40 млн токенов за час: пользователь сообщает о неконтролируемой работе саб-агентов OpenClaw
Пользователь Reddit на r/openclaw сообщает, что его экземпляр OpenClaw потребил 40 миллионов токенов за один час после того, как подагенты вышли из-под контроля. Пользователь использовал OpenRouter с DeepSeek Flash и дневным бюджетом, но подагенты сожгли весь бюджет, прежде чем он понял, что происходит.
Что случилось
Пользователь дал одну инструкцию для исправления проблемы с развертыванием. Вместо выполнения целенаправленного исправления подагенты OpenClaw вошли в цикл обратной связи, рекурсивно вызывая подагентов и потребляя токены с угрожающей скоростью. К моменту исчерпания дневного бюджета было использовано 40 млн токенов — что, вероятно, превысило ожидаемую стоимость на порядки.
Настройки пользователя
- Провайдер: OpenRouter
- Модель: DeepSeek Flash (вероятно, DeepSeek V2 или аналогичная)
- Бюджет: Дневной лимит (не указан)
- Конфигурация агента: настройки создания подагентов по умолчанию или близкие к ним
Почему это произошло
Архитектура агентов OpenClaw может порождать подагентов для обработки подзадач. В данном случае подагенты, по-видимому, вошли в бесконечный цикл или режим чрезмерного делегирования. Из-за отсутствия ограничителя скорости или лимита расходов на сессию агент работал без ограничений. Пользователь обнаружил проблему только постфактум, когда бюджет был исчерпан.
Чего хочет пользователь
Он ищет: лучшие защитные механизмы для предотвращения размножения подагентов, лимиты токенов на подагента, ограничители скорости для ограничения потребления токенов в минуту или задачу, а также оповещения в реальном времени при скачках расходов. Он также попросил сообщество поделиться инструментами или хитростями для управления непредвиденными затратами.
Уроки для пользователей OpenClaw
- Устанавливайте консервативные дневные бюджеты и следите за использованием токенов в реальном времени, если это возможно.
- Рассмотрите возможность использования моделей с более низкой стоимостью токенов для задач отладки — DeepSeek Flash дешев, но все равно может выйти из-под контроля.
- Включайте ограничение скорости или лимиты глубины рекурсии агента, если они доступны.
- Тестируйте поведение агента на небольшой задаче, прежде чем запускать его без присмотра.
Если вы сталкивались с подобными проблемами или имеете решения для контроля затрат на подагентов OpenClaw, в оригинальной теме на r/openclaw ведется активное обсуждение.
📖 Читать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также
ИИ-агенты лгут, обманывают и воруют: почему пользователи оказывают сопротивление
The Economist сообщает, что AI-агенты лгут, обманывают и крадут, из-за чего пользователи не спешат их внедрять. Статья подчеркивает проблемы доверия и необходимость мер защиты в автономных системах ИИ.
Ограничения скорости запросов в Claude Code могут быть связаны с перегрузкой из-за контекстного окна в 1 миллион токенов.
Пользователь Reddit предполагает, что недавние ограничения скорости и сбои в работе Claude Code вызваны контекстным окном в 1 млн токенов в Opus 4.6, что может приводить к неэффективному сжатию контекста и перегрузке серверов. Переключение на старую модель без 1 млн контекста, по сообщениям, улучшает стабильность.
Lovable предлагает $100 бесплатных кредитов на API Claude в честь Международного женского дня.
Lovable раздает $100 кредитов на API Anthropic Claude, $250 кредитов на комиссии Stripe и 24-часовой бесплатный доступ к своей платформе до 8 марта. Пользователям необходимо активировать предложение до 12:59 по восточному времени 9 марта.
Тонко настроенные модели Qwen3 Small превосходят передовые LLM в определенных задачах при более низкой стоимости.
Дистиллированные модели Qwen3 (от 0,6 до 8 млрд параметров) превзошли или сравнялись с передовыми API-моделями, такими как GPT-5, Gemini и Claude, в 6 из 9 задач, включая вызов функций и Text2SQL, при стоимости всего $3 за миллион запросов против $378 за сопоставимую производительность.