OpenClaw erreicht das 33K-Kontextlimit: So beheben Sie es

Ein Entwickler auf r/openclaw berichtet über eine dauerhafte 33K-Token-Kontextbegrenzung in OpenClaw, obwohl ein 262K-Kontextfenster konfiguriert wurde. Das Problem betrifft jedes Modell, das sie lokal laden, einschließlich Qwen3.8-27B, und scheint außerhalb der Kontrolle von OpenClaw zu liegen.

Was passiert

Der Benutzer hat das Kontextfenster korrekt eingestellt:

openclaw config set agents.defaults.contextWindow 262144

OpenClaw erkennt an, dass das Modell 262144 Token unterstützt, aber die Antworten verschlechtern sich nach etwa 33K Token, was häufige /compact- oder /new-Befehle auf Telegram erzwingt. Die Ausführung von ollama ps zeigt, dass das Modell nur einen 33K-Kontext geladen hat, unabhängig von der nativen Kapazität des Modells.

Ursache

Das Problem liegt wahrscheinlich in Ollama, nicht in OpenClaw. Ollama standardmäßig auf eine Kontextgröße (oft 4096 oder 8192), sofern nicht über die Umgebungsvariable OLLAMA_CONTEXT_LENGTH oder den Parameter num_ctx in der Modelfile überschrieben. OpenClaw übergibt die Kontextlänge nicht an Ollama, also lädt Ollama mit einem kleinen Fenster.

Lösungen

• OLLAMA_CONTEXT_LENGTH setzen: Bevor Sie Ollama starten, setzen Sie die Umgebungsvariable auf 262144.

  export OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=262144

• Modelfile aktualisieren: Wenn Sie ein benutzerdefiniertes Modell verwenden, fügen Sie den Parameter

  PARAMETER num_ctx 262144

  hinzu und erstellen Sie das Modell neu.
• Docker prüfen: Wenn Ollama in Docker läuft, stellen Sie sicher, dass die Umgebungsvariable über docker run -e OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=262144 übergeben wird.

Zusätzliche Hinweise

Sie können den geladenen Kontext mit ollama ps überprüfen – nach dem Fix sollte die neue Größe angezeigt werden. Erwägen Sie auch, den OpenAI-kompatiblen Endpunkt von Ollama mit num_ctx in der Anfrage zu verwenden, was einige Clients unterstützen.

Weitere Details finden Sie in der Quellendiskussion.