token-optimization

CLI-Proxy, der den LLM-Tokenverbrauch bei gängigen Entwicklungsbefehlen um 60‑90 % reduziert. Ein einzelnes Rust-Binary, keine Abhängigkeiten

Komprimiert Ausgaben, Protokolle, Dateien und RAG-Chunks, bevor sie den LLM erreichen. 20 % weniger Tokens für Coding-Agenten, 60‑95 % weniger Tokens für JSON, gleiche Antworten. Bibliothek, Proxy, MCP-Server.

Kontrollieren Sie, was Ihre KI sehen kann. LeanCTX (Lean Context) ist die Kontext-Intelligenzschicht für KI-Agenten – ein lokales Rust-Binary, das entscheidet, was sie lesen, sich merkt, was sie lernen, schützt, was sie berühren, und beweist, was sie speichern. 60–90 % weniger Tokens als Beleg. 76 MCP-Tools, über 30 Agenten, Local-First.

Reduziert AI-Token-Kosten bei der Code-Exploration um über 95 %. Der führende MCP-Server für präzise, symbolbasierte GitHub-Code-Abfragen via tree-sitter AST. Funktioniert mit Claude Code, Cursor und jedem MCP-Client. Über 313 Mrd. eingesparte Token.

Portabler Projektspeicher für Claude Code, Codex und OpenCode sowie Token-Abrechnung gemessen an Testprotokollen. Lokale Datei-I/O, keine API-Aufrufe, keine Telemetrie.

Finde die Ghost-Tokens. Behebe sie. Überlebe die Kompaktierung. Vermeide den Verlust der Kontextqualität.

Ein zerstörungsfreies Komprimierungs-Gateway für KI-Coding-Agenten. Reduziert die Token-Kosten um 25 % im ersten Zug und um über 85 % in langen oder gesättigten Sitzungen und passt ca. 3× mehr Züge in dasselbe Kontextfenster. Angetrieben von unserem Open-Source-Code-nativen 4B-Modell. Als Ersatz einsetzbar für Claude Code, Cursor, Codex, OpenHands und jeden BASE_URL-Agenten.

Bis zu 71,5x weniger Token pro Sitzung bei Claude Code mit Obsidian + Graphify. Persistenter Speicher, Codebasis-Wissensgraphen und Chat-Import-Pipeline. PT-BR enthalten.

LLM-Kontext komprimieren, um Token zu sparen und Kosten zu senken

ANOLISA (Agentic Nexus Operating Layer & Interface System Architecture) | Agentic OS with runtime, security, observability, and Tokenless response compression for lower token usage and cost.

Build-Agent, der 80 % weniger Token verbraucht und bessere Ergebnisse liefert.

lowfat – reduziert Befehlsausgaben. Entfernt Rauschen und spart Tokens.

Optimierung der Token-Nutzung für Claude API-Aufrufe

Headroom für macOS – senkt die Token-Kosten von Claude Code und Codex um ca. 50 %

A CLI that reads Claude Code, Codex, and Gemini CLI session logs and works out how much they cost, by model, project, and day.

Measure token savings per AI coding agent, optimize context, and share a live local knowledge graph across 16 CLI clients.