Плагин OpenClaw Context Meter отображает процент использования токена Telegram.

Что он делает
Плагин openclaw-context-meter автоматически показывает процент использования токенов после каждого ответа Telegram-бота. После каждого ответа он отправляет небольшую сноску, например: 📊 45k / 200k (22%). Когда происходит сжатие контекста (количество токенов значительно уменьшается), он показывает: 📊 30k / 200k (15%) — сжато с 150k.
Какую проблему решает
Раньше не было простого способа увидеть, насколько заполнено контекстное окно, без постоянного ввода команды /status. Плагин обеспечивает автоматический мониторинг потребления токенов.
История разработки
v1 — Катастрофа с нехваткой памяти: Изначально использовался execSync("openclaw models list --json") для динамического определения размеров контекстных окон моделей. Это запускало полный процесс OpenClaw (~2 ГБ ОЗУ) каждый раз при загрузке плагина. Поскольку плагин загружался 4-5 раз при запуске (по одному разу на каждого агента/среду выполнения), это приводило к: 2 ГБ шлюз + 5 × 2 ГБ дочерних процессов = 12 ГБ → мгновенная нехватка памяти. OOM killer завершал процессы sshd и NetworkManager, делая серверы полностью недоступными и создавая бесконечный цикл перезапусков.
v2 — Лёгкое решение: Размеры контекстных окон для 40+ моделей были жёстко заданы. Нулевое количество дочерних процессов, нулевые накладные расходы памяти. Ключевое осознание: никогда не используйте execSync в плагинах OpenClaw, так как даже простой CLI-запрос запускает всю среду выполнения со всеми плагинами и компиляцией TypeScript.
Почему не нужна форк
Изначально плагин форкал OpenClaw, чтобы добавить хуки before_compaction/after_compaction, но изменения в основной ветке сделали это ненужным:
- v2026.3.13+ — основная ветка теперь передаёт
sessionId+agentId+sessionKeyв контексте хука сжатия - v2026.3.22+ — встроенные уведомления
🧹 Сжатие контекста...(issue #38805) сделали их код сжатия ненужным - v2026.3.22+ — встроенная команда
/usage tokens|full|costдля базового отображения токенов
Теперь плагин фокусируется на том, чего всё ещё не хватает: отображении процента заполнения контекстного окна.
Возможности
- Нулевая стоимость — использует только хуки
agent_endиmessage_sent, без дополнительных API-вызовов - Без дочерних процессов — размеры контекстных окон моделей жёстко заданы (нет риска нехватки памяти из-за
execSync) - Умная фильтрация — пропускает ходы
tool_use, отправляет сноску только после окончательного текстового ответа - С задержкой — ждёт 1,5 секунды после последнего сообщения, чтобы избежать отправки сноски в середине потока
- Мультиагентный — работает с несколькими агентами и аккаунтами Telegram
- Обнаружение сжатия — обнаруживает падение количества токенов и показывает статистику до/после
Известные ограничения
- Некоторые провайдеры (например, Qwen) возвращают
totalTokens: 0— для таких моделей сноска не показывается - Жёстко заданные размеры контекстных окон могут быть неверными для новых моделей — взяты из исходного кода v2026.3.22
- Пока только для Telegram (отправляет сноску через Bot API)
Установка
cd ~/.openclaw/extensions
npm pack openclaw-context-meter
tar xzf openclaw-context-meter-*.tgz
mv package context-meter
rm openclaw-context-meter-*.tgzДобавьте в openclaw.json:
{
"plugins": {
"allow": ["context-meter"],
"entries": {
"context-meter": {
"enabled": true
}
}
}
}Требуется OpenClaw >= 2026.3.22.
📖 Source: r/openclaw
👀 Смотрите также

Запуск Claude Code оффлайн на M3 Pro с Qwen3.6: 4 исправления, которые заставили это работать
Четыре исправления переменных окружения позволяют запускать Claude Code полностью офлайн на M3 Pro с Qwen3.6 (MoE, ~3B активных), завершая цикл инцидента SRE от расследования до PR без передачи данных за пределы машины.

memora: Версионная, типизированная память для ИИ-агентов – Git для убеждений ИИ
memora — это CLI-инструмент на Rust для версионирования памяти AI-агентов с типизацией, отслеживанием происхождения, ветвлением и слиянием.

Сервер MCP для проектов на TypeScript заменяет поиск по шаблону Grep в Claude Code на индексированный поиск символов
Разработчик создал MCP-сервер, который заменяет паттерн grep-and-guess в Claude Code на индексированный поиск символов для TypeScript-проектов. Инструмент поддерживает живой SQLite-индекс символов, мест вызова, импортов и иерархии классов, сокращая использование токенов на 63–79% в тестах.

Как компания Mendral сократила затраты на LLM, перейдя на Opus: шаблон триажера, доступ к SQL и архитектура под-агентов
Mendral перешел с Sonnet на Opus 4.6 для анализа сбоев CI, но сократил расходы, используя Haiku для сортировки, отсеивающей 80% сбоев, предоставив агентам SQL-доступ к ClickHouse вместо отправки логов, и запуская дешевые под-агенты для непосредственного анализа.