OpenClaw alcanza el límite de contexto de 33K: Cómo solucionarlo

✍️ OpenClawRadar📅 Publicado: 18 de agosto de 2026🔗 Source
Ad

Un desarrollador en r/openclaw reporta un límite persistente de 33K tokens en el contexto de OpenClaw, a pesar de configurar una ventana de contexto de 262K. El problema afecta a todos los modelos que carga localmente, incluido Qwen3.8-27B, y parece estar fuera del control de OpenClaw.

Qué está sucediendo

El usuario configuró la ventana de contexto correctamente:

openclaw config set agents.defaults.contextWindow 262144

OpenClaw reconoce que el modelo soporta 262144 tokens, pero las respuestas se degradan después de ~33K tokens, lo que obliga a usar comandos /compact o /new frecuentes en Telegram. Ejecutar ollama ps revela que el modelo solo tiene un contexto de 33K cargado, independientemente de la capacidad nativa del modelo.

Causa raíz

El problema probablemente está en Ollama, no en OpenClaw. Ollama usa un tamaño de contexto predeterminado (a menudo 4096 o 8192) a menos que se sobrescriba mediante la variable de entorno OLLAMA_CONTEXT_LENGTH o el parámetro num_ctx en Modelfile. OpenClaw no pasa la longitud de contexto a Ollama, por lo que Ollama carga con una ventana pequeña.

Ad

Soluciones

  • Establecer OLLAMA_CONTEXT_LENGTH: Antes de iniciar Ollama, establezca la variable de entorno a 262144.
    export OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=262144
  • Actualizar Modelfile: Si está utilizando un modelo personalizado, agregue el parámetro
    PARAMETER num_ctx 262144
    y vuelva a crear el modelo.
  • Verificar Docker: Si Ollama se ejecuta en Docker, asegúrese de pasar la variable de entorno mediante docker run -e OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=262144.

Notas adicionales

Puede verificar el contexto cargado con ollama ps: debería mostrar el nuevo tamaño después de la corrección. También considere usar el endpoint compatible con OpenAI de Ollama con num_ctx en la solicitud, que algunos clientes soportan.

Para más detalles, consulte la discusión de la fuente.

📖 Lea la fuente completa: r/openclaw

Ad

👀 Ver también

Mejorando OpenClaw con el Poder de los LLM Locales: Presentando GLM-4.7-Flash.
Consejos

Mejorando OpenClaw con el Poder de los LLM Locales: Presentando GLM-4.7-Flash.

La integración de GLM-4.7-Flash con OpenClaw está revolucionando la automatización de la IA al permitir un despliegue local sin interrupciones y una ejecución de código sofisticada.

OpenClawRadar
Construyendo una capa de procesos sobre Claude Code para manejar el contexto y la coordinación
Consejos

Construyendo una capa de procesos sobre Claude Code para manejar el contexto y la coordinación

Un equipo comparte cómo construyeron una capa de proceso sobre Claude Code que declara entradas/salidas por paso de ingeniería, reduciendo la pérdida de contexto en las transferencias y permitiendo ganancias de productividad compuestas sin depender de la disciplina individual.

OpenClawRadar
La compactación no puede arreglar un contexto que nunca estuvo en la transcripción: diagnóstico de desbordamientos de contexto en OpenClaw
Consejos

La compactación no puede arreglar un contexto que nunca estuvo en la transcripción: diagnóstico de desbordamientos de contexto en OpenClaw

Un informe de error revela un error común de OpenClaw: cuando el prompt del sistema por sí solo excede el presupuesto de tokens, la compactación—que solo resume el historial de conversación—no puede ayudar. Usa /context map y /context detail para encontrar al verdadero culpable.

OpenClawRadar
Enmarcar Conversaciones de IA en Lugar de Escribir Prompts Perfectos
Consejos

Enmarcar Conversaciones de IA en Lugar de Escribir Prompts Perfectos

Un desarrollador en r/ClaudeAI describe cómo pasó de obsesionarse con redactar prompts perfectos a enmarcar las conversaciones con Claude AI como situaciones, lo que resultó en salidas significativamente mejores.

OpenClawRadar