---
read_when:
    - Пояснення використання токенів, витрат або вікон контексту
    - Налагодження зростання контексту або поведінки Compaction
summary: Як OpenClaw формує контекст запиту та звітує про використання токенів і витрати
title: Використання токенів і витрати
x-i18n:
    generated_at: "2026-04-15T18:07:36Z"
    model: gpt-5.4
    provider: openai
    source_hash: 9a706d3df8b2ea1136b3535d216c6b358e43aee2a31a4759824385e1345e6fe5
    source_path: reference/token-use.md
    workflow: 15
---

# Використання токенів і витрати

OpenClaw відстежує **токени**, а не символи. Токени залежать від моделі, але більшість
моделей у стилі OpenAI у середньому мають приблизно ~4 символи на токен для англійського тексту.

## Як формується системний запит

OpenClaw збирає власний системний запит під час кожного запуску. Він містить:

- Список інструментів + короткі описи
- Список Skills (лише метадані; інструкції завантажуються за потреби через `read`).
  Компактний блок Skills обмежується `skills.limits.maxSkillsPromptChars`,
  з необов’язковим перевизначенням для окремого агента в
  `agents.list[].skillsLimits.maxSkillsPromptChars`.
- Інструкції щодо самооновлення
- Робоча область + bootstrap-файли (`AGENTS.md`, `SOUL.md`, `TOOLS.md`, `IDENTITY.md`, `USER.md`, `HEARTBEAT.md`, `BOOTSTRAP.md` для нових, а також `MEMORY.md`, якщо є, або `memory.md` як резервний варіант у нижньому регістрі). Великі файли обрізаються за `agents.defaults.bootstrapMaxChars` (типово: 12000), а загальне вставлення bootstrap обмежується `agents.defaults.bootstrapTotalMaxChars` (типово: 60000). Щоденні файли `memory/*.md` не є частиною звичайного bootstrap-запиту; вони залишаються доступними за потреби через інструменти пам’яті у звичайних ходах, але прості `/new` і `/reset` можуть додавати одноразовий блок стартового контексту з нещодавньою щоденною пам’яттю для першого ходу. Цей стартовий пролог контролюється `agents.defaults.startupContext`.
- Час (UTC + часовий пояс користувача)
- Теги відповіді + поведінка Heartbeat
- Метадані середовища виконання (host/OS/model/thinking)

Дивіться повний розбір у [Системний запит](/uk/concepts/system-prompt).

## Що враховується у вікні контексту

Усе, що отримує модель, враховується в ліміті контексту:

- Системний запит (усі розділи, перелічені вище)
- Історія розмови (повідомлення користувача + асистента)
- Виклики інструментів і результати інструментів
- Вкладення/транскрипти (зображення, аудіо, файли)
- Підсумки Compaction і артефакти обрізання
- Обгортки провайдера або заголовки безпеки (не видимі, але все одно враховуються)

Деякі ресурсоємні поверхні середовища виконання мають власні явні обмеження:

- `agents.defaults.contextLimits.memoryGetMaxChars`
- `agents.defaults.contextLimits.memoryGetDefaultLines`
- `agents.defaults.contextLimits.toolResultMaxChars`
- `agents.defaults.contextLimits.postCompactionMaxChars`

Перевизначення для окремих агентів розміщуються в `agents.list[].contextLimits`. Ці параметри
призначені для обмежених витягів середовища виконання та вставлених блоків, що належать середовищу виконання. Вони
окремі від обмежень bootstrap, обмежень стартового контексту та
обмежень запиту Skills.

Для зображень OpenClaw зменшує масштаб корисного навантаження зображень у транскриптах/інструментах перед викликами провайдера.
Щоб налаштувати це, використовуйте `agents.defaults.imageMaxDimensionPx` (типово: `1200`):

- Нижчі значення зазвичай зменшують використання vision-токенів і розмір корисного навантаження.
- Вищі значення зберігають більше візуальних деталей для OCR/знімків екрана з інтерфейсом.

Для практичного розбору (для кожного вставленого файлу, інструментів, Skills і розміру системного запиту) використовуйте `/context list` або `/context detail`. Дивіться [Контекст](/uk/concepts/context).

## Як переглянути поточне використання токенів

Використовуйте це в чаті:

- `/status` → **картка стану з емодзі** з моделлю сесії, використанням контексту,
  вхідними/вихідними токенами останньої відповіді та **орієнтовною вартістю** (лише для API-ключа).
- `/usage off|tokens|full` → додає **нижній колонтитул використання для кожної відповіді** до кожної відповіді.
  - Зберігається для сесії (записується як `responseUsage`).
  - Автентифікація OAuth **приховує вартість** (лише токени).
- `/usage cost` → показує локальний підсумок витрат із журналів сесій OpenClaw.

Інші поверхні:

- **TUI/Web TUI:** підтримуються `/status` + `/usage`.
- **CLI:** `openclaw status --usage` і `openclaw channels list` показують
  нормалізовані вікна квот провайдера (`X% left`, а не витрати на кожну відповідь).
  Поточні провайдери з вікнами використання: Anthropic, GitHub Copilot, Gemini CLI,
  OpenAI Codex, MiniMax, Xiaomi і z.ai.

Поверхні використання нормалізують поширені рідні псевдоніми полів провайдерів перед відображенням.
Для трафіку Responses сімейства OpenAI це включає як `input_tokens` /
`output_tokens`, так і `prompt_tokens` / `completion_tokens`, тому специфічні для транспорту
назви полів не змінюють `/status`, `/usage` або підсумки сесії.
Використання Gemini CLI JSON теж нормалізується: текст відповіді береться з `response`, а
`stats.cached` зіставляється з `cacheRead`, причому використовується `stats.input_tokens - stats.cached`,
коли CLI не надає явного поля `stats.input`.
Для нативного трафіку Responses сімейства OpenAI псевдоніми використання WebSocket/SSE
нормалізуються так само, а загальні суми повертаються до нормалізованих input + output, якщо
`total_tokens` відсутнє або дорівнює `0`.
Коли поточний знімок сесії є неповним, `/status` і `session_status` також можуть
відновлювати лічильники токенів/кешу та мітку активної моделі середовища виконання з
найсвіжішого журналу використання транскрипту. Наявні ненульові актуальні значення все ще мають
пріоритет над резервними значеннями з транскрипту, а більші підсумки транскрипту, орієнтовані
на запит, можуть мати перевагу, коли збережені підсумки відсутні або менші.
Автентифікація використання для вікон квот провайдера надходить із хуків, специфічних для провайдера, коли вони доступні;
інакше OpenClaw повертається до зіставлення облікових даних OAuth/API-ключа
з профілів автентифікації, env або config.

## Оцінка вартості (коли показується)

Витрати оцінюються на основі вашої конфігурації цін моделі:

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

Це **USD за 1M токенів** для `input`, `output`, `cacheRead` і
`cacheWrite`. Якщо дані про ціни відсутні, OpenClaw показує лише токени. OAuth-токени
ніколи не показують вартість у доларах.

## Вплив TTL кешу та обрізання

Кешування запитів провайдера застосовується лише в межах вікна TTL кешу. OpenClaw може
за потреби виконувати **обрізання за cache-ttl**: він обрізає сесію, щойно TTL кешу
спливає, а потім скидає вікно кешу, щоб наступні запити могли повторно використовувати
щойно закешований контекст замість повторного кешування всієї історії. Це дозволяє
зменшити витрати на запис у кеш, коли сесія простоює довше за TTL.

Налаштуйте це в [Конфігурація Gateway](/uk/gateway/configuration) і дивіться
деталі поведінки в [Обрізання сесії](/uk/concepts/session-pruning).

Heartbeat може підтримувати кеш **теплим** під час періодів простою. Якщо TTL кешу вашої моделі
становить `1h`, установлення інтервалу Heartbeat трохи менше за це значення (наприклад, `55m`) може
дозволити уникнути повторного кешування всього запиту, зменшуючи витрати на запис у кеш.

У конфігураціях із кількома агентами ви можете зберігати одну спільну конфігурацію моделі та налаштовувати поведінку кешу
для кожного агента через `agents.list[].params.cacheRetention`.

Повний покроковий посібник за всіма параметрами дивіться в [Кешування запитів](/uk/reference/prompt-caching).

Для тарифікації Anthropic API читання з кешу значно дешевше за токени
входу, тоді як запис у кеш тарифікується з вищим множником. Актуальні ставки та множники TTL дивіться в документації Anthropic щодо тарифікації кешування запитів:
[https://docs.anthropic.com/docs/build-with-claude/prompt-caching](https://docs.anthropic.com/docs/build-with-claude/prompt-caching)

### Приклад: тримати кеш 1h теплим за допомогою Heartbeat

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

### Приклад: змішаний трафік зі стратегією кешу для окремих агентів

```yaml
agents:
  defaults:
    model:
      primary: "anthropic/claude-opus-4-6"
    models:
      "anthropic/claude-opus-4-6":
        params:
          cacheRetention: "long" # базовий типовий рівень для більшості агентів
  list:
    - id: "research"
      default: true
      heartbeat:
        every: "55m" # підтримувати довгий кеш теплим для глибоких сесій
    - id: "alerts"
      params:
        cacheRetention: "none" # уникати записів у кеш для імпульсних сповіщень
```

`agents.list[].params` об’єднується поверх `params` вибраної моделі, тому ви можете
перевизначити лише `cacheRetention` і успадкувати інші типові параметри моделі без змін.

### Приклад: увімкнути beta-заголовок Anthropic 1M context

Вікно контексту Anthropic 1M наразі доступне лише через beta. OpenClaw може вставити
потрібне значення `anthropic-beta`, коли ви вмикаєте `context1m` на підтримуваних моделях Opus
або Sonnet.

```yaml
agents:
  defaults:
    models:
      "anthropic/claude-opus-4-6":
        params:
          context1m: true
```

Це зіставляється з beta-заголовком Anthropic `context-1m-2025-08-07`.

Це застосовується лише тоді, коли `context1m: true` задано в записі цієї моделі.

Вимога: облікові дані мають бути придатними для використання довгого контексту. Якщо ні,
Anthropic відповість помилкою обмеження швидкості на стороні провайдера для цього запиту.

Якщо ви автентифікуєте Anthropic за допомогою OAuth/subscription-токенів (`sk-ant-oat-*`),
OpenClaw пропускає beta-заголовок `context-1m-*`, оскільки Anthropic наразі
відхиляє цю комбінацію з HTTP 401.

## Поради щодо зменшення тиску токенів

- Використовуйте `/compact`, щоб підсумовувати довгі сесії.
- Скорочуйте великі виводи інструментів у своїх робочих процесах.
- Зменшуйте `agents.defaults.imageMaxDimensionPx` для сесій із великою кількістю знімків екрана.
- Робіть описи Skills короткими (список Skills вставляється в запит).
- Для багатослівної, дослідницької роботи віддавайте перевагу меншим моделям.

Дивіться [Skills](/uk/tools/skills) для точної формули накладних витрат списку Skills.
