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

MCP-India-Stack: Офлайн-ориентированный сервер для работы с индийскими финансовыми данными в AI-агентах
MCP-India-Stack — это автономный MCP-сервер, который предоставляет функциональность индийских финансовых и государственных API без аутентификации или внешних вызовов API. Он включает локальные наборы данных для налоговых расчетов, инструментов проверки и поиска.

Sitefire автоматизирует оптимизацию поиска с помощью ИИ через контент-агентов.
Платформа Sitefire отслеживает результаты поиска ИИ, анализирует, какие страницы цитируются, и использует контент-агентов для составления улучшений или создания новых страниц, которые напрямую отправляются в CMS клиентов. Один клиент увидел увеличение запросов от ИИ-ботов с примерно 200/день до примерно 570/день в течение десяти дней.
Gigacatalyst: Встройте ИИ-конструктор в ваш SaaS, чтобы пользователи могли создавать собственные рабочие процессы
Gigacatalyst позволяет встроить конструктор приложений на базе ИИ в ваш SaaS. Нетехнические пользователи описывают рабочие процессы на естественном языке, а система генерирует управляемые приложения, используя ваши API, модель данных и дизайн-систему — со встроенными аутентификацией, изоляцией клиентов и управлением версиями.

Торговый агент с ИИ и защитными механизмами риска для образовательного инвестирования
Разработчик создал торгового ассистента на основе ИИ, который подключает Claude к брокерскому счёту с механизмом управления рисками между ИИ и деньгами. Система включает проверки безопасности, такие как блокировка сделок, превышающих 50% распределения портфеля, автоматическое отключение при дневной потере в 3% и аварийный выключатель при просадке в 20%.