alexgreensh/token-optimizer

Find the ghost tokens. Fix them. Survive compaction. Avoid context quality decay.

Token Optimizer – 機能概要

Token Optimizer は、さまざまな AI コーディングアシスタント（Claude Code、GitHub Copilot、Cursor など）にプラグインする Python ベースのツールで、コーディングセッション中にこれらのアシスタントが無駄にする トークン の数を自動的に削減します。トークンは、言語モデルがプロンプトを読み、応答を生成するときに数える単位であり、モデルの API 使用に対して支払うコストに直接変換されます。

コア機能（自動実行）

機能	説明	重要性
スマート圧縮	コマンド、検索、JSON テーブルなどの出力を、モデルに送信する前に圧縮します。	生出力の 15〜25% および README が指摘する追加の 75% の「構造的」無駄を削減します。
セッション継続性	AI の自動コンテキスト圧縮の前にチェックポイントを保存し、後に復元します。セッション間でヒントを保持します。	モデルが古いコンテキストを破棄したときに、節約したトークンが失われるのを防ぎます。
アクティブ圧縮（9 スイッチ）	デルタ差分、スケルトン抽出、bash 出力圧縮、リーン出力ナッジ、ループ検出など – すべてデフォルトで有効。	データの意味を変えずにトークン数を削減します。
品質スコアリング	コンテキストの健全性を反映する 7 つのシグナルからライブグレード（S-F）を計算します。	セッションがノイズが多いか非効率になっているかを一目で確認できます。
SQLite 監査証跡	コンポーネントごとのトークン使用量、節約額、タイムスタンプを含む 15 テーブルのローカルデータベースを保存します。	`/token-coach` 30 日間トレンドレポートを可能にし、過去の無駄を確認できます。
プログレッシブ開示	大きなツール結果はディスクにアーカイブされ、必要に応じて展開できます。	プロンプトを短く保ちながら、後で完全な出力を取得できます。
モデルルーティングナッジ	タスクが低層モデルで安価になる場合を検出し、切り替えを提案します。	高価なモデルの不必要な使用を避けてコストを節約します。

オンデマンドコマンド

/token-optimizer – ガイド付き修正を含む完全監査
/token-coach – 30 日間トレンド分析
quick – 10 秒ヘルスチェック
route – 現在のタスクに最適なモデル層を教えます
savings – 節約額レポート
report – コンポーネントごとのトークン内訳
dashboard – ライブ Web UI を開く
memory-review – MEMORY.md 構造ファイルを監査
expand – アーカイブされた大きな出力をプロンプトに戻す
resume-lean – 保存されたコンテキストでコールドセッションを再開

サポートプラットフォーム

このツールは Claude Code（主な推奨）用のプラグインを提供し、Codex、OpenCode、OpenClaw、Hermes、GitHub Copilot、Pi Coding Agent、Cursor、Google Antigravity（ベータ版）、Grok Build（ベータ版）でも動作します。インストールはプラットフォームによって異なりますが、通常は一度きりのプラグイン追加と、フックをブートストラップするための単一の /token-optimizer コマンドが含まれます。

他のトークンツールとの違い

側面	Token Optimizer	Headroom / RTK / Boost
カバレッジ	bash 出力、検索結果、表/JSON、ファイル差分、スケルトン、大きなツール結果、モデルの冗長性、構造設定ファイル – 合計 8 つのサーフェスを圧縮。	通常はコマンド出力のみを圧縮（コンテキストの 15〜25%）。
永続性	自動圧縮の前にチェックポイントを保存し、後に復元するため、節約は後続の圧縮パスでも維持されます。	永続性なし。モデルがコンテキストを破棄すると節約は消えます。
メトリクス	前後のトークン数、節約額、品質グレード、30 日間トレンドグラフ。	主にトークン数レポート。コストや品質スコアリングなし。
依存関係/テレメトリ	外部依存ゼロ、テレメトリなし、ローカル実行。	バックグラウンドサービスが必要か、ベンダーにデータを送信する場合があります。

インストールクイックスタート（Claude Code）

/plugin marketplace add alexgreensh/token-optimizer
/plugin install token-optimizer@alexgreensh-token-optimizer
/token-optimizer   # 一度きりの監査を実行し、フックを設定

その後、オプティマイザーはバックグラウンドで静かに動作します。レポートが必要なときや設定を調整するときだけ、スラッシュコマンドを呼び出せばよいです。

誰が使うべきか？

個人開発者：AI コーディングアシスタントに依存し、API 請求額を低く抑えたい人。
チーム：多くの AI 支援セッションを実行し、トークン無駄を体系的に監査する必要があるチーム。
運用/DevOps エンジニア：ゼロ依存、プライバシー保護ソリューション（テレメトリなし、ローカル SQLite DB）を求める人。

上記のすべての情報はプロジェクトの README から直接取得したものです。追加の機能は推測されていません。