การใช้โทเค็นและค่าใช้จ่าย

OpenClaw ติดตาม โทเค็น ไม่ใช่อักขระ โทเค็นขึ้นอยู่กับโมเดล แต่โมเดลแบบ OpenAI ส่วนใหญ่มีค่าเฉลี่ยประมาณ 4 อักขระต่อโทเค็นสำหรับข้อความภาษาอังกฤษ

วิธีสร้างพรอมป์ระบบ

OpenClaw ประกอบพรอมป์ระบบของตัวเองในทุกครั้งที่รัน โดยมี:

• รายการเครื่องมือ + คำอธิบายสั้น
• รายการ Skills (เฉพาะเมทาดาทา; คำแนะนำจะโหลดเมื่อต้องใช้ด้วย read) เทิร์น Codex แบบเนทีฟจะได้รับบล็อก Skills แบบย่อเป็นคำแนะนำสำหรับนักพัฒนาเพื่อการทำงานร่วมกันที่จำกัดเฉพาะเทิร์นนั้น ส่วน harness อื่นจะได้รับในพื้นผิวพรอมป์ปกติ รายการนี้ถูกจำกัดด้วย skills.limits.maxSkillsPromptChars และมีการแทนที่ราย agent แบบเลือกได้ที่ agents.list[].skillsLimits.maxSkillsPromptChars
• คำแนะนำสำหรับการอัปเดตตัวเอง
• ไฟล์ workspace + bootstrap (AGENTS.md, SOUL.md, TOOLS.md, IDENTITY.md, USER.md, HEARTBEAT.md, BOOTSTRAP.md เมื่อเป็นไฟล์ใหม่ รวมถึง MEMORY.md เมื่อมีอยู่) เทิร์น Codex แบบเนทีฟจะไม่วาง MEMORY.md ดิบจาก workspace ของ agent ที่กำหนดไว้เมื่อเครื่องมือหน่วยความจำพร้อมใช้งานสำหรับ workspace นั้น แต่จะใส่ตัวชี้หน่วยความจำขนาดเล็กไว้ในคำแนะนำสำหรับนักพัฒนาเพื่อการทำงานร่วมกันที่จำกัดเฉพาะเทิร์น และใช้เครื่องมือหน่วยความจำเมื่อต้องการ หากเครื่องมือถูกปิดใช้งาน การค้นหาหน่วยความจำไม่พร้อมใช้งาน หรือ workspace ที่ใช้งานอยู่แตกต่างจาก workspace หน่วยความจำของ agent, MEMORY.md จะใช้เส้นทางบริบทของเทิร์นแบบปกติที่มีขอบเขตจำกัด memory.md ตัวพิมพ์เล็กที่ root จะไม่ถูกฉีดเข้าไป แต่เป็นอินพุตซ่อมแซมแบบเดิมสำหรับ openclaw doctor --fix เมื่อจับคู่กับ MEMORY.md ไฟล์ขนาดใหญ่ที่ถูกฉีดจะถูกตัดทอนด้วย agents.defaults.bootstrapMaxChars (ค่าเริ่มต้น: 20000) และการฉีด bootstrap ทั้งหมดถูกจำกัดด้วย agents.defaults.bootstrapTotalMaxChars (ค่าเริ่มต้น: 60000) ไฟล์รายวัน memory/*.md ไม่ใช่ส่วนหนึ่งของพรอมป์ bootstrap ปกติ แต่ยังคงเรียกใช้ตามต้องการผ่านเครื่องมือหน่วยความจำในเทิร์นทั่วไป อย่างไรก็ตาม การรันโมเดลแบบ reset/startup สามารถนำหน้าด้วยบล็อก startup-context แบบครั้งเดียวที่มีหน่วยความจำรายวันล่าสุดสำหรับเทิร์นแรกนั้น คำสั่งแชตเปล่า /new และ /reset จะได้รับการรับทราบโดยไม่เรียกใช้โมเดล บทนำ startup ควบคุมโดย agents.defaults.startupContext ส่วนคัดลอก AGENTS.md หลัง Compaction แยกต่างหากและต้องเปิดใช้โดยชัดเจนด้วย agents.defaults.compaction.postCompactionSections
• เวลา (UTC + เขตเวลาของผู้ใช้)
• แท็กการตอบกลับ + พฤติกรรม Heartbeat
• เมทาดาทา runtime (host/OS/model/thinking)

ดูรายละเอียดทั้งหมดได้ใน พรอมป์ระบบ

เมื่อจัดทำเอกสารข้อมูลประจำตัวหรือ snippet การยืนยันตัวตน ให้ใช้ แบบแผนตัวแทนความลับ เพื่อหลีกเลี่ยงผลบวกลวงจาก secret-scanner ในการเปลี่ยนแปลงเฉพาะเอกสาร

สิ่งที่นับรวมในหน้าต่างบริบท

ทุกอย่างที่โมเดลได้รับจะนับรวมในขีดจำกัดบริบท:

• พรอมป์ระบบ (ทุกส่วนที่ระบุไว้ด้านบน)
• ประวัติการสนทนา (ข้อความผู้ใช้ + assistant)
• การเรียกใช้เครื่องมือและผลลัพธ์เครื่องมือ
• ไฟล์แนบ/ทรานสคริปต์ (รูปภาพ เสียง ไฟล์)
• สรุป Compaction และ artifact จากการตัดแต่ง
• wrapper ของ provider หรือ safety header (มองไม่เห็น แต่ยังคงนับรวม)

บางพื้นผิวที่ใช้ runtime หนักมีขีดจำกัดชัดเจนของตัวเอง:

• agents.defaults.contextLimits.memoryGetMaxChars
• agents.defaults.contextLimits.memoryGetDefaultLines
• agents.defaults.contextLimits.toolResultMaxChars
• agents.defaults.contextLimits.postCompactionMaxChars

การแทนที่ราย agent อยู่ใต้ agents.list[].contextLimits knob เหล่านี้ใช้สำหรับข้อความ runtime แบบมีขอบเขตและบล็อกที่ runtime เป็นเจ้าของซึ่งถูกฉีดเข้าไป โดยแยกจากขีดจำกัด bootstrap, ขีดจำกัด startup-context และขีดจำกัดพรอมป์ Skills

toolResultMaxChars เป็นเพดานขั้นสูง (สูงสุด 1000000 อักขระ) เมื่อไม่ได้ตั้งค่า OpenClaw จะเลือกเพดานผลลัพธ์เครื่องมือสดจากหน้าต่างบริบทโมเดลที่มีผล: 16000 อักขระเมื่อต่ำกว่า 100K โทเค็น, 32000 อักขระเมื่อ 100K+ โทเค็น และ 64000 อักขระเมื่อ 200K+ โทเค็น โดยยังคงถูกจำกัดด้วยตัวป้องกันส่วนแบ่งบริบท runtime

สำหรับรูปภาพ OpenClaw จะลดขนาด payload รูปภาพของทรานสคริปต์/เครื่องมือก่อนเรียก provider ใช้ agents.defaults.imageMaxDimensionPx (ค่าเริ่มต้น: 1200) เพื่อปรับค่านี้:

• ค่าที่ต่ำลงมักลดการใช้โทเค็น vision และขนาด payload
• ค่าที่สูงขึ้นรักษารายละเอียดภาพได้มากขึ้นสำหรับ screenshot ที่เน้น OCR/UI

สำหรับรายละเอียดเชิงปฏิบัติ (ต่อไฟล์ที่ฉีด เครื่องมือ Skills และขนาดพรอมป์ระบบ) ให้ใช้ /context list หรือ /context detail ดู บริบท

วิธีดูการใช้โทเค็นปัจจุบัน

ใช้สิ่งเหล่านี้ในแชต:

• /status → การ์ดสถานะที่มีอีโมจิหลากหลาย พร้อมโมเดลของเซสชัน การใช้บริบท โทเค็นอินพุต/เอาต์พุตของการตอบกลับล่าสุด และ ต้นทุนโดยประมาณ เมื่อมีการกำหนดราคาในเครื่องสำหรับโมเดลที่ใช้งานอยู่
• /usage off|tokens|full → ต่อท้าย footer การใช้งานรายคำตอบ ในทุกคำตอบ
  • คงอยู่ต่อเซสชัน (จัดเก็บเป็น responseUsage)
  • /usage reset (alias: inherit, clear, default) — ล้างการแทนที่ของเซสชันเพื่อให้เซสชันกลับไปรับค่าเริ่มต้นที่กำหนดไว้อีกครั้ง
  • /usage full แสดงต้นทุนโดยประมาณเฉพาะเมื่อ OpenClaw มีเมทาดาทาการใช้งานและราคาภายในเครื่องสำหรับโมเดลที่ใช้งานอยู่ มิฉะนั้นจะแสดงเฉพาะโทเค็น
• /usage cost → แสดงสรุปต้นทุนในเครื่องจาก log เซสชัน OpenClaw

พื้นผิวอื่น:

• TUI/Web TUI: รองรับ /status + /usage
• CLI: openclaw status --usage และ openclaw channels list แสดงหน้าต่าง quota ของ provider ที่ normalize แล้ว (X% left ไม่ใช่ต้นทุนรายคำตอบ) provider หน้าต่างการใช้งานปัจจุบัน: Anthropic, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenAI Codex, MiniMax, Xiaomi และ z.ai

พื้นผิวการใช้งาน normalize alias ฟิลด์เนทีฟของ provider ที่พบบ่อยก่อนแสดงผล สำหรับทราฟฟิก Responses ตระกูล OpenAI จะรวมทั้ง input_tokens / output_tokens และ prompt_tokens / completion_tokens ดังนั้นชื่อฟิลด์เฉพาะ transport จะไม่เปลี่ยน /status, /usage หรือสรุปเซสชัน การใช้งาน Gemini CLI ก็ถูก normalize เช่นกัน: parser stream-json ค่าเริ่มต้นอ่าน event message ของ assistant และ stats.cached map ไปยัง cacheRead โดยใช้ stats.input_tokens - stats.cached เมื่อ CLI ละฟิลด์ stats.input ที่ชัดเจน การแทนที่ JSON แบบเดิมยังคงอ่านข้อความตอบกลับจาก response สำหรับทราฟฟิก Responses ตระกูล OpenAI แบบเนทีฟ alias การใช้งาน WebSocket/SSE จะถูก normalize ในลักษณะเดียวกัน และยอดรวมจะ fallback ไปเป็นอินพุต + เอาต์พุตที่ normalize แล้วเมื่อ total_tokens หายไปหรือเป็น 0 เมื่อ snapshot ของเซสชันปัจจุบันมีข้อมูลน้อย /status และ session_status ยังสามารถกู้คืนตัวนับโทเค็น/แคชและ label โมเดล runtime ที่ใช้งานอยู่จาก log การใช้งานทรานสคริปต์ล่าสุดได้ด้วย ค่าสดที่ไม่เป็นศูนย์ที่มีอยู่ยังคงมีลำดับความสำคัญเหนือค่า fallback จากทรานสคริปต์ และยอดรวมทรานสคริปต์ที่เน้นพรอมป์และมีขนาดใหญ่กว่าสามารถชนะได้เมื่อยอดรวมที่จัดเก็บไว้หายไปหรือน้อยกว่า การยืนยันตัวตนการใช้งานสำหรับหน้าต่าง quota ของ provider มาจาก hook เฉพาะ provider เมื่อมีให้ใช้งาน มิฉะนั้น OpenClaw จะ fallback ไปจับคู่ข้อมูลประจำตัว OAuth/API-key จากโปรไฟล์การยืนยันตัวตน env หรือ config รายการทรานสคริปต์ของ assistant จะคงรูปแบบการใช้งานที่ normalize แล้วแบบเดียวกันไว้ รวมถึง usage.cost เมื่อโมเดลที่ใช้งานอยู่มีการกำหนดราคาไว้และ provider ส่งคืนเมทาดาทาการใช้งาน สิ่งนี้ทำให้ /usage cost และสถานะเซสชันที่อิงทรานสคริปต์มีแหล่งข้อมูลที่เสถียรแม้หลังจากสถานะ runtime สดหายไปแล้ว

OpenClaw แยกการทำบัญชีการใช้งานของ provider ออกจาก snapshot บริบทปัจจุบัน usage.total ของ provider อาจรวมอินพุตที่แคชไว้ เอาต์พุต และการเรียกโมเดลหลายครั้งในลูปเครื่องมือ ดังนั้นจึงมีประโยชน์สำหรับต้นทุนและ telemetry แต่อาจนับเกินหน้าต่างบริบทสด การแสดงผลและ diagnostics ของบริบทใช้ snapshot พรอมป์ล่าสุด (promptTokens หรือการเรียกโมเดลล่าสุดเมื่อไม่มี snapshot พรอมป์) สำหรับ context.used

การประมาณต้นทุน (เมื่อแสดง)

ต้นทุนถูกประมาณจาก config ราคาของโมเดลของคุณ:

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

ค่าเหล่านี้คือ USD ต่อ 1M โทเค็น สำหรับ input, output, cacheRead และ cacheWrite หากไม่มีราคา OpenClaw จะแสดงเฉพาะโทเค็น การแสดงต้นทุนไม่ได้จำกัดเฉพาะการยืนยันตัวตนแบบ API-key: provider ที่ไม่ใช่ API-key เช่น aws-sdk สามารถแสดงต้นทุนโดยประมาณได้เมื่อรายการโมเดลที่กำหนดไว้มีราคาภายในเครื่องและ provider ส่งคืนเมทาดาทาการใช้งาน

หลังจาก sidecar และช่องทางเข้าสู่เส้นทางพร้อมใช้งานของ Gateway แล้ว OpenClaw จะเริ่ม pricing bootstrap เบื้องหลังแบบเลือกได้สำหรับ model ref ที่กำหนดไว้ซึ่งยังไม่มีราคาภายในเครื่องอยู่แล้ว bootstrap นั้นดึง catalog ราคา OpenRouter และ LiteLLM จากระยะไกล ตั้งค่า models.pricing.enabled: false เพื่อข้ามการดึง catalog เหล่านั้นบนเครือข่ายออฟไลน์หรือถูกจำกัด รายการ models.providers.*.models[].cost ที่ระบุชัดเจนยังคงขับเคลื่อนการประมาณต้นทุนภายในเครื่องต่อไป

Cache TTL และผลกระทบจากการตัดแต่ง

การแคชพรอมป์ของ provider ใช้ได้เฉพาะภายในหน้าต่าง Cache TTL เท่านั้น OpenClaw สามารถรัน การตัดแต่ง cache-ttl แบบเลือกได้: ระบบจะตัดแต่งเซสชันเมื่อ Cache TTL หมดอายุ จากนั้นรีเซ็ตหน้าต่างแคชเพื่อให้คำขอถัดไปสามารถใช้บริบทที่เพิ่งแคชใหม่ได้แทนการแคชประวัติทั้งหมดใหม่ วิธีนี้ช่วยลดต้นทุนการเขียนแคชเมื่อเซสชันว่างเกิน TTL

กำหนดค่าได้ใน การกำหนดค่า Gateway และดูรายละเอียดพฤติกรรมใน การตัดแต่งเซสชัน

Heartbeat สามารถทำให้แคช อุ่น ข้ามช่วงว่างได้ หาก Cache TTL ของโมเดลของคุณคือ 1h การตั้งช่วง Heartbeat ให้ต่ำกว่านั้นเล็กน้อย (เช่น 55m) สามารถหลีกเลี่ยงการแคชพรอมป์ทั้งหมดใหม่ และลดต้นทุนการเขียนแคชได้

ในการตั้งค่า multi-agent คุณสามารถใช้ config โมเดลร่วมหนึ่งชุดและปรับพฤติกรรมแคชราย agent ด้วย agents.list[].params.cacheRetention

สำหรับคู่มือแบบ knob-by-knob ฉบับเต็ม ดู การแคชพรอมป์

สำหรับราคา Anthropic API การอ่านแคชมีราคาถูกกว่าโทเค็นอินพุตอย่างมาก ขณะที่การเขียนแคชถูกเรียกเก็บเงินด้วยตัวคูณที่สูงกว่า ดูราคาการแคชพรอมป์ของ Anthropic สำหรับอัตราและตัวคูณ TTL ล่าสุด: https://docs.anthropic.com/docs/build-with-claude/prompt-caching

ตัวอย่าง: ทำให้แคช 1h อุ่นอยู่เสมอด้วย Heartbeat

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

ตัวอย่าง: ทราฟฟิกแบบผสมพร้อมกลยุทธ์แคชราย agent

agents:  defaults:    model:      primary: "anthropic/claude-opus-4-6"    models:      "anthropic/claude-opus-4-6":        params:          cacheRetention: "long" # default baseline for most agents  list:    - id: "research"      default: true      heartbeat:        every: "55m" # keep long cache warm for deep sessions    - id: "alerts"      params:        cacheRetention: "none" # avoid cache writes for bursty notifications

agents.list[].params merge อยู่เหนือ params ของโมเดลที่เลือก ดังนั้นคุณสามารถแทนที่เฉพาะ cacheRetention และสืบทอดค่าเริ่มต้นอื่นของโมเดลไว้ตามเดิม

บริบท Anthropic 1M

OpenClaw กำหนดขนาดโมเดล Claude 4.x ที่รองรับ GA เช่น Opus 4.8, Opus 4.7, Opus 4.6 และ Sonnet 4.6 ด้วยหน้าต่างบริบท 1M ของ Anthropic คุณไม่จำเป็นต้องใช้ params.context1m: true สำหรับโมเดลเหล่านั้น

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

config รุ่นเก่าสามารถเก็บ context1m: true ไว้ได้ แต่ OpenClaw จะไม่ส่ง beta header context-1m-2025-08-07 ที่ Anthropic เลิกใช้แล้วสำหรับการตั้งค่านี้อีกต่อไป และจะไม่ขยายโมเดล Claude รุ่นเก่าที่ไม่รองรับเป็น 1M

ข้อกำหนด: ข้อมูลประจำตัวต้องมีสิทธิ์ใช้งาน long-context หากไม่ใช่ Anthropic จะตอบกลับด้วยข้อผิดพลาด rate limit ฝั่ง provider สำหรับคำขอนั้น

หากคุณยืนยันตัวตน Anthropic ด้วยโทเค็น OAuth/subscription (sk-ant-oat-*) OpenClaw จะคง beta header ของ Anthropic ที่ OAuth ต้องใช้ไว้ ขณะลบ beta context-1m-* ที่เลิกใช้แล้วออกหากยังคงอยู่ใน config รุ่นเก่า

เคล็ดลับในการลดแรงกดดันด้านโทเค็น

• ใช้ /compact เพื่อสรุปเซสชันยาว
• ตัดผลลัพธ์เครื่องมือขนาดใหญ่ใน workflow ของคุณ
• ลด agents.defaults.imageMaxDimensionPx สำหรับเซสชันที่มี screenshot จำนวนมาก
• รักษาคำอธิบาย Skills ให้สั้น (รายการ Skills ถูกฉีดเข้าไปในพรอมป์)
• เลือกใช้โมเดลขนาดเล็กกว่าสำหรับงานสำรวจที่มีข้อความมาก

ดู Skills สำหรับสูตร overhead ของรายการ Skills ที่แน่นอน

ที่เกี่ยวข้อง

• การใช้งาน API และค่าใช้จ่าย
• การแคชพรอมต์
• การติดตามการใช้งาน