Как праздный агент сжигал 50 млн токенов в день – и как это исправить

Пользователь OpenClaw на Reddit сообщил, что использование токенов LLM API выросло с 11M до 51M в день за шесть дней, достигнув 196M токенов — большая часть потрачена впустую простаивающим агентом. Причина: забытый агент с именем "main" получал пинги от OpenClaw каждые 30 минут, загружая 225k-токенную историю сессии только для ответа "HEARTBEAT_OK".
Утечка: доминирование cacheRead
Два числа выделялись при анализе трафика:
- 95% токенов были cacheRead — модель перечитывала старую историю вместо выполнения новой работы.
- 56% всех токенов приходились на одного агента с именем "main", который уже не использовался.
Heartbeat выполнялся 48 раз в день, каждый раз загружая сессию месячной давности. Даже пустой HEARTBEAT.md — предназначенный для отключения heartbeat — не остановил его в этой сборке.
Исправление: два шага
- Очистите раздутую сессию. Удалите файл сессии для простаивающего агента. Следующий heartbeat начнётся с чистого листа. Удаляйте только мусорные сессии, сохраняя настоящие сессии DM/чата.
- Предотвратите повторное наполнение. Одноразовая очистка не поможет, так как heartbeat продолжает добавлять данные в сессию. Используйте изменения конфигурации:
- Установите
heartbeat every: "0m", чтобы полностью отключить heartbeat, если агент ничего не делает, или - Установите
isolatedSession: trueиlightContext: true, чтобы каждый heartbeat запускался в свежем, крошечном контексте (~2-5k токенов) вместо полной истории (~100k+).
- Установите
Бонус: другие агенты переиспользовали одну постоянно растущую сессию, потому что идентификатор сессии в той сборке не создавал новую сессию. Сбрасывайте сессию между задачами, чтобы каждый запуск был чистым.
Выводы
- Простаивающие агенты не бесплатны — heartbeat с толстой сессией может стоить дороже реальной работы.
- Если большинство токенов —
cacheRead, вы платите за перечитывание истории, а не за новую работу. - Проверьте, что "выключено" действительно выключено — пустой
HEARTBEAT.mdне остановил heartbeat в сообщённой сборке. - Читайте транскрипты каждого раунда; использование токенов записывается там отдельно для input/output/cacheRead.
Пользователь сократил расход токенов более чем вдвое с помощью этих изменений конфигурации.
📖 Читать исходник: r/openclaw
👀 Смотрите также

Сократите затраты на токены на 95% с помощью семи техник оптимизации OpenClaw
Подробное руководство, описывающее семь методов снижения потребления токенов AI-агентами на 95%+, включая древовидные загрузочные файлы, автосжатие AI, перенос задач на локальную модель и фоновые задачи CPU по расписанию.

5 распространенных ошибок настройки OpenClaw и как их исправить
Практические решения пяти самых распространенных ошибок при настройке OpenClaw: отсутствие постоянной памяти, отсутствие исходящего доступа, перегруженный системный промпт, отсутствие поведения при ошибке и использование только одной модели.

Исследования показывают, что эффективное взаимодействие с ИИ — это совместная коммуникация, а не инженерия.
Рецензируемые исследования показывают, что эффективное промптирование с моделями ИИ следует тем же принципам кооперативной коммуникации, которые используют люди. Анализ компании Lakera демонстрирует, что большинство неудач с промтами проистекает из неоднозначности, а не из ограничений модели.
