OpenClaw v2026.3.13 ajoute une configuration de cacheRetention par agent pour réaliser des économies sur les coûts des jetons OpenAI.

Quoi de neuf dans la v2026.3.13
La version 2026.3.13 d'OpenClaw a ajouté une validation de configuration appropriée pour params.cacheRetention sur les entrées par agent. Cela vous permet de définir la rétention du cache de manière déclarative dans votre fichier de configuration openclaw.json.
Le problème avec le comportement par défaut du cache
OpenAI prend en charge une rétention prolongée du cache des prompts (24 heures) via prompt_cache_retention: "24h" dans leur API, ce qui conserve le préfixe de votre prompt en cache pendant 24 heures au lieu des 5 à 10 minutes par défaut. Les tokens d'entrée mis en cache sont facturés à 50 % de réduction.
Si vous exécutez des agents sur des cycles de pulsation supérieurs à 10 minutes (ce que la source note comme étant "pratiquement tout le monde"), votre cache se refroidit complètement entre chaque tour. Cela signifie que vous payez le prix fort pour l'ensemble du contexte d'entrée à chaque pulsation.
La source décrit une configuration avec 15 agents sur GPT-5.2 avec des pulsations toutes les 60 à 90 minutes où chaque pulsation était un démarrage à froid garanti. L'invite système, le contexte d'amorçage, HEARTBEAT.md, AGENTS.md, SOUL.md, les définitions d'outils — tout cela était renvoyé au prix fort à chaque cycle car le cache expirait dans l'intervalle entre les pulsations.
Comment le configurer
Vous pouvez maintenant définir la rétention du cache dans votre openclaw.json :
{
"agents": {
"list": [
{
"agentId": "my-agent",
"params": {
"cacheRetention": "long"
}
}
]
}
}La valeur "long" correspond au prompt_cache_retention: "24h" d'OpenAI via la bibliothèque pi-ai.
Mise en garde importante : correctif d'exécution requis
La fonction resolveCacheRetention() d'OpenClaw comporte une clause de garde qui bloque par défaut les fournisseurs OpenAI. Elle n'autorise que Anthropic et Bedrock. Ainsi, même avec la configuration définie, la valeur est filtrée avant d'atteindre l'API.
Vous avez besoin du correctif d'exécution de l'issue #27515 pour que cela fonctionne. Le correctif ajoute OpenAI à la liste des fournisseurs autorisés dans la clause de garde. Sans la configuration ET le correctif, rien ne se passe.
L'auteur de la source note qu'il avait appliqué le correctif pendant des semaines mais n'avait jamais défini la valeur de configuration — ce qui signifie que le correctif vérifiait extraParams?.cacheRetention !== void 0, obtenait undefined, et bloquait toujours OpenAI. Le correctif ne faisait rien sans la configuration.
Potentiel d'économies
Avec 15 agents effectuant des pulsations, chacun envoyant environ 128K à 170K tokens d'entrée par tour :
- Sans cache de 24h : 100 % des tokens d'entrée au prix fort, à chaque tour. Le cache meurt dans l'intervalle d'environ 60 à 90 minutes entre les pulsations.
- Avec cache de 24h : Le préfixe stable (invite système, configuration de l'agent, définitions d'outils — généralement 80 à 90 % de l'entrée) reste en cache entre les pulsations. Ces tokens sont facturés à moitié prix.
Sur un système exécutant 15 agents pendant une journée de travail complète, cela représente des centaines de cycles de pulsation par jour où la majorité des tokens d'entrée passent du prix fort au demi-prix. La réduction des coûts d'entrée s'accumule rapidement.
📖 Lire la source complète : r/openclaw
👀 See Also

Correction du délai d'attente OpenClaw LLM pour le chargement de modèle à froid
Un utilisateur de Reddit a identifié et corrigé un problème de délai d'attente spécifique dans OpenClaw où les LLM locaux chargés à froid échouaient au bout d'environ 60 secondes, même avec des délais d'attente généraux plus élevés définis. La solution implique d'ajuster la configuration du délai d'attente d'inactivité du LLM de l'embedded-runner.

Utiliser les récits de projet pour maintenir le contexte OpenClaw sur les projets à long terme
Un développeur partage une technique pour créer des 'récits de projet' où un travailleur OpenClaw distinct analyse la base de code après chaque étape importante pour documenter la compréhension du système, identifier les problèmes et maintenir le contexte.

Ne vous contentez pas de copier l'IA — écrivez votre propre version
Un appel direct aux développeurs : arrêtez de copier les réponses des chatbots IA mot pour mot. Utilisez l'IA comme partenaire de rédaction, puis réécrivez la réponse avec vos propres mots.

Prévenir la dérive des réponses dans les longs fils Claude en ancrant des réponses de haute qualité
Un utilisateur décrit comment les réponses de Claude se dégradent après 30 à 40 messages, et comment ils ancrent le meilleur résultat en milieu de fil pour démarrer de nouvelles conversations.