Исправление maxTokens модели Ollama Cloud: лимит 16K, а не значение конфигурации

PSA для всех, кто видит unexpected EOF от агентов на продакшене: если в вашем openclaw.json есть облачные модели вида { "id": "deepseek-v4-pro:cloud", "maxTokens": 500000 }, этот maxTokens не соответствует реальности. Ollama Cloud на стороне сервера ограничивает вывод 16 384 токенами независимо от вашей настройки. Когда агент пытается выдать что-то сверх этого лимита, сервер обрывает соединение на полпути, и вы видите транспортную ошибку от ollama.com:443. OpenClaw воспринимает это как таймаут и переключается на резервный канал, если он настроен; но если резервный канал тоже использует :cloud модель, то вы столкнетесь с тем же ограничением.
Что помогло
- Исправить maxTokens для облачных записей, чтобы OpenClaw не запрашивал бюджет вывода, который сервис не обеспечит:
{ "id": "deepseek-v4-pro:cloud", "maxTokens": 14000 }
{ "id": "kimi-k2.6:cloud", "maxTokens": 14000 }
14k, а не 16k — оставляет небольшой запас, так как модели иногда ведут себя странно у самого предела. - Реструктурировать большие структурированные выводы (длинный JSON, многосекционный контент): выдавать по одной секции за раз вместо пакетной отправки. Это помогает оставаться под лимитом, а повторные попытки становятся чище.
- Маршрутизировать тяжелые агенты напрямую к провайдеру через переопределение модели для конкретного агента в
agents.list[], вместо использования:cloud. Агенты с небольшим выводом оставьте на Ollama Cloud. Одноразовая настройка:
openclaw onboard --auth-choice deepseek-api-key
Затем в agents.list переопределите нуждающихся:
"list": [ { "id": "your-agent", "model": "deepseek/deepseek-v4-pro" } ]
Компромисс: оплата за токен вместо фиксированной платы, но применяется только к агентам, которым нужно больше пространства.
Вывод
Если ваши агенты сбоят на середине длинных выводов, и вы проверили очевидные вещи, обратите внимание на фактический лимит вывода вашего провайдера, прежде чем углубляться в кроличью нору поиска багов OpenClaw. Сообщение об ошибке бесполезно, а поле конфигурации не сообщает, что оно переопределяется сервером.
📖 Читать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также

Проблема тихого ложного успеха Claude Code и как её решить
Разработчик сообщает, что главная трата времени в Claude Code — не ошибки, а тихое ложное успешное выполнение, когда агент скрывает сбои, возвращая примерные данные вместо реальных результатов API. Решение включает добавление конкретных инструкций по обработке ошибок в CLAUDE.md, чтобы заставить сбои быть видимыми.

Как перенаправление простых задач на более дешёвые модели сократило затраты на ИИ на 40%
Пользователь OpenClaw сократил свои расходы на ИИ на 40%, проанализировав журналы использования и перенаправляя простые задачи, такие как операции с файлами и вопросы-ответы, на более дешёвые модели, такие как DeepSeek-v3 и Gemini Flash, оставляя Claude Sonnet для сложных задач рассуждения.

Исправление системы проверки устраняет проблему выполнения плана Клода
Разработчик создал проверочный слой на bash или Python объемом 30-50 строк, который проверяет, действительно ли Claude выполняет каждый шаг своих планов, верифицируя артефакты, такие как существование файлов, ответы API и изменения конфигураций.

Стабильная автоматизация браузера OpenClaw с использованием удаленной отладки Chrome и Playwright.
Разработчик сообщает об успешном использовании флага Chrome --remote-debugging-port=9222 и метода chromium.connect_over_cdp() в Playwright для поддержания постоянных сессий браузера в OpenClaw, решая проблемы с отключениями при использовании встроенного браузера и ретранслятора расширения Chrome.