Почему OpenClaw потребляет так много токенов? Анализ 6 причин и стратегии экономии

Примечание автора: Глубокий анализ 6 основных причин высокого потребления токенов в OpenClaw, проверенные стратегии оптимизации, которые помогут снизить затраты на API на 60-80%, а также схема экономии с бонусами при пополнении через APIYI.

«Сжег 1,8 млн токенов за месяц, счет на 3600 долларов» — это реальный опыт техноблогера Федерико Витиччи при использовании OpenClaw. Хотя OpenClaw — это бесплатный проект с открытым исходным кодом, скорость поглощения токенов застает многих пользователей врасплох. В этой статье мы разберем 6 причин, почему OpenClaw такой «прожорливый», и предложим проверенные способы сэкономить.

Основная ценность: Прочитав этот текст, вы поймете технические принципы высокого расхода в OpenClaw, освоите 6 эффективных методов оптимизации и узнаете, как снизить затраты ниже официальных цен за счет бонусов при пополнении в APIYI.

Основные данные по расходу токенов в OpenClaw

Почему OpenClaw потребляет так много токенов?

OpenClaw (ранее известный как Clawdbot/Moltbot) — это один из самых популярных open-source проектов ИИ-ассистентов в 2026 году, набравший более 135 тысяч звезд на GitHub. Он невероятно мощный: подключается к 12+ мессенджерам, управляет браузером, выполняет команды в терминале и автоматизирует рутину. Но за этой мощью стоит колоссальный расход токенов.

Многие пользователи, радостно настроив OpenClaw, на следующий день приходят в ужас от счета за API — десятки, а то и сотни долларов. Бывали случаи «слива» 200 долларов за сутки из-за того, что автоматизированная задача уходила в бесконечный цикл.

Понимание причин расхода — это первый шаг к оптимизации затрат.

6 главных причин «прожорливости» OpenClaw

Глубокий анализ причин расхода токенов в OpenClaw

Причина 1: Постоянное накопление контекстного окна

Это самая большая «черная дыра» для вашего бюджета в OpenClaw. Каждый раз, когда вы общаетесь с OpenClaw, вся история сообщений сохраняется в JSONL-файлах в директории .openclaw/agents.main/sessions/.

Проблема в том, что при каждом новом запросе OpenClaw отправляет полную историю сессии AI-модели.

Один из пользователей отметил, что контекст его основной сессии уже занимает 56-58% от окна в 400K токенов. Это означает:

• Даже если вы зададите простой вопрос, модели придется обработать более 200 000 токенов кэшированного контекста.
• Каждый диалог генерирует cacheRead на уровне сотен тысяч токенов.
• Чем длиннее сессия, тем быстрее (в геометрической прогрессии) растут затраты.

# Проверить текущий расход токенов сессии
openclaw /status

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

Причина 2: Бесконечное хранение вывода инструментов

OpenClaw сохраняет результаты вызова всех инструментов в историю сессии. Проблемы начинаются, когда вы выполняете следующие действия:

Один разработчик поделился: «Я просто попросил OpenClaw посмотреть структуру проекта. Он просканировал все директории и выдал десятки тысяч строк списка файлов, и всё это сохранилось в историю сессии. Теперь при каждом вопросе эта бесполезная информация переотправляется модели».

Причина 3: Повторная отправка System Prompt

У OpenClaw сложный системный промпт, который включает:

• Настройки основной «личности» (personality)
• Список доступных инструментов
• Правила безопасности и ограничения
• Конфигурации предпочтений пользователя

Этот System Prompt обычно занимает 5000–10000 токенов и отправляется при каждом вызове API. Хотя Anthropic предлагает Prompt Caching (попадание в кэш стоит всего 10% от цены), у кэша есть ограничение по времени жизни (TTL):

Если вы не пользуетесь инструментом непрерывно, за каждый «холодный запуск» придется платить полную цену.

Причина 4: Многоэтапные рассуждения для сложных задач

Сила OpenClaw в том, что он может автономно выполнять сложные задачи, но это подразумевает большее количество вызовов API:

Пользователь: Помоги мне разобрать сегодняшнюю почту и создать задачи

Внутренний процесс OpenClaw:
1. Вызов навыка (Skill) почты для получения списка писем → Расход токенов
2. Анализ содержания каждого письма → Расход токенов
3. Определение приоритетов и категорий → Расход токенов
4. Вызов Skill Todoist для создания задач → Расход токенов
5. Генерация итогового отчета → Расход токенов

Итог: 5–10 вызовов API, каждый из которых тянет за собой весь контекст.

Причина 5: Неправильный выбор модели

Многие пользователи по умолчанию используют Claude Opus 4.5 или Sonnet 4.5, но далеко не все задачи требуют топовых моделей:

Разница в цене достигает 25 раз! Использовать Opus, чтобы узнать «какая сегодня погода» — это чистой воды расточительство.

Причина 6: Heartbeat и фоновые задачи

Функция Heartbeat позволяет AI активно «просыпаться» для выполнения задач по расписанию. Но многие не знают, что:

• Каждый запуск Heartbeat — это полноценный вызов API.
• При неправильной настройке он может срабатывать каждые несколько минут.
• Каждый запуск отправляет полный контекст сессии.

Один пользователь пожаловался: «Я настроил проверку почты каждые 5 минут, и в итоге за день только на Heartbeat слил 50 долларов».

6 стратегий оптимизации токенов в OpenClaw

Стратегия 1: Регулярный сброс сессии (экономия 40–60%)

Это самый быстрый и эффективный метод. Когда контекст сессии раздувается, решительно сбрасывайте его:

# Способ 1: Сброс прямо в диалоге
openclaw "reset session"

# Способ 2: Удаление файлов сессии
rm -rf ~/.openclaw/agents.main/sessions/*.jsonl

# Способ 3: Использование команды сжатия
openclaw /compact

Лучшая практика: Сбрасывайте сессию после завершения каждой отдельной задачи, не позволяйте контексту расти бесконечно.

Стратегия 2: Изоляция операций с большим выводом (экономия 20–30%)

Никогда не выполняйте команды, которые могут выдать огромный объем данных, в основной сессии:

# ❌ ОШИБКА: Выполнение в основной сессии
openclaw "покажи полную конфигурацию системы"

# ✅ ПРАВИЛЬНО: Использование отдельной debug-сессии
openclaw --session debug "покажи полную конфигурацию системы"
# Затем просто скопируйте нужный фрагмент в основную сессию

Стратегия 3: Настройка умного переключения моделей (экономия 50–80%)

Автоматически выбирайте модель в зависимости от сложности задачи:

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

🎯 Совет по экономии: Для повседневных задач используйте Haiku или Gemini Flash, и переключайтесь на Sonnet/Opus только для сложных рассуждений. Через APIYI (apiyi.com) можно получить доступ к более чем 400 большим языковым моделям через единый интерфейс и гибко переключаться между ними, находя оптимальное сочетание цены и качества.

Стратегия 4: Включение оптимизации кэширования (экономия 30–50%)

Максимально используйте механизм Prompt Caching:

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

Ключевые фишки:

• Установка низкой температуры (0.2) повышает вероятность попадания в кэш.
• Настройте интервал Heartbeat чуть меньше, чем TTL кэша, чтобы поддерживать его в «горячем» состоянии.
• Используйте сервисы вроде OpenRouter, которые поддерживают проброс кэширования.

Стратегия 5: Ограничение окна контекста (экономия 20–40%)

Активно контролируйте размер контекста:

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

Ограничение контекста до 50K–100K вместо стандартных 400K может значительно снизить стоимость каждого запроса.

Стратегия 6: Использование локальных моделей для подстраховки (экономия 60–80%)

Настройте локальные модели через Ollama для обработки простых задач:

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

Локальные модели имеют нулевую стоимость API и отлично подходят для простого форматирования, поиска информации и других рутинных операций.

Практическое сравнение оптимизации затрат в OpenClaw

Реальные данные: Один активный пользователь благодаря комплексной оптимизации снизил ежемесячные расходы со $150 до $35, сэкономив более 75%.

Снижаем расходы еще больше с помощью APIYI

Даже после выполнения всех вышеперечисленных шагов, вызовы API остаются основной статьей расходов в OpenClaw. В этот момент выбор правильного провайдера становится критически важным.

Бонусы при пополнении в APIYI

APIYI (apiyi.com) предоставляет единый интерфейс для 400+ больших языковых моделей. Цены соответствуют официальным, но благодаря бонусной программе при пополнении счета итоговая стоимость получается значительно ниже:

Давайте посчитаем: если вы тратите на API $100 в месяц, пополнив баланс в APIYI на $100, вы получаете бонус 10%. Это экономия $10 в месяц или $120 в год — как раз хватит на годовую подписку Claude Pro.

Другие преимущества APIYI

Настройка APIYI в качестве бэкенда для OpenClaw

{
  "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"
    }
  }
}

После завершения настройки все вызовы API в OpenClaw будут маршрутизироваться через APIYI, позволяя вам пользоваться всеми преимуществами бонусной программы.

Часто задаваемые вопросы

# Проверить текущий статус
openclaw /status

# Включить отображение расхода для каждого ответа
openclaw /usage full

Итоги

6 главных причин, почему OpenClaw активно расходует токены:

1. Накопление контекста: История диалога бесконечно разрастается — это самая большая «черная дыра» для вашего бюджета.
2. Хранение вывода инструментов: Объемные результаты работы инструментов сохраняются в истории и повторно отправляются при каждом новом сообщении.
3. Системный промпт: Сложные промпты переотправляются каждый раз, и если кэш истек, за них списывается полная стоимость.
4. Многошаговые рассуждения: Сложные задачи требуют нескольких последовательных вызовов API.
5. Неправильный выбор модели: Использование мощной Opus там, где справилась бы легкая Haiku.
6. Частые Heartbeat-запросы: Фоновые задачи постоянно потребляют небольшое количество токенов.

Ключевые стратегии экономии:

• Регулярно сбрасывайте сессии, чтобы контролировать размер контекста.
• Умно переключайтесь между моделями: для простых задач используйте дешевые варианты.
• Пополняйте баланс через APIYI (apiyi.com) с бонусами, чтобы получить цену на 10% и более ниже официальной.

Рекомендуем зарегистрироваться на APIYI (apiyi.com). Платформа предоставляет единый интерфейс для 400+ моделей и выгодные акции при пополнении, чтобы ваш OpenClaw был одновременно мощным и экономным.

📚 Справочные материалы

⚠️ Примечание по формату ссылок: Все внешние ссылки указаны в формате Название: domain.com. Это удобно для копирования, но ссылки не кликабельны, чтобы избежать потери SEO-веса.

1. Документация по использованию токенов OpenClaw: Официальное руководство по расходу

   • Ссылка: docs.openclaw.ai/token-use
   • Описание: Правила тарификации токенов и команды для мониторинга

2. GitHub Issue #1594: Обсуждение проблемы накопления контекста

   • Ссылка: github.com/openclaw/openclaw/issues/1594
   • Описание: Глубокий анализ проблемы «сжигания токенов» от сообщества

3. Страница тарифов Anthropic: Официальные цены на Claude API

   • Ссылка: anthropic.com/pricing
   • Описание: Актуальные цены на различные модели и скидки за использование кэша

4. Репортаж Fast Company: Анализ затрат OpenClaw

   • Ссылка: fastcompany.com/91484506/what-is-clawdbot-moltbot-openclaw
   • Описание: Освещение в СМИ проблемы высокой стоимости использования OpenClaw

5. Официальный сайт APIYI: Доступ к 400+ моделям в одном месте

   • Ссылка: apiyi.com
   • Описание: Акции с бонусами при пополнении, цены на 10% и более ниже официальных

Автор: Техническая команда
Техническое обсуждение: Будем рады вашему мнению в комментариях. Еще больше стратегий экономии ищите в техническом сообществе APIYI на apiyi.com