---
title: "Erro Context Too Long — Limite de Tokens"
url: "https://openclaw.ia.br/erros/context-too-long/"
markdown_url: "https://openclaw.ia.br/erros/context-too-long.MD"
description: "Como resolver erro de contexto muito longo no OpenClaw. Limites de tokens e otimização."
date: ""
author: ""
---

# Erro Context Too Long — Limite de Tokens

Como resolver erro de contexto muito longo no OpenClaw. Limites de tokens e otimização.


# Erro: Context Too Long

A conversa ficou grande demais para o modelo processar. Veja como resolver.

## O Que Significa

```
Error: Context length exceeded
Error: Maximum context length is 200000 tokens
Error: This model's maximum context length is 128000 tokens
```

A soma de todas as mensagens + resposta ultrapassa o limite do modelo.

## Limites por Modelo

| Modelo | Limite de Contexto |
|--------|-------------------|
| Claude 3.5 Sonnet | 200K tokens |
| Claude 3 Opus | 200K tokens |
| Claude 3 Haiku | 200K tokens |
| GPT-4 Turbo | 128K tokens |
| GPT-4o | 128K tokens |
| GPT-3.5 | 16K tokens |

## Causas Comuns

### 1. Conversa Muito Longa

Histórico de mensagens acumulado.

### 2. Arquivo Grande

Enviou documento/código muito extenso.

### 3. Memória Muito Grande

MEMORY.md com muito conteúdo.

### 4. Muitas Tools

Contexto de ferramentas ocupando espaço.

## Soluções

### Solução Imediata

```
"Limpe o contexto e comece de novo"
```

Ou reinicie o gateway:
```bash
openclaw gateway restart
```

### Configurar Limite de Histórico

```yaml
# config.yaml
session:
  max_messages: 50  # Últimas 50 mensagens
  max_tokens: 100000  # Limite de tokens
```

### Compactar Conversa

```
"Resuma nossa conversa até aqui em bullets"
```

Depois limpe e cole o resumo.

### Processar Arquivo em Partes

Em vez de:
```
"Analise este arquivo de 10MB"
```

Faça:
```
"Analise as primeiras 1000 linhas"
"Agora analise linhas 1000-2000"
```

### Otimizar Memória

Reduza o MEMORY.md:
```
"Resuma MEMORY.md mantendo só o essencial"
```

## Prevenção

### 1. Limite Automático

```yaml
# config.yaml
context:
  auto_truncate: true
  keep_recent: 20  # Mensagens recentes
  keep_system: true  # Mantém system prompt
```

### 2. Resumo Automático

```yaml
context:
  auto_summarize: true
  summarize_after: 30  # Após 30 mensagens
```

### 3. Arquivos Grandes

Para arquivos grandes, use processamento em chunks:
```
"Processe arquivo.txt em partes de 5000 linhas"
```

## Estimativa de Tokens

Aproximadamente:
- 1 token ≈ 4 caracteres em inglês
- 1 token ≈ 2-3 caracteres em português
- 1000 tokens ≈ 750 palavras

### Verificar Uso

```
"Quantos tokens estamos usando?"
```

## Por Cenário

### Análise de Código

```
# Em vez de todo o projeto
"Liste os arquivos principais"
"Analise src/main.py"
"Agora analise src/utils.py"
```

### Documentos Longos

```
# PDF de 100 páginas
"Resuma as páginas 1-20"
"Resuma as páginas 21-40"
...
"Compile os resumos em um overview"
```

### Conversa Longa

```
# Após muitas mensagens
"Resuma os pontos principais da nossa discussão"
# Salve o resumo
# Limpe contexto
# Cole resumo e continue
```

## Modelos com Mais Contexto

Se precisa de contexto grande regularmente:

| Necessidade | Modelo Recomendado |
|-------------|-------------------|
| < 16K tokens | Qualquer |
| 16-128K tokens | GPT-4 Turbo, Claude |
| 128-200K tokens | Claude 3.x |

## Próximos Passos

- [Comparativo de modelos](/modelos/comparativo/)
- [Otimização de tokens](/guias/economia-tokens/)
- [FAQ Técnico](/faq/tecnico/)