A investigação do uso do token OpenClaw revela problemas de configuração

Investigação de uso de tokens revela problemas de configuração

Um desenvolvedor relatou esgotar sua assinatura semanal do OpenAI Codex em cerca de 1,5 dia ao usar o OpenClaw para atualizações diárias de notícias de IA. Eles usaram o Claude Code para realizar uma análise profunda de sua configuração e identificaram vários problemas de configuração que causavam consumo excessivo de tokens.

Principais descobertas da investigação

A investigação revelou múltiplos problemas de configuração:

• Configuração requireMention do Telegram: Todos os chats em grupo tinham requireMention: false, o que significa que cada mensagem acionava o agente. Definir isso como true faz com que os bots só disparem em @menções.
• Padrões de busca na web: A configuração readability estava desativada por padrão, fazendo com que as buscas retornassem conteúdo bruto de CSS/JS mesmo em requisições falhas. 21 de 21 chamadas web_fetch falharam, mas ainda despejaram estruturas de página no contexto.
• Herança de modelo: Sobrescritas de modelo por agente não herdam dos padrões. Alterar agents.defaults.model.primary para gpt-5.4-mini não se propagou para quatro agentes com sobrescritas fixas para gpt-5.4.
• Arquivos de sessão órfãos: Encontrados 41 arquivos de transcrição .reset.*/.deleted.* (~56MB) que nada mais referencia.
• Sem proteções na pesquisa na web: Um agente de pesquisa na web (responsável por 78% do gasto de tokens) não tinha orçamento de busca, regras de parada e padrão de "verificar memória local antes de pesquisar".

Correções de configuração

A investigação recomendou estas alterações específicas de configuração:

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 limpeza de sessão:

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

Lista de verificação rápida

• Verifique requireMention em todos os chats em grupo
• Ative tools.web.fetch.readability e defina maxChars/timeoutSeconds
• Audite sobrescritas de modelo por agente — os padrões não se propagam
• Execute openclaw sessions cleanup --all-agents --dry-run --fix-missing
• Adicione orçamentos de busca e regras de parada a agentes com muita pesquisa

O desenvolvedor observou que o Claude Code foi particularmente útil para análise forense: ele pesquisou com grep em 2 dias de logs do gateway, contou 510 referências a gpt-5.4 versus 23 a gpt-5.4-mini em sessões ativas, encontrou 198 referências a variáveis CSS em resultados de busca falhos e identificou 56% de redundância em arquivos de inicialização.