Cómo un agente inactivo quemó 50 millones de tokens al día – y cómo solucionarlo

Un usuario de OpenClaw en Reddit reportó que su uso de API de LLM se disparó de 11M a 51M tokens por día durante seis días, totalizando 196M tokens — la mayoría desperdiciados por un agente inactivo. La causa: un agente olvidado llamado "main" era consultado por el latido de OpenClaw cada 30 minutos, cargando un historial de sesión de 225k tokens solo para responder "HEARTBEAT_OK".
La fuga: Dominio de cacheRead
Dos números resaltaron del análisis de transcripciones:
- El 95% de los tokens eran cacheRead — el modelo releía el historial de conversación antiguo en lugar de hacer trabajo nuevo.
- El 56% de todos los tokens provenían de un solo agente llamado "main" que ya ni siquiera se usaba.
El latido se ejecutaba 48 veces al día, cargando cada vez una sesión de meses de antigüedad. Incluso un HEARTBEAT.md vacío — destinado a desactivar el latido — no logró detenerlo en esa versión.
La solución: Dos pasos
- Limpiar la sesión inflada. Borra el archivo de sesión del agente inactivo. El siguiente latido comienza desde cero. Solo elimina sesiones basura, conserva las sesiones reales de DM/chat.
- Evitar que se vuelva a llenar. Una limpieza única no es suficiente porque el latido sigue añadiendo a la sesión. Usa cambios de configuración:
- Establece
heartbeat every: "0m"para desactivar el latido por completo si el agente no hace nada, o - Establece
isolatedSession: trueylightContext: truepara que cada latido se ejecute en un contexto nuevo y pequeño (~2-5k tokens) en lugar del historial completo (~100k+).
- Establece
Bonus: otros agentes reutilizaban una sesión que crecía sin parar porque un ID de sesión no iniciaba realmente de nuevo en esa versión. Reinicia la sesión entre trabajos para mantener cada ejecución limpia.
Conclusiones
- Los agentes inactivos no son gratis — un latido en una sesión grande puede costar más que trabajo real.
- Si la mayoría de tokens son
cacheRead, estás pagando para releer historial, no por trabajo nuevo. - Verifica que "desactivado" esté realmente desactivado — un
HEARTBEAT.mdvacío no detuvo el latido en la versión reportada. - Lee las transcripciones por turno; el uso de tokens se registra allí por entrada/salida/cacheRead.
El usuario redujo su consumo de tokens a más de la mitad con estos cambios de configuración.
📖 Lee la fuente completa: r/openclaw
👀 Ver también

7 Maneras en que los Nuevos Ingenieros Pueden Prosperar con la IA: Domina los Fundamentos, Colabora con la IA, Construye Proyectos de Principio a Fin
Artículo de IEEE Spectrum de Lokesh Lagudu que ofrece 7 consejos prácticos para nuevos ingenieros en un mundo impulsado por IA, enfatizando fundamentos, colaboración con IA y aprendizaje basado en proyectos.

Ejecutando Qwen3.6 27B y 35B en 6GB VRAM con ik_llama: Configuraciones prácticas y puntos de referencia
Un usuario comparte configuraciones detalladas de ik_llama y números de rendimiento para ejecutar los modelos Qwen3.6 27B y 35B A3B en una RTX2060 mobile (6 GB VRAM, 32 GB RAM), con velocidades de prefill de 40-100 t/s y generación de hasta 11 t/s.

Optimización de Qwen3.5-9B en RTX 3070 Mobile con ik_llama.cpp: Ajustes de Configuración y Puntos de Referencia
Un desarrollador comparte hallazgos de optimización para ejecutar Qwen3.5-9B Q4_K_M en una GPU RTX 3070 Mobile de 8GB usando ik_llama.cpp, logrando una velocidad de generación de ~50 tokens/segundo y mejoras significativas en la evaluación de prompts mediante ajustes de configuración.

Deja de preguntar qué modelo de IA usar: enruta tareas a los niveles Haiku, Soneto y Opus
Utiliza al menos tres modelos por tipo de tarea: nivel Haiku para leer/resumir, nivel Sonnet para escribir código, y nivel Opus solo para refactorizaciones de múltiples archivos y depuración. La configuración de un usuario envía el 40% a modelos baratos, 35% a intermedios, 25% a avanzados, con un costo de ~$30-40 al mes.