Belirteç kullanımı ve maliyetler¶

OpenClaw, karakterleri değil belirteçleri (token) izler. Belirteçler modele özgüdür, ancak OpenAI tarzı modellerin çoğu İngilizce metin için belirteç başına ortalama ~4 karaktere sahiptir.

Sistem istemi nasıl oluşturulur¶

OpenClaw her çalıştırmada kendi sistem istemini oluşturur. Şunları içerir:

• Araç listesi + kısa açıklamalar
• Skills listesi (yalnızca meta veriler; talimatlar read ile talep üzerine yüklenir)
• Kendi kendini güncelleme talimatları
• Çalışma alanı + önyükleme dosyaları (yeniyse AGENTS.md, SOUL.md, TOOLS.md, IDENTITY.md, USER.md, HEARTBEAT.md, BOOTSTRAP.md). Büyük dosyalar agents.defaults.bootstrapMaxChars tarafından kısaltılır (varsayılan: 20000).
• Zaman (UTC + kullanıcı saat dilimi)
• Yanıt etiketleri + heartbeat davranışı
• Çalışma zamanı meta verileri (ana makine/OS/model/düşünme)

Tam döküm için System Prompt bölümüne bakın.

Bağlam penceresinde neler sayılır¶

Modelin aldığı her şey bağlam sınırına dahil edilir:

• Sistem istemi (yukarıda listelenen tüm bölümler)
• Konuşma geçmişi (kullanıcı + asistan mesajları)
• Araç çağrıları ve araç sonuçları
• Ekler/dökümler (görseller, ses, dosyalar)
• Sıkıştırma özetleri ve budama artefaktları
• Sağlayıcı sarmalayıcıları veya güvenlik başlıkları (görünmez, ancak yine de sayılır)

Pratik bir döküm için (enjekte edilen dosya başına, araçlar, skills ve sistem istemi boyutu), /context list veya /context detail kullanın. Context bölümüne bakın.

Mevcut belirteç kullanımını nasıl görürsünüz¶

Sohbette şunları kullanın:

• /status → oturum modeli, bağlam kullanımı, son yanıtın giriş/çıkış belirteçleri ve tahmini maliyeti (yalnızca API anahtarı) içeren emoji ağırlıklı durum kartı.
• /usage off|tokens|full → her yanıta yanıt başına kullanım alt bilgisi ekler.
• Oturum başına kalıcıdır (responseUsage olarak saklanır).
• OAuth kimlik doğrulaması maliyeti gizler (yalnızca belirteçler).
• /usage cost → OpenClaw oturum günlüklerinden yerel bir maliyet özeti gösterir.

Diğer yüzeyler:

• TUI/Web TUI: /status + /usage desteklenir.
• CLI: openclaw status --usage ve openclaw channels list, sağlayıcı kota pencerelerini gösterir (yanıt başına maliyetler değil).

Maliyet tahmini (gösterildiğinde)¶

Maliyetler, model fiyatlandırma yapılandırmanızdan tahmin edilir:

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

Bunlar input, output, cacheRead ve cacheWrite için 1M belirteç başına USD’dir. Fiyatlandırma eksikse, OpenClaw yalnızca belirteçleri gösterir. OAuth belirteçleri asla dolar maliyetini göstermez.

Önbellek TTL’i ve budamanın etkisi¶

Sağlayıcı istem önbelleklemesi yalnızca önbellek TTL penceresi içinde geçerlidir. OpenClaw isteğe bağlı olarak cache-ttl pruning çalıştırabilir: önbellek TTL’i sona erdiğinde oturumu budar, ardından önbellek penceresini sıfırlar; böylece sonraki istekler, tüm geçmişi yeniden önbelleğe almak yerine taze önbelleğe alınmış bağlamı yeniden kullanabilir. Bu, bir oturum TTL’i aşacak şekilde boşta kaldığında önbellek yazma maliyetlerini düşük tutar.

Bunu Gateway yapılandırması içinde ayarlayın ve davranış ayrıntıları için Session pruning bölümüne bakın.

Heartbeat, boşta kalma aralıkları boyunca önbelleği sıcak tutabilir. Modelinizin önbellek TTL’i 1h ise, heartbeat aralığını bunun biraz altına (ör. 55m) ayarlamak, tüm istemin yeniden önbelleğe alınmasını önleyerek önbellek yazma maliyetlerini azaltabilir.

Anthropic API fiyatlandırmasında, önbellek okumaları giriş belirteçlerine göre çok daha ucuzdur; önbellek yazmaları ise daha yüksek bir çarpanla ücretlendirilir. En güncel oranlar ve TTL çarpanları için Anthropic’in istem önbellekleme fiyatlandırmasına bakın: https://docs.anthropic.com/docs/build-with-claude/prompt-caching

Örnek: heartbeat ile 1 saatlik önbelleği sıcak tutma¶

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

Belirteç baskısını azaltmaya yönelik ipuçları¶

• Uzun oturumları özetlemek için /compact kullanın.
• İş akışlarınızda büyük araç çıktıları kırpın.
• Skill açıklamalarını kısa tutun (skill listesi isteme enjekte edilir).
• Ayrıntılı, keşif amaçlı çalışmalar için daha küçük modelleri tercih edin.

Tam skill listesi ek yükü formülü için Skills bölümüne bakın.