메인 콘텐츠로 건너뛰기

​
Context Window & Compaction

모든 model에는 context window가 있습니다. (볼 수 있는 최대 token 수) 오래 실행되는 chat은 message와 tool result가 누적되고, window가 빡빡해지면 OpenClaw는 오래된 history를 compaction하여 limit 안에 머무릅니다.

​
What compaction is

compaction은 오래된 대화 내용을 요약하여 compact summary entry로 만들고, 최근 message는 그대로 유지합니다. 이후 요청은 다음을 사용합니다.
  • compaction summary
  • compaction 시점 이후의 recent message
compaction은 session의 JSONL history에 영구 저장됩니다.

​
Configuration

openclaw.json의 agents.defaults.compaction으로 compaction 동작(mode, target token 등)을 설정합니다. 기본적으로 compaction 요약은 opaque identifier를 보존합니다. (identifierPolicy: "strict") 필요하면 identifierPolicy: "off"로 끄거나, identifierPolicy: "custom"과 identifierInstructions로 custom text를 줄 수 있습니다. compaction 요약용 model을 별도로 지정할 수도 있습니다. (agents.defaults.compaction.model) primary model이 local model이거나 작은 model일 때 더 강한 model로 요약하게 하고 싶다면 유용합니다. override는 임의의 provider/model-id string을 받습니다. 
{
  "agents": {
    "defaults": {
      "compaction": {
        "model": "openrouter/anthropic/claude-sonnet-4-5"
      }
    }
  }
}
local model도 사용할 수 있습니다. 예를 들어 요약 전용 Ollama model이나 fine-tuned compaction specialist: 
{
  "agents": {
    "defaults": {
      "compaction": {
        "model": "ollama/llama3.1:8b"
      }
    }
  }
}
설정하지 않으면 agent의 primary model을 사용합니다.

​
Auto-compaction (default on)

session이 model context window에 근접하거나 초과하면, OpenClaw는 auto-compaction을 실행하고 compacted context로 원래 요청을 다시 시도할 수 있습니다. 다음에서 확인할 수 있습니다.
  • verbose mode: 🧹 Auto-compaction complete
  • /status: 🧹 Compactions: <count>
compaction 전에 OpenClaw는 durable note를 disk에 저장하기 위한 silent memory flush turn을 실행할 수 있습니다. 자세한 내용과 config는 Memory를 참고하세요.

​
Manual compaction

/compact를 사용하면 강제로 compaction을 실행할 수 있습니다. instruction을 덧붙일 수도 있습니다. 
/compact Focus on decisions and open questions

​
Context window source

context window 크기는 model별로 다릅니다. OpenClaw는 configured provider catalog의 model definition을 사용해 limit를 결정합니다.

​
Compaction vs pruning

  • Compaction: 요약하고 JSONL에 영구 저장
  • Session pruning: 오래된 tool result만 request별로 in-memory trim
pruning 상세 내용은 /concepts/session-pruning을 참고하세요.

​
OpenAI server-side compaction

OpenClaw는 direct OpenAI model 중 호환되는 경우 OpenAI Responses의 server-side compaction hint도 지원합니다. 이것은 local OpenClaw compaction과 별개이며 함께 사용할 수 있습니다.
  • Local compaction: OpenClaw가 요약하고 session JSONL에 저장
  • Server-side compaction: store + context_management가 켜져 있을 때 provider 측에서 context를 압축
model parameter와 override는 OpenAI provider를 참고하세요.

​
Tips

  • session이 stale하게 느껴지거나 context가 너무 부풀면 /compact를 사용하세요.
  • 큰 tool output은 이미 truncate되며, pruning은 tool-result 누적을 더 줄여 줍니다.
  • 완전히 새로 시작하고 싶으면 /new 또는 /reset으로 새 session id를 시작하세요.