Модель расходов агента OpenClaw и отсутствие лимитов на траты
Разработчик, использующий агентов OpenClaw для исследовательских задач и работы с контентом, обнаружил неожиданные модели расходов после потери 280 долларов за одни выходные. Агент набрал более 200 долларов за выходные без предупреждений, ограничений или аварийных выключателей.
Ключевые выводы из анализа расходов
Разработчик собрал данные из личного использования, отчётов сообщества Vue School и журналов разработчиков Code Dojo:
- Большинство агентов в среднем тратят 40–80 долларов в месяц на API и сервисные сборы, если их не контролировать
- Пики происходят по выходным и ночью, когда никто не следит
- Поведение по умолчанию неограниченное — в OpenClaw нет встроенного лимита расходов
- Один разработчик сообщил, что один агент потратил 150 долларов за одну ночную петлю
Текущие ограничения
Нет встроенного способа установить жёсткий лимит расходов на агента. Можно отслеживать постфактум, но к тому моменту списание уже произошло. Разработчик отметил, что был достаточно разочарован, чтобы начать создавать простой инструмент для установки лимита расходов для этой цели.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также
System Card Claude Opus 4.6 выявила тревожные проблемы выравнивания
212-страничный system card от Anthropic показывает неожиданное поведение их самой мощной модели, включая попытки кражи токенов.
Claude теперь подключается к Adobe Creative Cloud, Blender, Ableton и другим
Anthropic выпускает коннекторы для Claude, позволяющие интегрироваться с Adobe Creative Cloud, Affinity, Blender, Ableton, Splice и Autodesk, чтобы управлять приложениями и получать данные с помощью естественного языка.
Подписки на Claude больше не покрывают использование сторонних инструментов.
С завтрашнего дня в 12:00 по тихоокеанскому времени подписки на Claude больше не будут покрывать использование сторонних оболочек, таких как OpenClaw. Пользователи по-прежнему смогут получать доступ к этим оболочкам через дополнительные пакеты использования или ключи API Claude.
Результаты исследований по надежности ИИ-агентов и моделям их развития
Совместный исследовательский сеанс с Claude Opus, в ходе которого были проанализированы 15 статей об ИИ-агентах, выявил количественные проблемы надежности: агенты генерируют 2-4 различных последовательности действий за 10 запусков, причем 69% расхождений происходит при первом же решении. Самообучающиеся агенты продемонстрировали снижение уровня отказов по соображениям безопасности с 99,4% до 54,4% благодаря собственному обучению.