Пользователь сообщает о счете OpenClaw на 868 австралийских долларов, дублирующихся сеансах и поломках после обновлений.

Пользователь Reddit в r/openclaw сообщает, что потратил $868 AUD на OpenClaw с Claude Sonnet чуть более чем за месяц. Хваля доступность, гибкость и рост производительности инструмента, он отмечает две критических проблемы: нестабильность обновлений и скрытое дублирование затрат.
Поломка после обновлений
Два обновления OpenClaw полностью сломали его настройку. В обоих случаях всё переставало работать. Восстановление требовало ручного редактирования JSON/конфигурационных файлов. Пользователь отметил, что восстановить функциональность помог только claude.ai, и устранение неполадок заняло лишнее время.
Дублирующиеся сессии опроса Telegram
Он обнаружил, что дублирующиеся сессии опроса Telegram вызывают: двойной запуск агентов, дублирование вызовов инструментов, дублирование ответов и двойное списание токенов. Это означало, что он неосознанно сжигал кредиты Claude Sonnet с удвоенной скоростью.
Решение пользователя
В результате он возвращается к использованию Claude в браузере как основного инструмента ради стабильности. Он по-прежнему будет использовать OpenClaw, когда особенно требуется доступность или настраиваемые рабочие процессы, но надежность теперь вызывает больше беспокойства. Он спрашивает, сталкивались ли другие с подобными проблемами.
📖 Читать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также

OpenClaw Управляет Системой Enterprise ReleaseOps для Мультиплатформенного Приложения
Разработчик создал полуавтоматическую систему ReleaseOps с использованием OpenClaw для управления процессами QA приложения с почти 1 миллионом пользователей на платформах Web, iOS, Android и TV. Система автоматизирует управление задачами, вывод логов тестовых скриптов и связывает всё вместе с помощью GPT-4 mini.

Создание пользовательских навыков анализа изображений в OpenClaw с использованием локальных моделей
Разработчик создал пользовательский навык OpenClaw для анализа изображений с использованием Qwen2.5 VL, работающего локально через Ollama на Windows 11 с WSL, обойдя ограничения обработки изображений в веб-интерфейсе с помощью API-вызовов и пользовательских скриптов.

Бенчмарки спекулятивного декодирования на RTX 3090 с моделями Qwen для бизнес-применений в сфере HVAC
Разработчик протестировал спекулятивное декодирование на RTX 3090 с использованием моделей Qwen для Discord-бота HVAC-бизнеса, достигнув до 279,9 токенов/сек с ускорением на 236% при использовании Qwen3-8B с черновой моделью Qwen3-1,7B.

Оптимизация многопоточных рабочих процессов с использованием OpenClaw и MemOS
OpenClaw в сочетании с крупными моделями и MemOS повышает стабильность многопоточного AI-работы, эффективно управляя контекстом и памятью.