Anthropic выпустила Claude Opus 4.6 5 февраля 2026 года, добавив в семейство Claude контекстное окно на 1 миллион токенов, вывод до 128K токенов и функцию Agent Teams. Для пользователей OpenClaw это означает, что их персональный ИИ-агент теперь способен запоминать целые истории проектов, генерировать полноценные документы за один проход и координировать работу нескольких агентов параллельно. В этом руководстве мы подробно разберём весь процесс настройки Opus 4.6 на OpenClaw, усиление безопасности вашего развёртывания против известных уязвимостей, эффективное управление затратами и конфигурацию новой функции Agent Teams. Каждый блок конфигурации протестирован, а все данные о ценах взяты непосредственно из официальной документации Anthropic по состоянию на 19 февраля 2026 года.
Краткое содержание
Claude Opus 4.6 обеспечивает пятикратное увеличение контекстного окна (с 200K до 1M токенов), двукратное увеличение объёма вывода (с 64K до 128K) и новую функцию Agent Teams --- и всё это при неизменной цене $5/$25 за миллион токенов, как у Opus 4.5. Чтобы настроить его на OpenClaw, необходимо добавить anthropic/claude-opus-4-6 в файл конфигурации ~/.openclaw/openclaw.json, перезапустить шлюз и начать новую сессию. Прежде всего обновите OpenClaw до версии v2026.2.17 или новее для устранения CVE-2026-25253 --- уязвимости высокой степени критичности, допускающей удалённое выполнение кода. Ожидаемые ежедневные расходы на API составляют от $2 до $50+ в зависимости от интенсивности использования, при этом кэширование промптов способно сократить расходы до 90%.
Что Claude Opus 4.6 привносит в OpenClaw
Переход с Claude Opus 4.5 на 4.6 представляет собой самый значительный скачок возможностей, который Anthropic реализовала для своей флагманской модели с момента запуска серии 4.x. Для пользователей OpenClaw, работающих с постоянными ИИ-агентами, практические последствия выходят далеко за рамки постепенных улучшений бенчмарков. Эти изменения фундаментально меняют то, чего ваш агент может достичь в рамках одного разговора.
Главная функция --- контекстное окно на 1 миллион токенов, пятикратное увеличение по сравнению с 200K токенов, доступных в Opus 4.5. На практике это означает, что ваш агент OpenClaw может удерживать в контексте примерно 750 000 слов --- достаточно для обработки целой кодовой базы, полной книги или истории переписки за несколько месяцев без потери ранее обсуждённых деталей. Пользователи, которые раньше сталкивались с раздражающей проблемой «ваш агент забыл, что вы ему говорили вчера», оценят это обновление по достоинству. Расширение контекстного окна также обеспечивает компактизацию разговоров --- новую функцию, при которой модель автоматически сжимает более ранние фрагменты диалога при приближении к лимиту токенов, значительно увеличивая эффективную длину сессии.
Объём вывода удвоился --- с 64K до 128K токенов, что означает: ваш агент теперь может генерировать полноценные технические документы, целые файлы кода или развёрнутые аналитические отчёты за один ответ, без необходимости цепочки из нескольких запросов. Для агентов OpenClaw, выполняющих такие задачи, как составление документации или подготовка ревью кода, это устраняет неудобное обрезание длинных ответов, которое досаждало при работе с Opus 4.5.
Что касается бенчмарков, результаты Terminal Bench 2.0 выросли с 59,8% до 65,4% --- улучшение на 5,6 процентных пункта, которое выражается в заметно лучшей производительности при выполнении сложных агентных задач по написанию кода. Результаты OSWorld поднялись с 66,3% до 72,7%, отражая улучшенную способность взаимодействовать с интерфейсами операционных систем --- именно тот тип работы, который агенты OpenClaw выполняют постоянно. На бенчмарке Harvey's BigLaw Bench модель показала 90,2% точности, демонстрируя сильные аналитические способности для сложных аналитических задач.
Пожалуй, наиболее значимая новая возможность для пользователей OpenClaw --- это Agent Teams. Эта функция позволяет запускать несколько независимых экземпляров Claude, работающих параллельно и координируемых ведущим агентом. Вместо того чтобы ваш единственный агент OpenClaw обрабатывал задачи последовательно, вы можете поручить ведущему агенту декомпозицию сложных проектов и делегирование подзадач агентам-специалистам, каждый из которых имеет собственный контекст и набор инструментов. Для любого, кто использует OpenClaw как мультипликатор продуктивности, Agent Teams --- это функция, которая одна оправдывает обновление.
Структура ценообразования остаётся идентичной Opus 4.5: $5 за миллион входных токенов и $25 за миллион выходных токенов (официальные цены Anthropic, 19 февраля 2026 года). Однако есть важная оговорка для пользователей, планирующих задействовать полное контекстное окно в 1M токенов. Запросы, превышающие 200K входных токенов, подпадают под премиальные тарифы для длинного контекста --- $10 за миллион входных и $37,50 за миллион выходных токенов. Этот нюанс ценообразования большинство руководств по настройке полностью упускают из виду, а его понимание критически важно для управления бюджетом на API. Если вы хотите подробнее разобраться в сравнении цен Claude по всем планам и уровням, наш полный разбор цен Claude Opus 4.6 охватывает все возможные сценарии.
Предварительные требования и подготовка
Прежде чем вносить изменения в конфигурацию OpenClaw, уделите десять минут на проверку готовности среды и создание точки отката. Пропуск этого шага --- именно так пользователи получают неработающих агентов без возможности вернуться к прежнему состоянию.
Проверьте версию Node.js. OpenClaw требует Node.js 22 или выше. Выполните node --version в терминале. Если версия ниже v22, обновите её перед продолжением. Использование устаревшей версии Node.js --- самая частая причина загадочных ошибок конфигурации после обновления моделей.
Обновите OpenClaw до последней версии. Это не опционально. Выполните npm update -g openclaw@latest, чтобы получить версию 2026.2.17 или новее, которая устраняет CVE-2026-25253 --- уязвимость удалённого выполнения кода с оценкой CVSS 8.8, раскрытую 30 января 2026 года. Согласно анализу Bitsight, в период сканирования с 27 января по 8 февраля было обнаружено более 42 665 экземпляров OpenClaw, доступных из интернета. Эксплуатация непатченной версии с такой мощной моделью, как Opus 4.6, значительно увеличивает поверхность атаки.
Создайте резервную копию текущей конфигурации. Скопируйте существующий файл ~/.openclaw/openclaw.json в безопасное место перед внесением каких-либо изменений. Простая команда cp ~/.openclaw/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json.backup даёт возможность откатиться одной командой, если что-то пойдёт не так. Если у вас есть настроенные файлы SOUL.md, USER.md или AGENTS.md в рабочей области, создайте их резервные копии тоже.
Убедитесь, что ваш API-ключ Anthropic активен. Ключ должен быть настроен в OpenClaw и иметь достаточный баланс кредитов. Если вы ещё не настраивали его, выполните claude setup-token через мастер конфигурации OpenClaw или добавьте ключ непосредственно в переменную окружения ANTHROPIC_API_KEY. Распространённая ошибка, задокументированная в GitHub issue #16134: мастер первоначальной настройки иногда по умолчанию выбирает Opus 4.6, не настраивая при этом API-ключ, оставляя агента полностью неработоспособным. Всегда проверяйте наличие и валидность ключа перед сменой модели.
Если вы начинаете с нуля, а не обновляете существующую установку, наше руководство по установке и развёртыванию OpenClaw охватывает полный процесс первоначальной настройки, а руководство по добавлению пользовательских моделей в OpenClaw подробно объясняет систему конфигурации моделей.
Пошаговая настройка: Claude Opus 4.6 на OpenClaw
Процесс конфигурации включает изменение одного файла и выполнение двух команд. Каждая настройка ниже проверена на соответствие актуальной схеме конфигурации OpenClaw и спецификациям модели Anthropic.
Шаг 1: Откройте файл конфигурации OpenClaw.
Файл расположен по пути ~/.openclaw/openclaw.json. Откройте его в предпочитаемом редакторе. Если вы установили OpenClaw стандартным способом, этот файл уже существует с вашей текущей конфигурацией модели.
Шаг 2: Добавьте определение модели Claude Opus 4.6.
Найдите раздел models в файле конфигурации и добавьте следующий блок. Если у вас уже настроены модели Anthropic, используйте "mode": "merge", чтобы расширить существующий каталог, а не заменить его:
json{ "models": { "mode": "merge", "catalog": { "anthropic/claude-opus-4-6": { "provider": "anthropic", "id": "claude-opus-4-6", "name": "Claude Opus 4.6", "contextWindow": 1000000, "maxTokens": 128000, "reasoning": true, "cost": { "input": 5.0, "output": 25.0, "cacheRead": 0.50, "cacheWrite5m": 6.25, "cacheWrite1h": 10.0 } } } } }
Три параметра заслуживают особого внимания. Значение contextWindow в 1 000 000 активирует полное контекстное окно в миллион токенов, но помните, что превышение 200K входных токенов за один запрос включает премиальные тарифы. Флаг reasoning, установленный в true, активирует улучшенные возможности планирования и самокоррекции Opus 4.6, именно то, что делает его столь эффективным в роли автономного агента. Параметры стоимости обеспечивают корректное отображение расходов во встроенном трекере OpenClaw.
Шаг 3: Установите Opus 4.6 в качестве основной модели агента.
В том же файле конфигурации найдите или создайте раздел agentDefaults:
json{ "agentDefaults": { "primary": "anthropic/claude-opus-4-6", "fallbacks": ["anthropic/claude-sonnet-4-6", "anthropic/claude-opus-4-5"], "contextTokens": 200000 } }
Установка contextTokens на 200 000 вместо полного миллиона --- осознанное решение для управления затратами. Это удерживает ваши запросы в рамках стандартного тарифа, при этом предоставляя 200K токенов контекста --- вполне достаточно для большинства взаимодействий с агентом. Вы можете увеличить это значение позже, если ваш сценарий действительно требует более длинного контекста, понимая, что стоимость таких запросов приблизительно удвоится. Цепочка fallback-моделей обеспечивает плавную деградацию при достижении лимитов Opus 4.6: сначала запросы переключаются на Sonnet 4.6 (значительно дешевле --- $3/$15 за MTok), а затем на предыдущую версию Opus 4.5.
Шаг 4: Перезапустите шлюз OpenClaw.
Демон шлюза должен перезагрузить обновлённую конфигурацию. Выполните:
bashopenclaw gateway restart
Дождитесь подтверждающего сообщения о полном перезапуске шлюза. На большинстве систем это занимает 5-10 секунд. Если вы запускаете OpenClaw как системный сервис через launchd или systemd, шлюз автоматически подхватит новую конфигурацию.
Шаг 5: Начните новую сессию и проверьте.
Существующие сессии сохраняют свою предыдущую привязку к модели. Для вступления Opus 4.6 в силу необходимо начать новую сессию:
bashopenclaw session new
Затем убедитесь, что модель загружена корректно:
bashopenclaw models status
Вы должны увидеть anthropic/claude-opus-4-6 в качестве активной модели с правильными значениями контекстного окна и лимитов токенов. Если вместо этого появляется ошибка «invalid config», перепроверьте валидность JSON-синтаксиса и убедитесь, что используете OpenClaw v2026.2.17 или новее, так как более ранние версии не включают Opus 4.6 в свою схему моделей.
Для тех, кто хочет более широкий обзор вариантов конфигурации моделей, наше общее руководство по настройке LLM в OpenClaw охватывает дополнительные параметры и варианты провайдеров.
Усиление безопасности OpenClaw с Opus 4.6
Использование более мощной модели на вашем экземпляре OpenClaw одновременно усиливает и возможности, и риски. Claude Opus 4.6 может сделать для вас больше, но скомпрометированный агент с доступом к Opus 4.6 также способен нанести больший ущерб, чем агент с менее мощной моделью. Ландшафт безопасности вокруг OpenClaw серьёзно обострился в феврале 2026 года: CrowdStrike, Trend Micro и множество других компаний в области кибербезопасности опубликовали подробные анализы реальных атак, нацеленных на развёртывания OpenClaw.
Наиболее острая угроза --- CVE-2026-25253, уязвимость удалённого выполнения кода с оценкой CVSS 8.8 (высокая степень критичности), раскрытая 30 января 2026 года. Этот дефект позволяет злоумышленникам выполнять произвольный код на открытых экземплярах OpenClaw через специально сформированные запросы. Если вы выполнили рекомендации из раздела предварительных требований и обновились до v2026.2.17 или новее, патч уже установлен. Если вы пропустили этот шаг, прекратите чтение и обновитесь прямо сейчас.
Помимо конкретной CVE, более широкий ландшафт угроз включает: вредоносное ПО для кражи данных (infostealers), целенаправленно атакующее конфигурационные файлы OpenClaw для хищения API-токенов (по данным The Hacker News, февраль 2026); атаки внедрения промптов через сторонние навыки (skills), осуществляющие эксфильтрацию данных (обнаружены исследовательской группой Cisco по безопасности ИИ); а также косвенное внедрение промптов через контент, который ваш агент обрабатывает из писем, веб-страниц и документов.
Привяжите шлюз к localhost. Добавьте "host": "127.0.0.1" в конфигурацию шлюза, чтобы экземпляр OpenClaw принимал подключения только с вашей локальной машины. Анализ Bitsight показал, что многие из 42 665+ обнаруженных экземпляров были доступны по незашифрованному HTTP из публичного интернета, фактически предоставляя любому в сети полный контроль над этими агентами. Привязка к localhost --- единственная наиболее эффективная мера безопасности, которую вы можете предпринять, и она не стоит вам ничего с точки зрения функциональности, если вы единственный пользователь агента.
Включите аутентификацию по токену. Сгенерируйте надёжный токен аутентификации и установите его в переменную окружения OPENCLAW_AUTH_TOKEN. Без этого любой процесс на вашей машине, имеющий доступ к порту шлюза, может отправлять команды вашему агенту. Это особенно важно на общих машинах или если OpenClaw работает на сервере, доступном по SSH.
Ограничьте доступ к рабочей области. Настройте корневую директорию рабочей области на конкретный каталог, а не предоставляйте агенту доступ ко всей файловой системе. В конфигурации установите путь workspace на выделенную директорию, например ~/.openclaw/workspace, а не на что-то обширное вроде домашнего каталога. Это ограничивает радиус поражения в случае, если агент получит вредоносную инструкцию через внедрение промпта.
Тщательно проверяйте сторонние навыки. Система навыков OpenClaw мощна, но несёт в себе риски. Исследование Cisco продемонстрировало, что сторонний навык может осуществлять эксфильтрацию данных и внедрение промптов без ведома пользователя. Устанавливайте навыки только из доверенных источников, проверяйте их код перед установкой и добавьте защитные инструкции в файл AGENTS.md, предписывающие агенту относиться к внешнему контенту как к потенциально враждебному.
Включите одобрение DM-сопряжения. Требуйте код подтверждения перед обработкой агентом сообщений от новых контактов. Это предотвращает отправку неавторизованными пользователями команд вашему агенту через подключённые мессенджеры. Конфигурация по умолчанию уже должна требовать этого, но проверьте, что опция активна в ваших настройках.
Понимание и управление затратами
Одна из самых частых жалоб пользователей OpenClaw --- неожиданные счета за API. Истории о списании $40 за всего 12 сообщений или о ежемесячных счетах в $623 регулярно появляются на форумах сообщества. Проблема не в том, что ценообразование необоснованно, --- а в том, что большинство руководств не объясняют, как потребление токенов фактически работает в контексте постоянного ИИ-агента, оставляя пользователей в шоке, когда приходит счёт.
Понимание структуры ценообразования --- первый шаг к управлению затратами. Claude Opus 4.6 стоит $5 за миллион входных токенов и $25 за миллион выходных токенов по стандартным тарифам (официальные цены Anthropic, февраль 2026). Эти тарифы применяются ко всем запросам, где общий объём входных токенов не превышает 200 000. Как только входные данные превышают порог в 200K --- что происходит легче, чем можно ожидать, с постоянным агентом, накапливающим историю разговоров, --- тарифы возрастают до $10 за миллион входных и $37,50 за миллион выходных токенов. Это приблизительно двукратное увеличение стоимости, причём оно применяется ко всему запросу, а не только к токенам сверх порога.
Для лёгких пользователей, использующих OpenClaw как персонального ассистента с 10-20 сообщениями в день и разговорами в пределах 200K токенов, ежедневные расходы обычно составляют $2-$5, что соответствует примерно $60-$150 в месяц. Этот профиль предполагает, что вы применяете Opus 4.6 преимущественно для сложных задач рассуждения, а более простые запросы делегируете дешёвой модели, такой как Sonnet 4.6 ($3/$15 за MTok) или Haiku 4.5 ($1/$5 за MTok).
Умеренные пользователи, полагающиеся на OpenClaw как на ежедневный рабочий инструмент с 50-100 сообщениями, помощью в написании кода и генерацией документов, должны закладывать $10-$20 в день или $300-$600 в месяц. На этом уровне использования кэширование промптов становится критически важным для управления расходами. Функция кэширования промптов Anthropic взимает всего $0,50 за миллион токенов при попадании в кэш, по сравнению с полными $5 за свежие входные токены. Это скидка в 90% на повторяющийся контекст --- а именно это и происходит, когда ваш агент OpenClaw загружает свои системные промпты, инструкции SOUL.md и историю разговора в начале каждого взаимодействия.
Интенсивные пользователи с круглосуточно работающими агентами, Agent Teams, обработкой длинного контекста и сотнями ежедневных взаимодействий должны планировать $30-$50+ в день, что потенциально составляет $900-$1 500+ в месяц. На этом уровне batch API становится вашим самым мощным инструментом управления затратами, предлагая фиксированную скидку 50% на входные и выходные токены для запросов, допускающих асинхронную обработку. Стоимость входных токенов в пакетном режиме снижается до $2,50 за миллион, а выходных --- до $12,50 за миллион.
Несколько стратегий способны значительно сократить ваши расходы независимо от уровня использования. Установка contextTokens на 200 000 в настройках агента по умолчанию, как рекомендовано в разделе настройки, предотвращает случайное срабатывание двойного тарифа за длинный контекст. Настройка агента на использование Sonnet 4.6 для рутинных задач с переключением на Opus 4.6 только для сложных задач рассуждения радикально снижает стоимость каждого взаимодействия, поскольку Sonnet справляется примерно с 90% типичных задач агента при стоимости на 40% ниже. Мониторинг расходов через консоль Anthropic на console.anthropic.com в первую неделю использования необходим для согласования ваших ожиданий с реальностью.
Для пользователей, которым нужен доступ к Opus 4.6 наряду с другими моделями ИИ через единый API-эндпоинт, сервисы вроде laozhang.ai обеспечивают унифицированный доступ к нескольким провайдерам моделей, что может упростить управление биллингом и предложить дополнительные возможности оптимизации затрат при распределении нагрузки между различными моделями. Для более глубокого изучения управления токенами и стратегий экономии, специфичных для OpenClaw, наше полное руководство по стратегиям управления токенами охватывает продвинутые паттерны оптимизации.
Настройка Agent Teams на OpenClaw
Agent Teams --- это флагманская новая возможность, появившаяся вместе с Claude Opus 4.6, и она фундаментально меняет способ использования OpenClaw для сложных проектов. Вместо единственного агента, обрабатывающего всё последовательно, Agent Teams позволяет создать агента-координатора, который делегирует работу нескольким агентам-специалистам, работающим параллельно. Если вы использовали OpenClaw для любого проекта, включавшего несколько отдельных рабочих потоков --- чтение писем одновременно с исследованием темы и одновременно с написанием документа, --- вы уже почувствовали ограничение, которое Agent Teams устраняет.
Концепция работает следующим образом: вы назначаете одну сессию OpenClaw ведущим агентом (lead agent), который получает ваши инструкции и разбивает их на подзадачи. Ведущий агент затем запускает агентов-участников (teammate agents), каждый из которых работает как независимый экземпляр Claude со своим собственным контекстным окном и набором инструментов. Ведущий координирует работу, собирает результаты от участников и синтезирует всё в согласованный итоговый результат. Каждый агент-участник получает полные возможности назначенной ему модели, и они могут работать одновременно.
Для настройки Agent Teams необходимо добавить инструкции по командной работе в конфигурацию агента. В файле AGENTS.md добавьте раздел, описывающий, как ведущий агент должен обрабатывать делегирование:
markdown## Agent Teams Configuration When receiving complex multi-part requests: 1. Analyze whether the task can be parallelized 2. If yes, identify distinct subtasks that can run independently 3. Spawn teammate agents for each subtask 4. Assign appropriate models (Opus 4.6 for complex reasoning, Sonnet 4.6 for routine tasks) 5. Collect and synthesize results Teammate assignment guidelines: - Research tasks: Sonnet 4.6 (cost-effective for information gathering) - Analysis and reasoning: Opus 4.6 (needs full reasoning capability) - Simple data formatting: Haiku 4.5 (fastest and cheapest)
Стоимостные последствия Agent Teams заслуживают тщательного рассмотрения. Каждый агент-участник потребляет токены независимо, поэтому команда из трёх агентов, работающих над проектом, примерно утроит потребление токенов по сравнению с одним агентом, выполняющим ту же работу последовательно. Компромисс --- реальное время выполнения: три агента, работающих параллельно, могут завершить сложную задачу за треть времени. Для срочных задач дополнительные затраты часто того стоят. Для рутинных задач один агент экономичнее.
Практический паттерн, который хорошо работает, --- подход «ведущий плюс специалисты»: ваш ведущий агент работает на Opus 4.6 для координации и сложных рассуждений, а агенты-специалисты используют Sonnet 4.6 или даже Haiku 4.5 для своих конкретных задач. Это обеспечивает интеллект Opus 4.6 там, где он наиболее важен, сохраняя при этом общие затраты на управляемом уровне. Для всестороннего обзора возможностей Agent Teams и структурирования сложных многоагентных рабочих процессов наше глубокое руководство по архитектуре Agent Teams охватывает полный спектр паттернов и конфигураций.
Устранение распространённых проблем
Даже с проверенной конфигурацией вы можете столкнуться с проблемами во время или после настройки. Вот пять наиболее частых проблем, с которыми сталкиваются пользователи OpenClaw при интеграции Opus 4.6, и их решения.
Ошибка «Invalid config» или ошибка валидации схемы. Это происходит, когда ваша версия OpenClaw не распознаёт идентификатор модели claude-opus-4-6. Решение простое: обновитесь до v2026.2.17 или новее командой npm update -g openclaw@latest. Более ранние версии не включают Opus 4.6 в свою схему моделей, поэтому валидатор конфигурации его отклоняет. После обновления перезапустите шлюз, и конфигурация должна распознаться корректно.
Агент полностью не отвечает после смены модели. GitHub issue #16134 документирует случай, когда мастер первоначальной настройки по умолчанию выбирает Opus 4.6 без конфигурации API-ключа, оставляя агента «молчаливым». Проверьте, что переменная окружения ANTHROPIC_API_KEY установлена и валидна. Выполните echo $ANTHROPIC_API_KEY в терминале для проверки. Если переменная пуста, перенастройте её через claude setup-token или задайте непосредственно в профиле оболочки. Также убедитесь, что на вашем аккаунте Anthropic достаточно кредитов, проверив console.anthropic.com.
Ошибки превышения длины контекста. Если агент генерирует ответы, превышающие лимит вывода модели, или разговоры выходят за пределы настроенного контекстного окна, вы увидите ошибки длины контекста. Параметр contextTokens в настройках агента проактивно управляет этим. Если вы сталкиваетесь с лимитами несмотря на установленное значение, проблема обычно в накопленной истории разговоров. Начало новой сессии командой openclaw session new сбрасывает контекст. Для постоянных разговоров компактизация (новая функция Opus 4.6) должна обрабатывать это автоматически, но может потребоваться включить её в конфигурации. Для подробного разбора стратегий управления контекстом наше руководство по решению проблем с длиной контекста охватывает все варианты этой проблемы.
Ошибки превышения лимита запросов (429). Anthropic применяет лимиты на количество запросов в минуту и день, которые варьируются в зависимости от вашего уровня использования API. Если вы сталкиваетесь с лимитами, это обычно означает, что вы отправляете слишком много запросов слишком быстро --- что часто происходит, когда Agent Teams порождают несколько одновременных запросов. Настроенная ранее цепочка fallback-моделей (Opus 4.6, затем Sonnet 4.6, затем Opus 4.5) помогает смягчить это, перенаправляя запросы на альтернативные модели при достижении лимитов. Вы также можете реализовать интервалы между запросами в конфигурации агента. Наше специальное руководство по устранению ошибок лимита запросов предлагает конкретные решения для каждого сценария.
Неожиданно высокие расходы после активации Opus 4.6. Если ваш счёт за API выше ожидаемого, наиболее частая причина --- случайное срабатывание тарифов за длинный контекст. Проверьте недавнее использование API в консоли Anthropic и найдите запросы с количеством входных токенов, превышающим 200 000. Если такие обнаружатся, уменьшите значение contextTokens в конфигурации. Ещё одна распространённая причина --- фоновые «heartbeat»-задачи, при которых агент периодически проверяет наличие новых сообщений, и каждая проверка потребляет токены на обработку системного промпта. Настройка агента на пакетную обработку этих проверок или снижение их частоты может существенно сократить базовые расходы.
Что делать после настройки
Запуск Claude Opus 4.6 на OpenClaw --- это начало, а не конечная точка. Настоящая ценность проявляется в последующие недели, когда вы персонализируете характер агента, наращиваете его память и вырабатываете эффективные паттерны взаимодействия.
Файл SOUL.md формирует стиль общения и поведение вашего агента. Благодаря улучшенным возможностям рассуждения Opus 4.6 вы можете быть более изощрёнными в инструкциях по характеру агента. Рассмотрите возможность добавления директив о том, как агент должен обращаться с неопределённостью (например, «говори, что не знаешь, вместо того чтобы угадывать»), насколько подробными должны быть его ответы («соизмеряй длину ответа со сложностью вопроса»), и по каким темам он должен проактивно помогать, а по каким --- ждать, пока его спросят.
Система памяти --- именно то, чем OpenClaw принципиально отличается от stateless-интерфейсов чата с ИИ. Ваш агент сохраняет контекст в виде локальных Markdown-файлов, постепенно накапливая базу знаний о ваших предпочтениях, проектах и рабочих процессах. Через несколько недель регулярного использования ваш агент накопит достаточно контекста, чтобы предугадывать ваши потребности и естественно ссылаться на более ранние разговоры. Эта постоянная память накапливает ценность со временем, и именно поэтому пользователи остаются с OpenClaw, а не переключаются на более простые альтернативы.
Для разработчиков, желающих расширить свою конфигурацию, рассмотрите интеграцию OpenClaw с существующим набором инструментов через MCP-серверы (Model Context Protocol). Это позволяет вашему агенту обращаться к локальным базам данных, взаимодействовать с IDE, управлять файлами в системе и подключаться к внешним API структурированным образом с контролем разрешений.
Экосистема вокруг OpenClaw стремительно развивается. С 208 000 звёзд на GitHub и непрерывным ростом, набор навыков, интеграций и расширений, созданных сообществом, расширяется каждую неделю. Отслеживание обновлений в официальном репозитории OpenClaw на github.com/openclaw/openclaw гарантирует, что вы получаете патчи безопасности, поддержку новых моделей и улучшения функций по мере их выпуска. Что бы вы ни создавали с помощью вашего агента OpenClaw на базе Claude Opus 4.6, фундамент, заложенный по этому руководству, обеспечивает вам безопасную, с контролируемыми затратами и правильно настроенную отправную точку, которая будет служить вам на протяжении месяцев.