// SKILLAI Optimization

Context Budgeting

Optimisez l'utilisation de la fenêtre de contexte et réduisez les coûts de tokens. Gère intelligemment la quantité d'historique de conversation envoyée au modèle IA par requête.

/context-budgeting

CARACTÉRISTIQUES PRINCIPALES

1

Élagage automatique de l'historique de conversation basé sur la pertinence

2

Budget de tokens configurable par requête

3

Rétention de messages basée sur la priorité (système > récents > anciens)

4

Analytiques d'utilisation de tokens et projections de coûts

5

Compatible avec tous les fournisseurs IA (Claude, GPT, Gemini, Kimi)

EXEMPLE DE CONFIGURATION

openclaw.json
"skills": {
  "entries": {
    "context-budgeting": { "enabled": true }
  }
}

CONVERSATION EXEMPLE

U

Combien est-ce que je dépense en tokens ?

B

Rapport de budget de contexte : - Taille moyenne du contexte : 2 400 tokens/requête (avant 4 100) - Économies mensuelles estimées : 3,20€ - Ratio de compression : 41% de réduction - Messages conservés : 15 derniers (était 30) Votre budget est configuré à 3 000 tokens/requête. Voulez-vous l'ajuster ?

CONSEILS ET BONNES PRATIQUES

Commencez avec un budget de 4 000 tokens et réduisez progressivement

Les messages système importants ne sont jamais élagués

Combinez avec Memory Tiering pour décharger les anciennes conversations vers le stockage

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