OpenClawはなぜこんなにトークンを消費するのか？6つの原因分析と節約術

作者注：OpenClawの高トークン消費に関する6つの主要な原因を深く分析し、実測で効果のあった最適化戦略を提供します。ユーザーがAPIコストを60〜80%削減するのを助け、APIYIのチャージ特典を活用した節約プランも併せて紹介します。

「1ヶ月で180万トークンを消費し、請求額は3600ドルに」 —— これはテックブロガーのFederico Viticci氏がOpenClawを使用した際の実体験です。OpenClawはオープンソースで無料ですが、トークン消費スピードの速さに多くのユーザーが不意を突かれています。本記事では、OpenClawがトークンを大量に消費する6つの原因を深掘りし、実測に基づいた節約術を解説します。

核心価値: この記事を読み終える頃には、OpenClawの高消費の技術的原理を理解し、6つの効果的な最適化手法をマスターできます。また、APIYIのチャージ特典を利用して、コストを公式サイトの10%OFF以下に抑える方法も分かります。

OpenClaw トークン消費の主要データ

OpenClawのトークン消費はなぜこれほど高いのか

OpenClaw（旧名 Clawdbot/Moltbot）は、2026年に最も注目を集めているオープンソースAIアシスタントプロジェクトで、GitHubのスター数は13.5万を超えています。12以上のメッセージングプラットフォームへの接続、ブラウザ操作、Shellコマンドの実行、日常タスクの自動化など、非常に強力な機能を備えています。しかし、その強力な能力の裏には、驚くべきトークン消費が隠されています。

多くのユーザーがOpenClawを意気揚々と設定した翌日、APIの請求額を見て愕然とします。数十ドル、時には数百ドルの請求が来ているからです。あるユーザーは「1日で200ドルを使い果たした」と報告していますが、その原因は自動化タスクが無限ループに陥ったことでした。

トークン消費の原因を理解することは、コスト最適化の第一歩です。

OpenClawがトークンを消費する6つの原因

OpenClaw Token 消耗原因の徹底分析

原因1: コンテキストウィンドウの継続的な蓄積

これは OpenClaw における最大の「トークン消費のブラックホール」です。OpenClaw と対話するたびに、すべての履歴メッセージが .openclaw/agents.main/sessions/ ディレクトリ内の JSONL ファイルに保存されます。

問題は、新しいリクエストのたびに、OpenClaw が完全な会話履歴を AI モデルに送信することにあります。

あるユーザーのフィードバックによると、メインセッションのコンテキストがすでに 400K ウィンドウの 56-58% を占めていたそうです。これは以下を意味します：

• 単純な質問を一つするだけでも、20万トークン以上のキャッシュされたコンテキストを処理する必要がある
• 1回の対話ごとの cacheRead が数十万トークン規模になる
• セッションが長くなるほど、コストは指数関数的に増加する

# 現在のセッションのトークン消費量を確認
openclaw /status

# 表示結果の例:
# 🤖 Model: claude-sonnet-4
# 📊 Context: 234,567 / 400,000 tokens (58.6%)
# 💰 Estimated cost this session: $12.34

原因2: ツール出力の無制限な保存

OpenClaw は、すべてのツール呼び出しの出力をセッション記録に保存します。以下の操作を実行すると、問題が発生します：

ある開発者はこう語っています。「OpenClaw にプロジェクト構造を確認してもらっただけなのに、ディレクトリ全体を走査して数万行のファイルリストを出力し、それらすべてがセッション記録に保存されてしまいました。その後の対話では、これらの不要な情報が毎回モデルに再送信されることになったのです。」

原因3: システムプロンプトの毎回再送信

OpenClaw には、以下を含む複雑なシステムプロンプトがあります：

• コアな人格設定
• 利用可能なツールリスト
• セキュリティ制限ルール
• ユーザー設定

このシステムプロンプトは通常 5,000〜10,000 トークンあり、API 呼び出しのたびに再送信されます。Anthropic は Prompt Caching（キャッシュヒット時は費用の10%のみ）を提供していますが、キャッシュには TTL（有効期限）の制限があります：

連続して使用しない場合、コールドスタートのたびに全額を支払うことになります。

原因4: 複雑なタスクによる多段階の推論

OpenClaw の強みは複雑なタスクを自律的に完了できる点にありますが、それは API 呼び出し回数の増加も意味します：

ユーザー: 今日のメールを整理して、ToDoリストを作成して

OpenClaw 内部プロセス:
1. メールスキルを呼び出してメールリストを取得 → トークン消費
2. 各メールの内容を分析 → トークン消費
3. 優先順位とカテゴリを判断 → トークン消費
4. Todoist スキルを呼び出してタスクを作成 → トークン消費
5. 要約レポートを生成 → トークン消費

実際の消費: 5〜10 回の API 呼び出し、毎回完全なコンテキストを伴う

原因5: 不適切なモデル選択

多くのユーザーがデフォルトで Claude Opus 4.5 や Sonnet 4.5 を使用していますが、すべてのタスクに最上位モデルが必要なわけではありません：

価格差は最大 25 倍に達します！ 「今日の天気は？」という質問に Opus を使うのは純粋な浪費です。

原因6: Heartbeat（ハートビート）とバックグラウンドタスク

OpenClaw の Heartbeat 機能により、AI はアクティブにウェイクアップして定期的なタスクを実行できます。しかし、多くのユーザーが以下の点を見落としています：

• Heartbeat がトリガーされるたびに、完全な API 呼び出しが 1 回行われる
• 設定が不適切な場合、数分おきにトリガーされる可能性がある
• トリガーされるたびに、完全なセッションコンテキストが送信される

あるユーザーの報告：「5分おきにメールをチェックするように設定した結果、1日で Heartbeat だけで 50 ドルも消費してしまいました。」

OpenClaw トークン最適化 6 つの戦略

戦略1: セッションの定期的なリセット (40-60% 節約)

これは最も即効性のある方法です。セッションのコンテキストが肥大化したときは、思い切ってリセットしましょう：

# 方法 1: 対話中にリセット
openclaw "reset session"

# 方法 2: セッションファイルを削除
rm -rf ~/.openclaw/agents.main/sessions/*.jsonl

# 方法 3: /compact コマンドを使用して圧縮
openclaw /compact

ベストプラクティス: 独立したタスクが完了するたびにセッションをリセットし、コンテキストが無制限に蓄積されないようにします。

戦略2: 大きな出力が伴う操作の分離 (20-30% 節約)

大きな出力が予想されるコマンドをメインセッションで実行してはいけません：

# ❌ 誤り: メインセッションで実行
openclaw "システム設定をすべて表示して"

# ✅ 正しい: 独立した debug セッションを使用
openclaw --session debug "システム設定をすべて表示して"
# その後、必要な断片だけをメインセッションにコピーする

戦略3: インテリジェントなモデル切り替えの設定 (50-80% 節約)

タスクの複雑さに応じてモデルを自動選択します：

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "anthropic/claude-sonnet-4",
        "fallback": "anthropic/claude-haiku-4"
      }
    }
  },
  "routing": {
    "simple_queries": "haiku",
    "complex_tasks": "sonnet",
    "critical_decisions": "opus"
  }
}

🎯 節約のアドバイス: 日常的なタスクには Haiku や Gemini Flash を使い、複雑な推論が必要なときだけ Sonnet/Opus に切り替えましょう。APIYI (apiyi.com) を利用すれば、400以上の大規模言語モデルに一括アクセスでき、統一インターフェースで柔軟に切り替えて、最もコスパの良い組み合わせを見つけることができます。

戦略4: キャッシュ最適化の有効化 (30-50% 節約)

Prompt Caching メカニズムを最大限に活用します：

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "cache-ttl": 3600,
      "temperature": 0.2
    }
  }
}

重要なテクニック:

• 低い Temperature (0.2) を設定すると、キャッシュヒット率が向上します。
• Heartbeat の間隔をキャッシュ TTL よりわずかに短く設定し、キャッシュをウォーム状態に保ちます。
• OpenRouter など、キャッシュをサポートする中継サービスを利用します。

戦略5: コンテキストウィンドウの制限 (20-40% 節約)

能動的にコンテキストサイズを制御します：

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "contextTokens": 50000,
      "compaction": "aggressive"
    }
  }
}

コンテキストをデフォルトの 400K ではなく 50K-100K に制限することで、リクエストごとのコストを大幅に削減できます。

戦略6: ローカルモデルによるフォールバック (60-80% 節約)

Ollama を通じてローカルモデルを設定し、簡単なタスクを処理させます：

{
  "models": {
    "providers": {
      "ollama": {
        "baseUrl": "http://localhost:11434",
        "models": ["llama3.3", "qwen2.5"]
      }
    }
  },
  "routing": {
    "simple_queries": "ollama/llama3.3"
  }
}

ローカルモデルは API コストがゼロであり、単純なフォーマット変換や情報照会などのタスクに適しています。

OpenClaw コスト最適化の実践比較

実測データ: あるヘビーユーザーが総合的な最適化を行ったところ、月平均のコストを $150 から $35 まで抑えることができ、75% 以上のコスト削減に成功しました。

APIYI を活用してさらなるコスト削減を

上述の最適化をすべて完了したとしても、API 呼び出しコストは依然として OpenClaw の主要な支出となります。そこで、適切な API プロバイダーを選択することが非常に重要になります。

APIYI チャージボーナスキャンペーン

APIYI（apiyi.com）は、400以上の大規模言語モデルの統合インターフェースを提供しています。価格は公式サイトと同等ですが、チャージボーナスキャンペーンを利用することで、さらに安く利用することが可能です。

具体的な計算例: もし毎月の API 消費額が $100 の場合、APIYI で $100 チャージして 10% のボーナスを受け取れば、毎月 $10 を節約できることになります。年間では $120 の節約となり、これは Claude Pro のサブスクリプション 1 年分に相当します。

APIYI のその他のメリット

APIYI を OpenClaw のバックエンドとして設定する

{
  "models": {
    "providers": {
      "apiyi": {
        "type": "openai",
        "baseUrl": "https://vip.apiyi.com/v1",
        "apiKey": "YOUR_APIYI_KEY",
        "models": [
          "claude-sonnet-4",
          "claude-haiku-4",
          "gpt-4o-mini",
          "deepseek-v3"
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": "apiyi/claude-sonnet-4"
    }
  }
}

設定完了後、OpenClaw のすべての API 呼び出しは APIYI を経由するようになり、チャージボーナスによる割引の恩恵を受けることができます。

よくある質問

# 現在の状態を確認
openclaw /status

# 応答ごとの使用量表示を有効にする
openclaw /usage full

まとめ

OpenClawでTokenを浪費する6つの主な原因：

1. コンテキストの累積: 会話履歴が無制限に膨らむことが、最大のコスト要因です。
2. ツール出力の保存: 大規模な出力が履歴に保存され、会話のたびに繰り返し送信されます。
3. システムプロンプト: 複雑なプロンプトが毎回再送信され、キャッシュが切れると全額課金されます。
4. 多段階の推論: 複雑なタスクでは複数回のAPI呼び出しが必要になります。
5. 不適切なモデル選択: Haikuで済むタスクにOpusを使用してしまう。
6. 頻繁なハートビート: バックグラウンドタスクが絶えずTokenを消費します。

節約の核心戦略:

• 定期的にセッションをリセットし、コンテキストのサイズを制御する。
• インテリジェントにモデルを切り替え、簡単なタスクには安価なモデルを使用する。
• APIYI (apiyi.com) でチャージ特典を利用し、公式サイトより10%以上お得な価格で利用する。

APIYI (apiyi.com) にアクセスしてアカウントを登録することをお勧めします。プラットフォームでは400以上のモデルの統一インターフェースとチャージ特典を提供しており、あなたのOpenClawを強力かつ経済的に運用できます。

📚 参考資料

⚠️ リンク形式に関する説明: すべての外部リンクは 資料名: domain.com 形式を使用しています。コピーの利便性を高めつつ、SEO評価（ウェイト）の流出を防ぐため、クリックによる直接遷移はできないようになっています。

1. OpenClaw Token 使用ドキュメント: 公式消費量に関する説明

   • リンク: docs.openclaw.ai/token-use
   • 説明: トークン課金ルールとモニタリングコマンド

2. GitHub Issue #1594: コンテキスト累積問題に関する議論

   • リンク: github.com/openclaw/openclaw/issues/1594
   • 説明: コミュニティによる「トークンの異常消費」問題の深掘り分析

3. Anthropic 料金ページ: Claude API 公式価格

   • リンク: anthropic.com/pricing
   • 説明: 各モデルの最新価格とキャッシュ割引について

4. Fast Company 報道: OpenClaw コスト分析

   • リンク: fastcompany.com/91484506/what-is-clawdbot-moltbot-openclaw
   • 説明: メディアによる OpenClaw の高コスト問題に関する報道

5. APIYI 公式サイト: 400以上のモデルをワンストップで導入

   • リンク: apiyi.com
   • 説明: チャージ特典キャンペーン実施中、公式サイトより10%以上お得

著者: 技術チーム
技術交流: コメント欄での議論を歓迎します。さらなる節約術については、APIYI apiyi.com 技術コミュニティをご覧ください。