Tokengebruik en kosten

OpenClaw houdt tokens bij, geen tekens. Tokens zijn modelspecifiek, maar de meeste OpenAI-achtige modellen gebruiken gemiddeld ~4 tekens per token voor Engelse tekst.

Hoe de systeemprompt wordt opgebouwd

OpenClaw stelt bij elke uitvoering zijn eigen systeemprompt samen. Deze bevat:

• Lijst met tools + korte beschrijvingen
• Lijst met Skills (alleen metadata; instructies worden op aanvraag geladen met read). Native Codex-beurten krijgen het compacte Skills-blok als samenwerkingsinstructies voor ontwikkelaars die alleen voor die beurt gelden; andere harnassen krijgen het in het normale promptoppervlak. Begrensd door skills.limits.maxSkillsPromptChars, met een optionele overschrijving per agent bij agents.entries.*.skillsLimits.maxSkillsPromptChars.
• Instructies voor zelfupdates
• Werkruimte + bootstrapbestanden (AGENTS.md, SOUL.md, TOOLS.md, IDENTITY.md, USER.md, HEARTBEAT.md, BOOTSTRAP.md wanneer nieuw, plus MEMORY.md indien aanwezig). Grote geïnjecteerde bestanden worden afgekapt door agents.defaults.bootstrapMaxChars (standaard: 20000); de totale bootstrapinjectie wordt begrensd door agents.defaults.bootstrapTotalMaxChars (standaard: 60000).
  • Native Codex-beurten plakken geen onbewerkte MEMORY.md wanneer geheugentools voor die werkruimte beschikbaar zijn; in plaats daarvan krijgen ze een kleine geheugenverwijzing in samenwerkingsinstructies voor ontwikkelaars die alleen voor die beurt gelden en gebruiken ze geheugentools op aanvraag. Als tools zijn uitgeschakeld, zoeken in het geheugen niet beschikbaar is of de actieve werkruimte verschilt van de geheugenwerkruimte van de agent, valt MEMORY.md terug op het normale begrensde pad voor beurtcontext.
  • De rootversie van memory.md in kleine letters wordt nooit geïnjecteerd. Het is verouderde reparatie-invoer voor openclaw doctor --fix, dat deze naar MEMORY.md migreert.
  • Dagbestanden van memory/*.md maken geen deel uit van de normale bootstrapprompt; ze blijven bij gewone beurten op aanvraag beschikbaar via geheugentools. Modeluitvoeringen bij resetten/opstarten kunnen voor die eerste beurt een eenmalig opstartcontextblok met recent dagelijks geheugen voorvoegen, aangestuurd door agents.defaults.startupContext. Kale chatberichten /new en /reset worden bevestigd zonder het model aan te roepen.
  • Fragmenten van AGENTS.md na Compaction vereisen expliciete aanmelding via agents.defaults.compaction.postCompactionSections; plugins kunnen andere context toevoegen via before_prompt_build.
• Tijd (UTC + tijdzone van de gebruiker)
• Antwoordtags + Heartbeat-gedrag
• Runtimemetadata (host/besturingssysteem/model/denken)

Bekijk de volledige uitsplitsing in Systeemprompt.

Gebruik bij het documenteren van referenties of authenticatiefragmenten de Conventies voor geheime placeholders om foutpositieven van geheime-scanners bij uitsluitend documentatiewijzigingen te voorkomen.

Wat meetelt in het contextvenster

Alles wat het model ontvangt, telt mee voor de contextlimiet:

• Systeemprompt (alle bovenstaande secties)
• Gespreksgeschiedenis (berichten van gebruiker + assistent)
• Toolaanroepen en toolresultaten
• Bijlagen/transcripties (afbeeldingen, audio, bestanden)
• Compaction-samenvattingen en snoeiartefacten
• Providerwrappers of veiligheidsheaders (niet zichtbaar, maar tellen wel mee)

Runtime-intensieve oppervlakken hebben hun eigen expliciete limieten onder agents.defaults.contextLimits (overschrijvingen per agent onder agents.entries.*.contextLimits):

Dit zijn begrensde runtimefragmenten en geïnjecteerde blokken die door de runtime worden beheerd, los van bootstraplimieten, opstartcontextlimieten en limieten voor Skills-prompts.

OpenClaw leidt de actuele limiet voor toolresultaten af uit het effectieve contextvenster van het model: 16000 tekens onder 100K tokens, 32000 tekens bij 100K+ tokens, 64000 tekens bij 200K+ tokens. De bewaking van het runtimecontextaandeel begrenst één toolresultaat ook tot 30% van het contextvenster.

Grote providervensters worden niet automatisch ingeschakeld wanneer ze de kosten of latentie wezenlijk wijzigen. Rechtstreekse OpenAI GPT-5.5- en GPT-5.6-modellen publiceren bijvoorbeeld een totaal venster van 1050000 tokens, maar OpenClaw stelt hun actieve runtimebudget standaard in op 272000 tokens. Het aanmeldbare invoerbudget van 922000 reserveert de volledige uitvoerruimte van 128000, en OpenAI past hogere prijzen voor lange context toe op het volledige verzoek zodra de invoer meer dan 272000 tokens bedraagt. Zie Standaardwaarden voor OpenAI-contextvensters.

Voor afbeeldingen schaalt OpenClaw afbeeldingspayloads van transcripties/tools vóór provideraanroepen omlaag. Pas dit aan met agents.defaults.imageMaxDimensionPx (standaard: 1200):

• Lagere waarden verminderen het gebruik van visietokens en de payloadgrootte.
• Hogere waarden behouden meer visuele details voor screenshots met veel OCR/UI.

Gebruik voor een praktische uitsplitsing (per geïnjecteerd bestand, tools, Skills en grootte van de systeemprompt) /context list of /context detail. Zie Context.

Het huidige tokengebruik bekijken

In de chat:

• /status -> statuskaart met veel emoji met het sessiemodel, contextgebruik, invoer-/uitvoertokens van het laatste antwoord en geschatte kosten wanneer lokale prijzen zijn geconfigureerd voor het actieve model.
• /usage off|tokens|full -> voegt aan elk antwoord een gebruiksvoettekst per antwoord toe. Blijft per sessie behouden (opgeslagen als responseUsage).
  • /usage reset (aliassen: inherit, clear, default) wist de sessieoverschrijving, zodat de geconfigureerde standaard opnieuw wordt overgenomen.
  • /usage tokens toont details over tokens/cache van de beurt.
  • /usage full toont beknopte details over model/context/kosten; geschatte kosten verschijnen alleen wanneer OpenClaw gebruiksmetadata en lokale prijzen voor het actieve model heeft. Aangepaste indelingen van messages.usageTemplate kunnen token-/cachevelden bevatten.
• /usage cost -> lokaal kostenoverzicht uit OpenClaw-sessielogboeken.

Andere oppervlakken:

• TUI/Web-TUI: /status en /usage worden ondersteund.
• CLI: openclaw status --usage en openclaw channels list tonen genormaliseerde quotavensters van providers (X% left, geen kosten per antwoord). Huidige providers van gebruiksvensters: Claude (Anthropic), ClawRouter, Copilot (GitHub), DeepSeek, Gemini (Google Gemini CLI), MiniMax, OpenAI, Xiaomi, Xiaomi Token Plan en z.ai.

Gebruiksoppervlakken normaliseren algemene providerspecifieke veldaliassen vóór weergave. Voor Responses-verkeer van de OpenAI-familie omvat dit zowel input_tokens/output_tokens als prompt_tokens/completion_tokens, zodat transportspecifieke veldnamen /status, /usage of sessieoverzichten niet wijzigen. Gebruik van Gemini CLI wordt ook genormaliseerd: de standaardparser van stream-json leest assistentgebeurtenissen van message, en stats.cached wordt toegewezen aan cacheRead, waarbij stats.input_tokens - stats.cached wordt gebruikt wanneer de CLI een expliciet veld stats.input weglaat. Verouderde JSON-overschrijvingen lezen antwoordtekst nog steeds uit response.

Voor native Responses-verkeer van de OpenAI-familie worden WebSocket-/SSE-gebruiksaliassen op dezelfde manier genormaliseerd, en totalen vallen terug op genormaliseerde invoer + uitvoer wanneer total_tokens ontbreekt of 0 is.

Wanneer de huidige sessiemomentopname weinig gegevens bevat, kunnen /status en session_status token-/cachetellers en het label van het actieve runtimemodel herstellen uit het meest recente gebruikslogboek van de transcriptie. Bestaande niet-nul actuele waarden hebben nog steeds voorrang op terugvalwaarden uit de transcriptie, en grotere promptgerichte transcriptietotalen kunnen winnen wanneer opgeslagen totalen ontbreken of kleiner zijn.

Gebruiksauthenticatie voor quotavensters van providers komt eerst uit providerspecifieke hooks; als een provider geen hook heeft (of de hook geen token oplevert), valt OpenClaw terug op overeenkomende OAuth-/API-sleutelreferenties uit authenticatieprofielen, de omgeving of configuratie.

Assistentvermeldingen in transcripties bewaren dezelfde genormaliseerde gebruiksvorm, inclusief usage.cost wanneer voor het actieve model prijzen zijn geconfigureerd en de provider gebruiksmetadata retourneert. Dit geeft /usage cost en op transcripties gebaseerde sessiestatus een stabiele bron, zelfs nadat de actuele runtimestatus verdwenen is.

OpenClaw houdt de gebruiksboekhouding van providers gescheiden van de huidige contextmomentopname. Provider-usage.total kan gecachete invoer, uitvoer en meerdere modelaanroepen in toollussen bevatten, waardoor het nuttig is voor kosten en telemetrie, maar het actuele contextvenster te hoog kan worden weergegeven. Contextweergaven en diagnostiek gebruiken de nieuwste promptmomentopname (promptTokens, of de laatste modelaanroep wanneer geen promptmomentopname beschikbaar is) voor context.used.

Kostenschatting (indien weergegeven)

Kosten worden geschat op basis van je configuratie voor modelprijzen:

models.providers.<provider>.models[].cost

Dit zijn USD per 1M tokens voor input, output, cacheRead en cacheWrite. Als prijzen ontbreken, laat /usage full de kosten weg; gebruik /usage tokens of een aangepaste messages.usageTemplate wanneer je in elk antwoord details over tokens/cache nodig hebt. Kostenweergave is niet beperkt tot authenticatie met een API-sleutel: providers zonder API-sleutel, zoals aws-sdk, kunnen geschatte kosten weergeven wanneer hun geconfigureerde modelvermelding lokale prijzen bevat en de provider gebruiksmetadata retourneert.

Nadat sidecars en kanalen het gereedheidspad van de Gateway hebben bereikt, start OpenClaw een optionele prijsbootstrap op de achtergrond voor geconfigureerde modelreferenties die nog geen lokale prijzen hebben. Die bootstrap haalt externe prijscatalogi van OpenRouter en LiteLLM op. Stel models.pricing.enabled: false in om het ophalen van die catalogi op offline of beperkte netwerken over te slaan; expliciete models.providers.*.models[].cost-vermeldingen blijven lokale kostenschattingen aansturen.

Invloed van cache-TTL en snoeien

Promptcaching van providers is alleen van toepassing binnen het cache-TTL-venster. OpenClaw kan optioneel cache-TTL-snoeien uitvoeren: het snoeit de sessie zodra de cache-TTL is verlopen en stelt vervolgens het cachevenster opnieuw in, zodat volgende verzoeken de opnieuw gecachete context hergebruiken in plaats van de volledige geschiedenis opnieuw te cachen. Dit houdt de schrijfkosten van de cache lager wanneer een sessie langer dan de TTL inactief blijft.

Configureer dit in Gateway-configuratie en bekijk de gedragsdetails in Sessiesnoeiing.

Heartbeat kan de cache tijdens perioden van inactiviteit warm houden. Als de cache-TTL van je model 1h is, kan het instellen van het Heartbeat-interval net daaronder (bijv. 55m) voorkomen dat de volledige prompt opnieuw wordt gecachet, waardoor de schrijfkosten van de cache afnemen.

In configuraties met meerdere agents kun je één gedeelde modelconfiguratie behouden en het cachegedrag per agent afstemmen met agents.entries.*.params.cacheRetention.

Bekijk Promptcaching voor een volledige handleiding per instelling.

Voor prijzen van de Anthropic API zijn cachelezingen aanzienlijk goedkoper dan invoertokens, terwijl cacheschrijfacties tegen een hogere vermenigvuldigingsfactor worden gefactureerd. Bekijk de prijzen van Anthropic voor promptcaching voor de nieuwste tarieven en TTL-vermenigvuldigingsfactoren: https://docs.anthropic.com/docs/build-with-claude/prompt-caching

Voorbeeld: houd een cache van 1h warm met Heartbeat

agents:  defaults:    model:      primary: "anthropic/claude-opus-4-6"    models:      "anthropic/claude-opus-4-6":        params:          cacheRetention: "long"    heartbeat:      every: "55m"

Voorbeeld: gemengd verkeer met een cachestrategie per agent

agents:  defaults:    model:      primary: "anthropic/claude-opus-4-6"    models:      "anthropic/claude-opus-4-6":        params:          cacheRetention: "long" # standaardbasis voor de meeste agents  list:    - id: "research"      default: true      heartbeat:        every: "55m" # houd de langetermijncache warm voor diepgaande sessies    - id: "alerts"      params:        cacheRetention: "none" # voorkom cacheschrijfbewerkingen voor piekgewijze meldingen

agents.entries.*.params wordt boven op de params van het geselecteerde model samengevoegd, zodat je alleen cacheRetention kunt overschrijven en de overige modelstandaarden ongewijzigd overneemt.

Anthropic-context van 1M

OpenClaw schaalt Claude 4.x-modellen die algemeen beschikbaar zijn, zoals Opus 4.8, Opus 4.7, Opus 4.6 en Sonnet 4.6, met het contextvenster van 1M van Anthropic. Voor deze modellen heb je params.context1m: true niet nodig.

agents:  defaults:    models:      "anthropic/claude-opus-4-6":        alias: opus

Oudere configuraties kunnen context1m: true behouden, maar OpenClaw verstuurt de uitgefaseerde bètaheader context-1m-2025-08-07 van Anthropic voor deze instelling niet meer en breidt niet-ondersteunde oudere Claude-modellen niet uit naar 1M.

Vereiste: de referentie moet in aanmerking komen voor gebruik met een lange context. Zo niet, dan reageert Anthropic voor die aanvraag met een snelheidslimietfout aan de kant van de provider.

Als je je bij Anthropic verifieert met OAuth-/abonnementstokens (sk-ant-oat-*), behoudt OpenClaw de voor OAuth vereiste Anthropic-bètaheaders, terwijl de uitgefaseerde bèta context-1m-* wordt verwijderd als deze nog in een oudere configuratie staat.

Tips om de tokendruk te verminderen

• Gebruik /compact om lange sessies samen te vatten.
• Kort grote tooluitvoer in je workflows in.
• Verlaag agents.defaults.imageMaxDimensionPx voor sessies met veel schermafbeeldingen.
• Houd beschrijvingen van Skills kort (de lijst met Skills wordt in de prompt geïnjecteerd).
• Geef voor uitgebreid, verkennend werk de voorkeur aan kleinere modellen.

Zie Skills voor de exacte formule voor de overhead van de lijst met Skills.

Gerelateerd

• API-gebruik en -kosten
• Promptcaching
• Gebruik bijhouden