La investigación del uso del token OpenClaw revela problemas de configuración.

Investigación sobre uso de tokens revela problemas de configuración

Un desarrollador reportó haber agotado su suscripción semanal de OpenAI Codex en aproximadamente 1,5 días mientras usaba OpenClaw para actualizaciones diarias de noticias de IA. Utilizaron Claude Code para realizar una revisión profunda de su configuración e identificaron varios problemas de configuración que causaban un consumo excesivo de tokens.

Hallazgos clave de la investigación

La investigación reveló múltiples problemas de configuración:

• Configuración requireMention de Telegram: Todos los chats grupales tenían requireMention: false, lo que significa que cada mensaje activaba el agente. Establecer esto en true hace que los bots solo se activen con @menciones.
• Valores predeterminados de captura web: La configuración readability estaba desactivada por defecto, causando que las capturas devolvieran contenido CSS/JS sin procesar incluso en solicitudes fallidas. 21 de 21 llamadas web_fetch habían fallado pero aún volcaban estructuras de página en el contexto.
• Herencia de modelos: Las anulaciones de modelo por agente no heredan de los valores predeterminados. Cambiar agents.defaults.model.primary a gpt-5.4-mini no se propagó a cuatro agentes con anulaciones codificadas a gpt-5.4.
• Archivos de sesión huérfanos: Se encontraron 41 archivos de transcripción .reset.*/.deleted.* (~56MB) a los que nada hace referencia ya.
• Sin salvaguardas en investigación web: Un agente de investigación web (responsable del 78% del gasto de tokens) no tenía presupuesto de captura, reglas de parada ni patrón de "verificar memoria local antes de buscar".

Correcciones de configuración

La investigación recomendó estos cambios específicos de configuración:

openclaw config set tools.web.fetch.readability true
openclaw config set tools.web.fetch.maxChars 12000
openclaw config set tools.web.fetch.timeoutSeconds 15
openclaw config set tools.web.fetch.cacheTtlMinutes 30

Para limpieza de sesiones:

openclaw sessions cleanup --all-agents --enforce --fix-missing

Lista de verificación rápida

• Verificar requireMention en todos los chats grupales
• Habilitar tools.web.fetch.readability y establecer maxChars/timeoutSeconds
• Auditar anulaciones de modelo por agente — los valores predeterminados no se propagan
• Ejecutar openclaw sessions cleanup --all-agents --dry-run --fix-missing
• Agregar presupuestos de captura y reglas de parada a agentes con mucha investigación

El desarrollador notó que Claude Code fue particularmente útil para el análisis forense: buscó en 2 días de registros de puerta de enlace, contó 510 referencias a gpt-5.4 versus 23 a gpt-5.4-mini en sesiones activas, encontró 198 referencias a variables CSS en resultados de captura fallidos e identificó un 56% de redundancia en archivos de inicio.