---
read_when:
    - Ви хочете зменшити зростання контексту через результати інструментів
    - Ви хочете зрозуміти оптимізацію prompt cache Anthropic
summary: Обрізання старих результатів інструментів, щоб зменшити контекст і підвищити ефективність кешування
title: Обрізання сесії
x-i18n:
    generated_at: "2026-04-05T18:01:47Z"
    model: gpt-5.4
    provider: openai
    source_hash: 1569a50e0018cca3e3ceefbdddaf093843df50cdf2f7bf62fe925299875cb487
    source_path: concepts/session-pruning.md
    workflow: 15
---

# Обрізання сесії

Обрізання сесії обрізає **старі результати інструментів** із контексту перед кожним
викликом LLM. Це зменшує роздування контексту через накопичені виводи інструментів (результати exec, читання файлів, результати пошуку) без переписування звичайного тексту розмови.

<Info>
Обрізання виконується лише в пам’яті -- воно не змінює транскрипт сесії на диску.
Повна історія завжди зберігається.
</Info>

## Чому це важливо

У довгих сесіях накопичується вивід інструментів, який збільшує вікно контексту. Це
підвищує вартість і може змусити [compaction](/concepts/compaction) відбутися раніше,
ніж потрібно.

Обрізання особливо корисне для **Anthropic prompt caching**. Після завершення TTL кешу
наступний запит повторно кешує весь prompt. Обрізання зменшує розмір запису в кеш, що безпосередньо знижує вартість.

## Як це працює

1. Дочекайтеся завершення TTL кешу (типово 5 хвилин).
2. Знайдіть старі результати інструментів для звичайного обрізання (текст розмови не змінюється).
3. **М’яко обріжте** надто великі результати -- залиште початок і кінець, вставте `...`.
4. **Повністю очистьте** решту -- замініть placeholder.
5. Скиньте TTL, щоб подальші запити використовували свіжий кеш повторно.

## Очищення застарілих зображень

OpenClaw також виконує окреме ідемпотентне очищення для старіших застарілих сесій, які
зберігали сирі блоки зображень в історії.

- Воно зберігає **3 найновіші завершені ходи** байт у байт, щоб префікси prompt
  cache для нещодавніх follow-up запитів залишалися стабільними.
- Старіші вже оброблені блоки зображень в історії `user` або `toolResult` можуть
  бути замінені на `[image data removed - already processed by model]`.
- Це окремо від звичайного обрізання за TTL кешу. Воно існує, щоб повторні
  payload зображень не ламали prompt cache на пізніших ходах.

## Розумні типові значення

OpenClaw автоматично вмикає обрізання для профілів Anthropic:

| Тип профілю                                            | Обрізання ввімкнено | Heartbeat |
| ------------------------------------------------------ | ------------------- | --------- |
| Автентифікація Anthropic OAuth/token (включно з повторним використанням Claude CLI) | Так                 | 1 година  |
| API key                                                | Так                 | 30 хв     |

Якщо ви задаєте явні значення, OpenClaw не перевизначає їх.

## Увімкнення або вимкнення

Для провайдерів, відмінних від Anthropic, обрізання типово вимкнене. Щоб увімкнути:

```json5
{
  agents: {
    defaults: {
      contextPruning: { mode: "cache-ttl", ttl: "5m" },
    },
  },
}
```

Щоб вимкнути: задайте `mode: "off"`.

## Обрізання проти compaction

|            | Обрізання               | Compaction              |
| ---------- | ----------------------- | ----------------------- |
| **Що**     | Обрізає результати інструментів | Узагальнює розмову      |
| **Зберігається?** | Ні (для кожного запиту) | Так (у транскрипті)     |
| **Область** | Лише результати інструментів | Уся розмова             |

Вони доповнюють одне одного -- обрізання зберігає вивід інструментів компактним між
циклами compaction.

## Додаткові матеріали

- [Compaction](/concepts/compaction) -- зменшення контексту на основі узагальнення
- [Конфігурація Gateway](/gateway/configuration) -- усі параметри конфігурації обрізання
  (`contextPruning.*`)
