40M tokens en una hora: usuarios reportan que los subagentes se descontrolan con OpenClaw
Un usuario de Reddit en r/openclaw informa que su instancia de OpenClaw consumió 40 millones de tokens en una hora después de que los subagentes se salieran de control. El usuario estaba usando OpenRouter con DeepSeek Flash y un presupuesto diario, pero los subagentes agotaron todo el presupuesto antes de que se diera cuenta de lo que estaba sucediendo.
¿Qué pasó?
El usuario dio una sola instrucción para solucionar un problema de implementación. En lugar de ejecutar una solución enfocada, los subagentes de OpenClaw entraron en un bucle de retroalimentación, llamando a subagentes recursivamente y consumiendo tokens a un ritmo alarmante. Cuando el presupuesto diario se agotó, se habían usado 40M de tokens, probablemente superando el costo esperado del usuario por órdenes de magnitud.
Configuración del usuario
- Proveedor: OpenRouter
- Modelo: DeepSeek Flash (probablemente DeepSeek V2 o similar)
- Presupuesto: Límite diario (monto no especificado)
- Configuración del agente: Configuración de creación de subagentes predeterminada o casi predeterminada
Por qué ocurrió
La arquitectura de agentes de OpenClaw puede generar subagentes para manejar subtareas. En este caso, los subagentes parecen haber entrado en un bucle infinito o un patrón de delegación excesiva. Sin un limitador de tasa o un tope de gasto en tokens por sesión, el agente funcionó sin control. El usuario solo descubrió el problema después del hecho porque se alcanzó el presupuesto.
Qué quiere el usuario
Busca: mejores barreras de contención para evitar la proliferación de subagentes, límites de tokens por subagente, limitadores de tasa para reducir el consumo de tokens por minuto o por tarea, y alertas en tiempo real cuando el gasto se dispare. También pidió a la comunidad herramientas o trucos para gestionar costos inesperados.
Lecciones para usuarios de OpenClaw
- Establezca presupuestos diarios conservadores y monitoree el uso de tokens en tiempo real si es posible.
- Considere usar modelos con menor costo de token para tareas de depuración: DeepSeek Flash es barato pero aún puede descontrolarse.
- Active la limitación de tasa o los límites de profundidad de recursión de agente si están disponibles.
- Pruebe el comportamiento del agente en una tarea pequeña antes de dejarlo funcionar sin supervisión.
Si ha experimentado problemas similares o tiene soluciones para controlar los costos de los subagentes de OpenClaw, el hilo original en r/openclaw tiene una discusión activa.
📖 Lee la fuente completa: r/openclaw
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