alexgreensh/token-optimizer

Token Optimizer – 기능 개요

Token Optimizer는 다양한 AI 코딩 어시스턴트(Claude Code, GitHub Copilot, Cursor 등)에 플러그인되는 Python 기반 도구로, 코딩 세션 중 이러한 어시스턴트가 낭비하는 토큰 수를 자동으로 줄입니다. 토큰은 언어 모델이 프롬프트를 읽고 응답을 생성할 때 계산하는 단위이며, 모델 API 사용에 대해 지불하는 비용으로 직접 변환됩니다.

핵심 기능 (자동 실행)

기능	설명	중요성
스마트 압축	명령, 검색, JSON 테이블 등의 출력을 모델에 보내기 전에 압축합니다.	원시 출력의 15-25% 및 README가 지적한 추가 75%의 '구조적' 낭비를 줄입니다.
세션 연속성	AI의 자동 컨텍스트 압축 전에 체크포인트를 저장하고 이후 복원합니다. 세션 간 힌트를 유지합니다.	모델이 이전 컨텍스트를 버릴 때 절약된 토큰이 손실되는 것을 방지합니다.
능동 압축(9개 스위치)	델타 diff, 스켈레톤 추출, bash 출력 압축, 간결 출력 유도, 루프 감지 등 – 모두 기본적으로 활성화됩니다.	데이터의 의미를 변경하지 않고 토큰 수를 줄입니다.
품질 점수화	컨텍스트 건강을 반영하는 7가지 신호에서 실시간 등급(S-F)을 계산합니다.	세션이 시끄럽거나 비효율적이 되는지 한눈에 확인할 수 있습니다.
SQLite 감사 추적	구성 요소별 토큰 사용량, 절약 금액, 타임스탬프가 포함된 15개 테이블 로컬 데이터베이스를 저장합니다.	/token-coach 30일 추세 보고서를 가능하게 하고 과거 낭비를 검토할 수 있습니다.
점진적 공개	큰 도구 결과는 디스크에 보관되며 필요 시 확장할 수 있습니다.	프롬프트를 짧게 유지하면서도 나중에 전체 출력을 검색할 수 있습니다.
모델 라우팅 유도	작업이 하위 모델에서 더 저렴할 때를 감지하고 전환을 제안합니다.	비싼 모델의 불필요한 사용을 피해 비용을 절약합니다.

온디맨드 명령

• /token-optimizer – 안내된 수정이 포함된 전체 감사
• /token-coach – 30일 추세 분석
• quick – 10초 건강 점검
• route – 현재 작업에 가장 저렴한 모델 계층을 알려줍니다
• savings – 절약 금액 보고서
• report – 구성 요소별 토큰 내역
• dashboard – 라이브 웹 UI 열기
• memory-review – MEMORY.md 구조 파일 감사
• expand – 보관된 큰 출력을 프롬프트로 다시 가져옵니다
• resume-lean – 저장된 컨텍스트로 콜드 세션 재개

지원 플랫폼

이 도구는 Claude Code(주요 권장)용 플러그인을 제공하며 Codex, OpenCode, OpenClaw, Hermes, GitHub Copilot, Pi Coding Agent, Cursor, Google Antigravity(베타), Grok Build(베타)에서도 작동합니다. 설치 방법은 플랫폼마다 다르지만 일반적으로 일회성 플러그인 추가와 훅을 부트스트랩하기 위한 단일 /token-optimizer 명령이 포함됩니다.

다른 토큰 도구와의 차이점

측면	Token Optimizer	Headroom / RTK / Boost
범위	bash 출력, 검색 결과, 표/JSON, 파일 diff, 스켈레톤, 큰 도구 결과, 모델 장황함, 구조 설정 파일 – 총 8개 표면을 압축합니다.	일반적으로 명령 출력만 압축(컨텍스트의 15-25%).
지속성	자동 압축 전에 체크포인트를 저장하고 이후 복원하므로 절약 효과가 이후 압축 패스에서도 유지됩니다.	지속성 없음. 모델이 컨텍스트를 버리면 절약이 사라집니다.
메트릭	전후 토큰 수, 절약 금액, 품질 등급, 30일 추세 그래프.	주로 토큰 수 보고서. 비용 또는 품질 점수 없음.
의존성/텔레메트리	외부 의존성 없음, 텔레메트리 없음, 로컬 실행.	백그라운드 서비스가 필요하거나 공급업체에 데이터를 보낼 수 있습니다.

설치 빠른 시작 (Claude Code)

/plugin marketplace add alexgreensh/token-optimizer
/plugin install token-optimizer@alexgreensh-token-optimizer
/token-optimizer   # 일회성 감사 실행 및 훅 설정

이후 옵티마이저는 백그라운드에서 조용히 작동합니다. 보고서가 필요하거나 설정을 조정할 때만 슬래시 명령을 호출하면 됩니다.

누가 사용할까요?

• 개인 개발자: AI 코딩 어시스턴트에 의존하고 API 비용을 낮게 유지하려는 사람.
• 팀: 많은 AI 지원 세션을 실행하고 토큰 낭비를 체계적으로 감사해야 하는 팀.
• 운영/DevOps 엔지니어: 제로 의존성, 개인정보 보호 솔루션(텔레메트리 없음, 로컬 SQLite DB)을 원하는 사람.

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위의 모든 정보는 프로젝트 README에서 직접 가져온 것입니다. 추가 기능은 추론되지 않았습니다.