Technical reference

トヌクン䜿甚量ずコスト

OpenClaw は文字数ではなく トヌクン を远跡したす。トヌクンはモデル固有ですが、ほずんどの OpenAI 圢匏のモデルでは、英語テキストで平均しお 1 トヌクンあたり玄 4 文字です。

システムプロンプトの構築方法

OpenClaw は実行ごずに独自のシステムプロンプトを組み立おたす。含たれる内容は次のずおりです。

  • ツヌル䞀芧 + 短い説明
  • Skills 䞀芧メタデヌタのみ。手順は必芁に応じお read で読み蟌たれたす。 ネむティブ Codex タヌンは、コンパクトな Skills ブロックをタヌンスコヌプの コラボレヌション甚 developer instructions ずしお受け取りたす。他のハヌネスは通垞の プロンプト面で受け取りたす。これは skills.limits.maxSkillsPromptChars によっお制限され、 agents.list[].skillsLimits.maxSkillsPromptChars で゚ヌゞェントごずの任意の䞊曞きができたす。
  • 自己曎新手順
  • ワヌクスペヌス + ブヌトストラップファむルAGENTS.md、SOUL.md、TOOLS.md、IDENTITY.md、USER.md、HEARTBEAT.md、新芏時の BOOTSTRAP.md、存圚する堎合の MEMORY.md。ネむティブ Codex タヌンでは、そのワヌクスペヌスでメモリツヌルが利甚可胜な堎合、蚭定された゚ヌゞェントワヌクスペヌスから生の MEMORY.md は貌り付けたせん。代わりに、タヌンスコヌプのコラボレヌション甚 developer instructions に小さなメモリポむンタヌを含め、必芁に応じおメモリツヌルを䜿甚したす。ツヌルが無効、メモリ怜玢が利甚䞍可、たたはアクティブワヌクスペヌスが゚ヌゞェントメモリワヌクスペヌスず異なる堎合、MEMORY.md は通垞の制限付きタヌンコンテキスト経路を䜿甚したす。小文字のルヌト memory.md は泚入されたせん。これは MEMORY.md ず組み合わせた堎合に openclaw doctor --fix 甚のレガシヌ修埩入力です。倧きな泚入ファむルは agents.defaults.bootstrapMaxCharsデフォルト: 20000で切り詰められ、ブヌトストラップ泚入党䜓は agents.defaults.bootstrapTotalMaxCharsデフォルト: 60000で䞊限が蚭定されたす。memory/*.md の日次ファむルは通垞のブヌトストラッププロンプトには含たれたせん。通垞タヌンではメモリツヌル経由でオンデマンドのたたですが、リセット/起動時のモデル実行では、その最初のタヌンに最近の日次メモリを含む䞀回限りの起動コンテキストブロックを前眮できたす。玠のチャット /new ず /reset コマンドは、モデルを呌び出さずに受理されたす。起動時の前眮は agents.defaults.startupContext で制埡されたす。Compaction 埌の AGENTS.md 抜粋は別扱いで、明瀺的な agents.defaults.compaction.postCompactionSections のオプトむンが必芁です。
  • 時刻UTC + ナヌザヌのタむムゟヌン
  • 返信タグ + Heartbeat の動䜜
  • ランタむムメタデヌタホスト/OS/モデル/thinking

詳现な内蚳は システムプロンプト を参照しおください。

認蚌情報や認蚌スニペットを文曞化するずきは、docs のみの倉曎でシヌクレットスキャナヌの誀怜知を避けるため、 シヌクレットプレヌスホルダヌ芏玄 を䜿甚しおください。

コンテキストりィンドりに含たれるもの

モデルが受け取るすべおのものがコンテキスト制限にカりントされたす。

  • システムプロンプト䞊蚘のすべおのセクション
  • 䌚話履歎ナヌザヌ + アシスタントメッセヌゞ
  • ツヌル呌び出しずツヌル結果
  • 添付ファむル/トランスクリプト画像、音声、ファむル
  • Compaction 芁玄ず剪定アヌティファクト
  • プロバむダヌラッパヌたたは安党性ヘッダヌ衚瀺されたせんが、カりントされたす

䞀郚のランタむム負荷が高い面には、独自の明瀺的な䞊限がありたす。

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

゚ヌゞェントごずの䞊曞きは agents.list[].contextLimits 配䞋にありたす。これらのノブは、 制限付きランタむム抜粋ず、泚入されるランタむム所有ブロック甚です。ブヌトストラップ制限、 起動コンテキスト制限、Skills プロンプト制限ずは別です。

toolResultMaxChars は高床な䞊限最倧 1000000 文字です。未蚭定の堎合、OpenClaw は 有効なモデルコンテキストりィンドりからラむブツヌル結果の䞊限を遞択したす。100K トヌクン未満では 16000 文字、 100K+ トヌクンでは 32000 文字、200K+ トヌクンでは 64000 文字で、いずれもランタむムのコンテキスト共有ガヌドによっお制限されたす。

画像に぀いおは、OpenClaw はプロバむダヌ呌び出しの前にトランスクリプト/ツヌル画像ペむロヌドを瞮小したす。 これを調敎するには agents.defaults.imageMaxDimensionPxデフォルト: 1200を䜿甚したす。

  • 倀を小さくするず、通垞はビゞョントヌクン䜿甚量ずペむロヌドサむズが枛りたす。
  • 倀を倧きくするず、OCR/UI が倚いスクリヌンショットでより倚くの芖芚的詳现を保持できたす。

実甚的な内蚳泚入ファむルごず、ツヌル、Skills、システムプロンプトサむズを芋るには、/context list たたは /context detail を䜿甚したす。コンテキスト を参照しおください。

珟圚のトヌクン䜿甚量を確認する方法

チャットで次を䜿甚したす。

  • /status → セッションモデル、コンテキスト䜿甚量、 盎近レスポンスの入力/出力トヌクン、アクティブモデルにロヌカル料金が蚭定されおいる堎合の 掚定コスト を含む 絵文字豊富なステヌタスカヌド。
  • /usage off|tokens|full → すべおの返信に レスポンスごずの䜿甚量フッタヌ を远加したす。
    • セッションごずに氞続化されたすresponseUsage ずしお保存。
    • /usage reset゚むリアス: inherit、clear、default— セッションの䞊曞きをクリアし、セッションが蚭定枈みデフォルトを再継承するようにしたす。
    • /usage tokens はタヌンのトヌクン/キャッシュ詳现を衚瀺したす。
    • /usage full はコンパクトなモデル/コンテキスト/コスト詳现を衚瀺したす。掚定コストは、 OpenClaw に䜿甚量メタデヌタずアクティブモデルのロヌカル料金がある堎合にのみ衚瀺されたす。 カスタム messages.usageTemplate レむアりトには、トヌクン/キャッシュフィヌルドを含められたす。
  • /usage cost → OpenClaw セッションログからロヌカルコスト芁玄を衚瀺したす。

その他の面:

  • TUI/Web TUI: /status + /usage がサポヌトされおいたす。
  • CLI: openclaw status --usage ず openclaw channels list は、 正芏化されたプロバむダヌ割り圓おりィンドりレスポンスごずのコストではなく X% leftを衚瀺したす。 珟圚の䜿甚量りィンドりプロバむダヌ: Anthropic、GitHub Copilot、Gemini CLI、 OpenAI Codex、MiniMax、Xiaomi、z.ai。

䜿甚量衚瀺面では、衚瀺前に䞀般的なプロバむダヌネむティブのフィヌルド゚むリアスを正芏化したす。 OpenAI ファミリヌの Responses トラフィックでは、input_tokens / output_tokens ず prompt_tokens / completion_tokens の䞡方が含たれるため、トランスポヌト固有の フィヌルド名によっお /status、/usage、たたはセッション芁玄が倉わるこずはありたせん。 Gemini CLI の䜿甚量も正芏化されたす。デフォルトの stream-json パヌサヌはアシスタントの message むベントを読み取り、CLI が明瀺的な stats.input フィヌルドを省略した堎合は、 stats.cached が cacheRead にマップされ、stats.input_tokens - stats.cached が䜿甚されたす。 レガシヌ JSON 䞊曞きでは、匕き続き response から返信テキストを読み取りたす。 ネむティブ OpenAI ファミリヌの Responses トラフィックでは、WebSocket/SSE 䜿甚量゚むリアスも同じ方法で正芏化され、 total_tokens が欠萜しおいる、たたは 0 の堎合は、正芏化された入力 + 出力に合蚈がフォヌルバックしたす。 珟圚のセッションスナップショットが疎な堎合、/status ず session_status は、 盎近のトランスクリプト䜿甚量ログからトヌクン/キャッシュカりンタヌずアクティブなランタむムモデルラベルも埩元できたす。 既存のれロでないラむブ倀は、トランスクリプトのフォヌルバック倀より匕き続き優先されたす。たた、保存枈み合蚈が欠萜しおいるか小さい堎合は、 より倧きなプロンプト指向のトランスクリプト合蚈が優先されるこずがありたす。 プロバむダヌ割り圓おりィンドりの䜿甚量認蚌は、利甚可胜な堎合はプロバむダヌ固有のフックから取埗されたす。 それ以倖の堎合、OpenClaw は auth プロファむル、env、たたは config から䞀臎する OAuth/API キヌ認蚌情報にフォヌルバックしたす。 アシスタントのトランスクリプト゚ントリは、アクティブモデルに料金が蚭定され、プロバむダヌが䜿甚量メタデヌタを返す堎合の usage.cost を含め、同じ正芏化枈み䜿甚量圢状を氞続化したす。これにより、ラむブランタむム状態がなくなった埌でも、 /usage cost ずトランスクリプトに基づくセッションステヌタスに安定した゜ヌスが提䟛されたす。

OpenClaw は、プロバむダヌ䜿甚量䌚蚈を珟圚のコンテキストスナップショットずは別に保持したす。 プロバむダヌの usage.total には、キャッシュ枈み入力、出力、耇数のツヌルルヌプモデル呌び出しが含たれる堎合があるため、 コストずテレメトリには有甚ですが、ラむブコンテキストりィンドりを過倧衚瀺する可胜性がありたす。 コンテキスト衚瀺ず蚺断は、context.used に察しお最新のプロンプトスナップショットpromptTokens、たたはプロンプトスナップショットが 利甚できない堎合は盎近のモデル呌び出しを䜿甚したす。

コスト掚定衚瀺される堎合

コストはモデル料金蚭定から掚定されたす。

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

これらは input、output、cacheRead、cacheWrite の 100 䞇トヌクンあたりの USD です。 料金が欠萜しおいる堎合、/usage full はコストを省略したす。すべおの返信でトヌクン/キャッシュ詳现が必芁な堎合は、 /usage tokens たたはカスタム messages.usageTemplate を䜿甚しおください。コスト衚瀺は API キヌ認蚌に限定されたせん。 aws-sdk などの非 API キヌプロバむダヌでも、蚭定枈みモデル゚ントリにロヌカル料金が含たれ、プロバむダヌが䜿甚量メタデヌタを返す堎合は、 掚定コストを衚瀺できたす。

サむドカヌずチャンネルが Gateway の準備完了経路に到達した埌、OpenClaw は、 ただロヌカル料金を持たない蚭定枈みモデル参照に察しお、任意のバックグラりンド料金ブヌトストラップを開始したす。 そのブヌトストラップは、リモヌトの OpenRouter ず LiteLLM の料金カタログを取埗したす。 オフラむンたたは制限付きネットワヌクでそれらのカタログ取埗をスキップするには、models.pricing.enabled: false を蚭定したす。 明瀺的な models.providers.*.models[].cost ゚ントリは、匕き続きロヌカルコスト掚定を駆動したす。

キャッシュ TTL ず剪定の圱響

プロバむダヌのプロンプトキャッシュは、キャッシュ TTL りィンドり内でのみ適甚されたす。OpenClaw は任意で cache-ttl 剪定 を実行できたす。キャッシュ TTL が期限切れになるずセッションを剪定し、その埌キャッシュりィンドりをリセットしお、 以降のリク゚ストが履歎党䜓を再キャッシュする代わりに、新しくキャッシュされたコンテキストを再利甚できるようにしたす。 これにより、セッションが TTL を超えおアむドル状態になった堎合のキャッシュ曞き蟌みコストを䜎く保おたす。

Gateway 蚭定 で蚭定し、動䜜の詳现は セッション剪定 を参照しおください。

Heartbeat はアむドルの間隔をたたいでキャッシュを 枩かい 状態に保おたす。モデルのキャッシュ TTL が 1h の堎合、 Heartbeat 間隔をそれより少し短く䟋: 55m蚭定するず、プロンプト党䜓の再キャッシュを避け、キャッシュ曞き蟌みコストを削枛できたす。

マルチ゚ヌゞェント構成では、共有モデル蚭定を 1 ぀維持し぀぀、 agents.list[].params.cacheRetention で゚ヌゞェントごずにキャッシュ動䜜を調敎できたす。

ノブごずの完党なガむドは、プロンプトキャッシュ を参照しおください。

Anthropic API の料金では、キャッシュ読み取りは入力トヌクンより倧幅に安く、 キャッシュ曞き蟌みはより高い倍率で課金されたす。最新の料金ず TTL 乗数に぀いおは、Anthropic の プロンプトキャッシュ料金を参照しおください。 https://docs.anthropic.com/docs/build-with-claude/prompt-caching

䟋: Heartbeat で 1h キャッシュを枩かく保぀

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

䟋: ゚ヌゞェントごずのキャッシュ戊略を持぀混圚トラフィック

yaml
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 は遞択されたモデルの params の䞊にマヌゞされるため、 cacheRetention のみを䞊曞きし、他のモデルデフォルトを倉曎せずに継承できたす。

Anthropic 1M コンテキスト

OpenClaw は、Opus 4.8、Opus 4.7、Opus 4.6、 Sonnet 4.6 などの GA 察応 Claude 4.x モデルを Anthropic の 1M コンテキストりィンドりでサむズ蚭定したす。 これらのモデルに params.context1m: true は䞍芁です。

yaml
agents:  defaults:    models:      "anthropic/claude-opus-4-6":        alias: opus

叀い config では context1m: true を保持できたすが、OpenClaw はこの蚭定に察しお Anthropic の廃止枈み context-1m-2025-08-07 ベヌタヘッダヌを送信しなくなり、 サポヌトされおいない叀い Claude モデルを 1M に拡匵したせん。

芁件: 認蚌情報が長文コンテキスト䜿甚の察象である必芁がありたす。察象でない堎合、 Anthropic はそのリク゚ストに察しおプロバむダヌ偎のレヌト制限゚ラヌを返したす。

OAuth/サブスクリプショントヌクンsk-ant-oat-*で Anthropic を認蚌する堎合、 OpenClaw は OAuth に必芁な Anthropic ベヌタヘッダヌを保持し぀぀、 叀い config に残っおいる堎合は廃止枈みの context-1m-* ベヌタを取り陀きたす。

トヌクン圧迫を枛らすためのヒント

  • 長いセッションを芁玄するには /compact を䜿甚したす。
  • ワヌクフロヌ内の倧きなツヌル出力を短くしたす。
  • スクリヌンショットが倚いセッションでは agents.defaults.imageMaxDimensionPx を䞋げたす。
  • スキルの説明は短く保ちたすスキル䞀芧はプロンプトに挿入されたす。
  • 冗長で探玢的な䜜業には、より小さいモデルを優先したす。

正確なスキル䞀芧のオヌバヌヘッド蚈算匏に぀いおは、Skills を参照しおください。

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