chore(i18n): refresh uk translations

docs/uk/reference/token-use.md

@@ -1,49 +1,49 @@
 ---
 read_when:
-    - Пояснення використання токенів, витрат або вікон контексту
+    - Пояснення використання токенів, вартості 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
+summary: Як OpenClaw формує контекст запиту та звітує про використання токенів і вартість
+title: Використання токенів і вартість
 x-i18n:
-    generated_at: "2026-04-21T02:12:35Z"
+    generated_at: "2026-04-23T15:44:03Z"
     model: gpt-5.4
     provider: openai
-    source_hash: d26db37353941e247eb26f84bfa105896318b3239b2975d6e033c6e9ceda6b0d
+    source_hash: fa2fa145e161d69a61612690a951675cfff8fd9e6e159cb3bc931b1846654a8b
     source_path: reference/token-use.md
     workflow: 15
 ---
 
-# Використання токенів і витрати
+# Використання токенів і вартість
 
-OpenClaw відстежує **токени**, а не символи. Токени залежать від моделі, але для більшості моделей у стилі OpenAI в англійському тексті в середньому припадає приблизно 4 символи на токен.
+OpenClaw відстежує **токени**, а не символи. Токени залежать від моделі, але для більшості моделей у стилі OpenAI в середньому припадає приблизно 4 символи на токен для англійського тексту.
 
 ## Як формується системний запит
 
-OpenClaw збирає власний системний запит під час кожного запуску. Він містить:
+OpenClaw формує 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
-- Робочий простір + bootstrap-файли (`AGENTS.md`, `SOUL.md`, `TOOLS.md`, `IDENTITY.md`, `USER.md`, `HEARTBEAT.md`, `BOOTSTRAP.md` when new, plus `MEMORY.md` when present or `memory.md` as a lowercase fallback). Великі файли обрізаються через `agents.defaults.bootstrapMaxChars` (типово: 12000), а загальний обсяг bootstrap-вставки обмежується `agents.defaults.bootstrapTotalMaxChars` (типово: 60000). Щоденні файли `memory/*.md` не входять до 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 цього першого ходу. Цей вступний блок запуску керується через `agents.defaults.startupContext`.
+- Інструкції щодо самостійного оновлення
+- Робочий простір + bootstrap-файли (`AGENTS.md`, `SOUL.md`, `TOOLS.md`, `IDENTITY.md`, `USER.md`, `HEARTBEAT.md`, `BOOTSTRAP.md` для нових сесій, а також `MEMORY.md`, якщо він є). Кореневий `memory.md` у нижньому регістрі не додається; це вхід для відновлення застарілих даних для `openclaw doctor --fix`, якщо він використовується разом із `MEMORY.md`. Великі файли обрізаються відповідно до `agents.defaults.bootstrapMaxChars` (типово: 12000), а загальний обсяг bootstrap-вставки 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 додати одноразовий блок стартового контексту з нещодавньою щоденною пам’яттю для першого ходу. Це стартове доповнення контролюється через `agents.defaults.startupContext`.
 - Час (UTC + часовий пояс користувача)
 - Теґи відповіді + поведінка Heartbeat
-- Метадані середовища виконання (host/OS/model/thinking)
+- Метадані середовища виконання (хост/ОС/модель/мислення)
 
-Повний розбір дивіться в [System Prompt](/uk/concepts/system-prompt).
+Повну структуру див. у [Системний запит](/uk/concepts/system-prompt).
 
 ## Що враховується у вікні контексту
 
 Усе, що отримує модель, зараховується до ліміту контексту:
 
-- Системний запит (усі перелічені вище розділи)
+- Системний запит (усі перелічені вище секції)
 - Історія розмови (повідомлення користувача й асистента)
 - Виклики інструментів і результати інструментів
 - Вкладення/транскрипти (зображення, аудіо, файли)
 - Підсумки Compaction і артефакти обрізання
-- Обгортки провайдера або заголовки безпеки (невидимі, але все одно враховуються)
+- Обгортки провайдера або заголовки безпеки (не видимі, але все одно враховуються)
 
 Для деяких ресурсомістких поверхонь середовища виконання є власні явні обмеження:
 
@@ -52,97 +52,98 @@ OpenClaw збирає власний системний запит під час
 - `agents.defaults.contextLimits.toolResultMaxChars`
 - `agents.defaults.contextLimits.postCompactionMaxChars`
 
-Перевизначення для окремого агента знаходяться в `agents.list[].contextLimits`. Ці параметри
-призначені для обмежених за розміром фрагментів середовища виконання та вставлених блоків, якими володіє середовище виконання. Вони
-відокремлені від bootstrap-обмежень, обмежень стартового контексту та
-обмежень запиту Skills.
+Перевизначення для окремого агента розміщуються в `agents.list[].contextLimits`. Ці параметри
+призначені для обмежених фрагментів середовища виконання та вставлених блоків, якими володіє середовище виконання. Вони
+відокремлені від лімітів bootstrap, лімітів стартового контексту та
+лімітів запиту Skills.
 
-Для зображень OpenClaw зменшує розмір корисного навантаження зображень у транскриптах/інструментах перед викликами провайдера.
+Для зображень OpenClaw зменшує розмір payload 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 скриншотів, насичених OCR/UI.
+- Нижчі значення зазвичай зменшують використання vision-токенів і розмір payload.
+- Вищі значення зберігають більше візуальних деталей для OCR або знімків екрана з насиченим UI.
 
-Для практичного розбору (для кожного вставленого файла, інструментів, Skills і розміру системного запиту) використовуйте `/context list` або `/context detail`. Див. [Context](/uk/concepts/context).
+Для практичної розбивки (для кожного вставленого файла, інструментів, Skills і розміру системного запиту) використовуйте `/context list` або `/context detail`. Див. [Контекст](/uk/concepts/context).
 
 ## Як переглянути поточне використання токенів
 
-Використовуйте це в чаті:
+Використовуйте в чаті:
 
-- `/status` → **картка стану з емодзі** з моделлю сеансу, використанням контексту,
-  вхідними/вихідними токенами останньої відповіді та **оцінною вартістю** (лише для API key).
+- `/status` → **картка стану з емодзі** з моделлю сесії, використанням контексту,
+  вхідними/вихідними токенами останньої відповіді та **орієнтовною вартістю** (лише для API key).
 - `/usage off|tokens|full` → додає **нижній колонтитул використання для кожної відповіді** до кожної відповіді.
-  - Зберігається для сеансу (зберігається як `responseUsage`).
-  - OAuth-автентифікація **приховує вартість** (лише токени).
-- `/usage cost` → показує локальне зведення витрат із журналів сеансу OpenClaw.
+  - Зберігається для сесії (записується як `responseUsage`).
+  - Автентифікація через OAuth **приховує вартість** (лише токени).
+- `/usage cost` → показує локальне зведення вартості з логів сесії OpenClaw.
 
 Інші поверхні:
 
-- **TUI/Web TUI:** підтримуються `/status` + `/usage`.
+- **TUI/Web TUI:** підтримуються `/status` і `/usage`.
 - **CLI:** `openclaw status --usage` і `openclaw channels list` показують
-  нормалізовані вікна квот провайдера (`X% left`, а не витрати на кожну відповідь).
+  нормалізовані вікна квот провайдера (`X% left`, а не вартість за окрему відповідь).
   Поточні провайдери вікон використання: Anthropic, GitHub Copilot, Gemini CLI,
   OpenAI Codex, MiniMax, Xiaomi і z.ai.
 
-Поверхні використання нормалізують поширені нативні псевдоніми полів провайдерів перед показом.
-Для трафіку OpenAI-family Responses це включає і `input_tokens` /
-`output_tokens`, і `prompt_tokens` / `completion_tokens`, тож назви полів,
-специфічні для транспорту, не змінюють `/status`, `/usage` або зведення сеансу.
-Використання Gemini CLI JSON також нормалізується: текст відповіді береться з `response`, а
-`stats.cached` відображається в `cacheRead`, при цьому використовується `stats.input_tokens - stats.cached`,
-коли CLI не надає явного поля `stats.input`.
+Поверхні використання нормалізують поширені власні псевдоніми полів провайдера перед відображенням.
+Для трафіку OpenAI-family Responses це охоплює і `input_tokens` /
+`output_tokens`, і `prompt_tokens` / `completion_tokens`, тому специфічні для транспорту
+назви полів не змінюють `/status`, `/usage` або зведення сесії.
+JSON використання Gemini CLI також нормалізується: текст відповіді береться з `response`, а
+`stats.cached` мапиться на `cacheRead`, при цьому використовується `stats.input_tokens - stats.cached`,
+якщо CLI не надає явного поля `stats.input`.
 Для нативного трафіку OpenAI-family Responses псевдоніми використання WebSocket/SSE
-нормалізуються так само, а підсумкові значення повертаються до нормалізованих input + output, якщо
+нормалізуються так само, а загальні значення повертаються до нормалізованих вхідних + вихідних, якщо
 `total_tokens` відсутній або дорівнює `0`.
-Коли поточний знімок сеансу містить мало даних, `/status` і `session_status` також можуть
+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 live-значення, як і раніше, мають
-пріоритет над резервними значеннями з транскрипту, а більші підсумки з 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 key з профілів автентифікації,
-env або config.
-Записи транскрипту асистента зберігають ту саму нормалізовану форму використання, включно з
-`usage.cost`, коли для активної моделі налаштовано ціноутворення і провайдер повертає метадані використання.
-Це дає `/usage cost` і статусу сеансу на основі транскрипту
-стабільне джерело навіть після того, як live-стан середовища виконання зникає.
+найновішого логу використання транскрипту. Наявні ненульові поточні значення все одно мають
+пріоритет над резервними значеннями з транскрипту, а більші загальні значення з транскрипту,
+орієнтовані на запит, можуть перемагати, якщо збережені загальні значення 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 key
+з профілів автентифікації, env або config.
+Записи транскрипту асистента зберігають ту саму нормалізовану форму використання, зокрема
+`usage.cost`, коли для активної моделі налаштовано ціни і провайдер
+повертає метадані використання. Це дає `/usage cost` і статусу сесії на основі транскрипту
+стабільне джерело навіть після зникнення поточного стану середовища виконання.
 
 ## Оцінка вартості (коли показується)
 
-Вартість оцінюється на основі конфігурації ціноутворення вашої моделі:
+Вартість оцінюється на основі конфігурації цін вашої 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
+`cacheWrite`. Якщо інформація про ціни відсутня, 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
-необов’язково виконувати **обрізання cache-ttl**: він обрізає сеанс після завершення TTL кешу,
-а потім скидає вікно кешу, щоб наступні запити могли повторно використовувати
-щойно закешований контекст замість повторного кешування всієї історії. Це допомагає тримати витрати
-на запис у кеш нижчими, коли сеанс простоює довше за TTL.
+за бажанням виконувати **обрізання cache-ttl**: він обрізає сесію, щойно TTL кешу
+спливає, а потім скидає вікно кешу, щоб наступні запити могли повторно використовувати
+щойно кешований контекст замість повторного кешування всієї історії. Це допомагає
+зменшити витрати на запис кешу, коли сесія простоює довше за TTL.
 
-Налаштовується це в [Gateway configuration](/uk/gateway/configuration), а подробиці поведінки дивіться в [Session pruning](/uk/concepts/session-pruning).
+Налаштуйте це в [Конфігурація Gateway](/uk/gateway/configuration), а деталі
+поведінки див. у [Обрізання сесії](/uk/concepts/session-pruning).
 
 Heartbeat може підтримувати кеш **теплим** під час періодів простою. Якщо TTL кешу вашої моделі
-дорівнює `1h`, установлення інтервалу Heartbeat трохи менше цього значення (наприклад, `55m`) може
-уникнути повторного кешування всього запиту, зменшуючи витрати на запис у кеш.
+становить `1h`, встановлення інтервалу Heartbeat трохи менше цього значення (наприклад, `55m`) може
+допомогти уникнути повторного кешування всього запиту, зменшуючи витрати на запис кешу.
 
-У конфігураціях із кількома агентами ви можете зберігати одну спільну конфігурацію моделі й налаштовувати поведінку кешу
+У конфігураціях із кількома агентами ви можете зберегти одну спільну конфігурацію моделі й налаштувати поведінку кешу
 для кожного агента через `agents.list[].params.cacheRetention`.
 
-Повний посібник по кожному параметру дивіться в [Prompt Caching](/uk/reference/prompt-caching).
+Повний посібник за всіма параметрами див. у [Кешування запитів](/uk/reference/prompt-caching).
 
 Для цін Anthropic API читання кешу значно дешевше за вхідні
-токени, тоді як запис у кеш тарифікується за вищим множником. Актуальні ставки та множники TTL дивіться в документації Anthropic щодо ціноутворення кешування запитів:
+токени, тоді як запис кешу тарифікується з вищим множником. Актуальні тарифи й множники TTL див. у документації Anthropic щодо цін на prompt caching:
 [https://docs.anthropic.com/docs/build-with-claude/prompt-caching](https://docs.anthropic.com/docs/build-with-claude/prompt-caching)
 
-### Приклад: підтримувати теплий кеш 1h за допомогою Heartbeat
+### Приклад: підтримувати 1h кеш теплим за допомогою Heartbeat
 
 ```yaml
 agents:
@@ -167,24 +168,24 @@ agents:
     models:
       "anthropic/claude-opus-4-6":
         params:
-          cacheRetention: "long" # базове значення за замовчуванням для більшості агентів
+          cacheRetention: "long" # типовий базовий рівень для більшості агентів
   list:
     - id: "research"
       default: true
       heartbeat:
-        every: "55m" # підтримувати теплий довгий кеш для глибоких сеансів
+        every: "55m" # підтримувати довгий кеш теплим для глибоких сесій
     - id: "alerts"
       params:
-        cacheRetention: "none" # уникати записів у кеш для сплескових сповіщень
+        cacheRetention: "none" # уникати запису в кеш для пакетних сповіщень
 ```
 
 `agents.list[].params` об’єднується поверх `params` вибраної моделі, тож ви можете
-перевизначити лише `cacheRetention` і успадкувати решту значень моделі без змін.
+перевизначити лише `cacheRetention` і успадкувати інші типові значення моделі без змін.
 
 ### Приклад: увімкнути beta-заголовок Anthropic 1M context
 
-Вікно контексту Anthropic 1M наразі доступне лише через beta-доступ. OpenClaw може вставити
-потрібне значення `anthropic-beta`, якщо ви ввімкнете `context1m` для підтримуваних моделей Opus
+Вікно контексту Anthropic 1M наразі доступне лише через beta. OpenClaw може вставляти
+потрібне значення `anthropic-beta`, коли ви вмикаєте `context1m` для підтримуваних моделей Opus
 або Sonnet.
 
 ```yaml
@@ -198,21 +199,21 @@ agents:
 
 Це відповідає beta-заголовку Anthropic `context-1m-2025-08-07`.
 
-Це застосовується лише тоді, коли для цього запису моделі встановлено `context1m: true`.
+Це застосовується лише коли `context1m: true` задано для цього запису моделі.
 
-Вимога: облікові дані мають бути придатними для використання довгого контексту. Якщо ні,
-Anthropic відповідає помилкою обмеження частоти на боці провайдера для цього запиту.
+Вимога: облікові дані мають мати право на використання довгого контексту. Якщо ні,
+Anthropic поверне помилку обмеження частоти запитів на боці провайдера для цього запиту.
 
-Якщо ви автентифікуєте Anthropic за допомогою токенів OAuth/subscription (`sk-ant-oat-*`),
+Якщо ви автентифікуєте Anthropic за допомогою OAuth/передплатних токенів (`sk-ant-oat-*`),
 OpenClaw пропускає beta-заголовок `context-1m-*`, оскільки Anthropic наразі
 відхиляє таку комбінацію з HTTP 401.
 
 ## Поради щодо зменшення навантаження на токени
 
-- Використовуйте `/compact` для підсумовування довгих сеансів.
+- Використовуйте `/compact`, щоб підсумовувати довгі сесії.
 - Скорочуйте великі виводи інструментів у своїх робочих процесах.
-- Зменшуйте `agents.defaults.imageMaxDimensionPx` для сеансів із великою кількістю скриншотів.
-- Тримайте описи Skills короткими (список Skills вставляється в запит).
+- 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.
 
-Точну формулу накладних витрат списку Skills дивіться в [Skills](/uk/tools/skills).
+Точну формулу накладних витрат списку Skills див. у [Skills](/uk/tools/skills).