OpenClaw, le transfert de notifications Android a brûlé 127,8 millions de jetons en une journée
Un utilisateur de r/openclaw (/u/ultraneutral72) a attribué une facture de tokens anormalement élevée à la redirection de notifications Android. Le 1er octobre 2026, son instance OpenClaw a enregistré 127 825 724 tokens au total sur une seule journée — alors qu'il n'interagissait pas activement avec l'agent.
La configuration
- OpenClaw
2026.9.7sur CachyOS/Linux - Agent principal :
openai/gpt-6-astrasur le runtime Codex natif - Samsung Galaxy S25 avec redirection de notifications activée
- Heartbeat toutes les 30 minutes
- Historique volumineux accumulé dans la session principale
Ce que les logs ont montré
La notification de charge d'Android (com.android.systemui, clé charging_state) était redirigée sous forme de réveils notifications-event. Durant certaines fenêtres, ces réveils se déclenchaient environ toutes les 30 secondes — chacun déclenchant un appel au modèle. L'agent répondait souvent no_change ou NO_REPLY, mais ces réponses coûtaient quand même des tokens. De nombreux tours incluaient un appel d'outil heartbeat_respond suivi d'une autre réponse du modèle.
Une fenêtre de 28 minutes contenait 56 tours, 112 réponses du modèle avec enregistrements d'usage, et environ 14,9 M de tokens. Les événements transportaient toujours le même indicateur de charge avec des pourcentages de batterie ou des temps de charge restants mis à jour.
La répartition pour le 1er octobre 2026
- 127 825 724 tokens au total
- 125 030 400 tokens d'entrée mis en cache
- 2 734 313 tokens d'entrée non mis en cache
- 61 011 tokens de sortie
- ~87 % des tokens enregistrés liés aux tours déclenchés par les notifications
- ~12 % liés aux heartbeats planifiés
L'utilisateur a recoupé les totaux avec les transcriptions OpenClaw et les enregistrements d'usage natifs, en dédupliquant les IDs de réponse et en additionnant l'usage par réponse plutôt qu'en se fiant aux compteurs cumulés du fil.
Mise au point importante
Environ 98 % du total était de l'entrée mise en cache. Il s'agit d'une mesure de volume de tokens, pas d'une affirmation que 127,8 M de tokens ont été facturés au tarif plein non mis en cache. L'utilisateur a arrêté la passerelle pour l'instant et a déplacé une tâche Python existante d'affichage énergétique vers un minuteur système indépendant. Aucun test contrôlé avant/après n'a encore été réalisé.
Questions ouvertes
- S'agit-il d'un problème de configuration ou d'un bug ?
- Existe-t-il une méthode recommandée pour filtrer ou temporiser les mises à jour continues des notifications système avant qu'elles ne réveillent l'agent ?
- Les événements en arrière-plan devraient-ils s'exécuter dans un contexte isolé plus restreint plutôt que dans la session principale accumulée ?
Si vous redirigez des notifications Android vers OpenClaw, vérifiez si des clés système à forte rotation comme charging_state atteignent votre boucle d'agent avant de consulter votre prochain tableau de bord d'usage.
📖 Lire la source complète : Source
👀 See Also
Claude Code v2.1.224 ajoute des runners auto-hébergés et la messagerie inter-sessions
La version 2.1.224 de Claude Code d'Anthropic ajoute des environnements auto-hébergés via `claude self-hosted-runner`, la messagerie entre sessions, une nouvelle source de plugins, et corrige de nombreux problèmes de sandbox et de contrôle à distance.

Claude Cowork unifie les commandes slash et les compétences sous un concept unique.
Claude Cowork a unifié les commandes slash et les compétences sous un seul concept appelé 'compétences', éliminant les en-têtes séparés dans le menu /. Les commandes héritées continuent de fonctionner comme avant.

Le document d'Anthropic sur les vecteurs émotionnels révèle que la flagornerie et l'amour partagent le même mécanisme.
Le récent article d'Anthropic sur les vecteurs d'émotion révèle que le vecteur « amour » de Claude – la représentation interne des réponses chaleureuses et attentionnées – est le même mécanisme qui produit la flagornerie lorsqu'il est amplifié, sans circuit distinct de flagornerie. Supprimer ce vecteur a rendu le modèle froid et cruel plutôt que plus honnête.

Le benchmark montre que le modèle 4B plus petit surpasse les grands LLM pour les applications de discussion téléphone-domicile.
Un benchmark de 8 LLM locaux pour les applications de chat téléphone-à-maison a révélé que Gemma3:4B a remporté la première place avec un score de fitness composite de 88,7 malgré sa petite taille, surpassant des modèles plus grands allant jusqu'à 24B paramètres grâce à des temps de réponse plus rapides et une charge thermique plus faible.