wspólną konfigurację modelu i dostrajać zachowanie pamięci podręcznej dla każdego agenta za pomocą agents.list[].params.cacheRetention.

Pełny przewodnik po każdym ustawieniu znajduje się w Buforowaniu promptu.

W przypadku cen Anthropic API odczyty z pamięci podręcznej są znacznie tańsze niż tokeny wejściowe, natomiast zapisy do pamięci podręcznej są rozliczane z wyższym mnożnikiem. Najnowsze stawki i mnożniki TTL znajdziesz w cenniku buforowania promptu Anthropic: https://docs.anthropic.com/docs/build-with-claude/prompt-caching

# Przykład: utrzymanie ciepłej pamięci podręcznej 1h za pomocą Heartbeat

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

# Przykład: mieszany ruch ze strategią pamięci podręcznej dla każdego agenta

agents:
  defaults:
    model:
      primary: "anthropic/claude-opus-4-6"
    models:
      "anthropic/claude-opus-4-6":
        params:
          cacheRetention: "long" # default baseline for most agents
  list:
    - id: "research"
      default: true
      heartbeat:
        every: "55m" # keep long cache warm for deep sessions
    - id: "alerts"
      params:
        cacheRetention: "none" # avoid cache writes for bursty notifications

agents.list[].params scala się na wierzchu params wybranego modelu, więc możesz nadpisać tylko cacheRetention i odziedziczyć pozostałe ustawienia domyślne modelu bez zmian.

# Przykład: włączenie nagłówka beta kontekstu Anthropic 1M

Okno kontekstu 1M Anthropic jest obecnie objęte bramką beta. OpenClaw może wstrzyknąć wymaganą wartość anthropic-beta, gdy włączysz context1m w obsługiwanych modelach Opus lub Sonnet.

agents:
  defaults:
    models:
      "anthropic/claude-opus-4-6":
        params:
          context1m: true

To mapuje się na nagłówek beta Anthropic context-1m-2025-08-07.

Ma to zastosowanie tylko wtedy, gdy context1m: true jest ustawione w tym wpisie modelu.

Wymaganie: poświadczenie musi kwalifikować się do użycia długiego kontekstu. Jeśli nie, Anthropic odpowiada błędem limitu szybkości po stronie dostawcy dla tego żądania.

Jeśli uwierzytelniasz Anthropic za pomocą tokenów OAuth/subskrypcji (sk-ant-oat-*), OpenClaw pomija nagłówek beta context-1m-*, ponieważ Anthropic obecnie odrzuca tę kombinację z HTTP 401.

# Wskazówki dotyczące zmniejszania presji tokenów

• Użyj /compact, aby podsumować długie sesje.
• Przycinaj duże wyniki narzędzi w swoich przepływach pracy.
• Obniż agents.defaults.imageMaxDimensionPx dla sesji z dużą liczbą zrzutów ekranu.
• Opisy Skills powinny być krótkie (lista Skills jest wstrzykiwana do promptu).
• Preferuj mniejsze modele do rozwlekłej, eksploracyjnej pracy.

Zobacz Skills, aby poznać dokładny wzór narzutu listy Skills.

# Powiązane

• Użycie API i koszty
• Buforowanie promptu
• Śledzenie użycia