Comment j'ai arrêté de perdre de l'argent avec OpenClaw

J’ai dépensé 127$ en credits API en deux semaines. Mon agent me demandait la même question 8 fois de suite. Il tournait en boucle pendant que je regardais mes tokens partir en fumée.

Puis j’ai lu ce post de Farhan et tout a changé.

Voici comment éviter ces erreurs.

1. Arrête d’utiliser ton modèle premium pour tout

Mon erreur : j’avais mis Claude Opus comme défaut pour toutes les tâches. heartbeat, scan de fichiers, tout.

Un Formula 1 pour livrer des courses.

La solution : Configure des modèles différents selon la tâche.

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{
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  "agents": {
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    "defaults": {
4
      "model": {
5
        "primary": "ollama/minimax-m2.5:cloud",
6
        "fallbacks": ["qwen-portal/coder-model", "qwen-portal/vision-model"]
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      }
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    }
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  }
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}

Mon setup actuel :

• Tâches simples (lecture de fichiers) → minimax (gratuit)
• Coding → qwen coder
• Cron jobs → Gemini 2.0 Flash (rapide, quota gratuit)

Résultat : 40,000 tokens/jour → 1,500 tokens/jour.

2. Ton agent a besoin de règles explicites

Out of the box, OpenClaw va :

• Boucler à l’infini
• Oublier ce qu’il faisait
• Réécrire ta base de données parce qu’il a mal lu un commentaire

La solution : Crée des fichiers de règles.

1
Si tu vois la même erreur deux fois, arrête et demande.
2
Ne réessaie pas une troisième fois.

Charge ces règles au démarrage via AGENTS.md.

3. Les sessions meurent quand tu fermes le chat

Tu fermes ton laptop. Tu reviens le lendemain. Ton agent n’a rien fait.

Les sessions sont stateful seulement pendant que la fenêtre est ouverte.

La solution : Utilise les cron jobs avec sessionTarget: "isolated".

# Créer un cron job
openclaw cron add --job '{
  "name": "Morning briefing",
  "schedule": {"expr": "0 8 * * *", "kind": "cron"},
  "sessionTarget": "isolated",
  "payload": {
    "kind": "agentTurn",
    "message": "Lit le calendrier et résumé les événements",
    "model": "google-gemini-cli/gemini-2.0-flash"
  }
}'

Ça lance un agent fresh, fait le taf, et meurt. Pas de session à maintenir.

4. La compaction mange ta mémoire

OpenClaw a une fenêtre de contexte. Quand elle se remplit, le système compacte les messages anciens.

Donc ton agent oublie ce que tu lui as dit.

La solution : Persiste tout ce qui est important.

• Crée un fichier MEMORY.md pour les infos longue durée
• Utilise GitHub backup automatique (cron quotidien)
• Note tes décisions dans DECISIONS.md

5. Un workflow qui marche > cinq workflows cassés

Mon erreur : j’ai essayé de tout connecter d’un coup. Email, calendrier, Telegram, web scraping, reporting.

Tout cassé. Je savais même pas quoi debugger.

La solution : Commence par un truc simple.

Mon premier cron qui marchait : un résumé matinal de mon calendrier. J’ai attendu que ça marche end-to-end avant d’ajouter autre chose.

Chaque nouvelle intégration = un nouveau mode de failure.

6. Test tes modèles avant de leur faire confiance

Tous les modèles ne se valent pas pour le travail agentique.

Ce qui marche :

• Claude Sonnet/Opus
• Kimi K2.5 via API
• Qwen coder

À éviter :

• DeepSeek Reasoner (super pour raisonner, nul pour exécuter)
• GPT-5.1 Mini (saute des étapes)

Test : Lance 3 appels d’outils séquentiels. Si le modèle gère pas, c’est useless pour le travail autonome.

7. Stocke tes credentials dans Bitwarden

Plus de clés API en clair dans les fichiers.

# Ajouter un credential
bw create item '{"name":"Twitter API","login":{"username":"@toncompte","password":"ton_api_key"}}'

# Récupérer
bw get item "Twitter API"

Configure la règle dans AGENTS.md :

1
ALWAYS use Bitwarden for API keys and passwords.
2
NEVER write credentials in plain text files.

Mon setup final

Tout ça pour $0/mois. Enfin presque.

Le secret c’est pas d’avoir un meilleur modèle. C’est d’avoir les bonnes règles.