alexgreensh/token-optimizer

解決的問題

Token Optimizer 減少 AI 編碼助手相關的成本與上下文浪費。它針對三種類型的浪費：結構性（臃腫的設定與未使用的功能）、執行時（冗長的工具輸出與重複的檔案重讀）、行為性（錯誤的模型路由與重試循環）。與簡單的命令壓縮器不同，它確保節省效果在會話壓縮後依然保留，並提供即時儀表板以追蹤實際的美元節省。

工作原理

此工具作為外部程序運作，零基線上下文開銷，透過鈎子自動在背景中壓縮與管理上下文。它採用九種主動壓縮功能，包括檔案重讀的差異補丁、結構骨架圖，以及將大型工具結果歸檔至磁碟。它還透過在自動壓縮前建立檢查點並在壓縮後恢復，實現「智慧壓縮」，確保連續性。每個會話皆由本地 SQLite 資料庫追蹤，隨後在自動更新的 HTML 仪表板中可視化。

適用對象

使用 Claude Code、GitHub Copilot、OpenCode、OpenClaw、Codex、Hermes 等 AI 編碼助手，並希望降低 API 成本、防止上下文視窗飽和的開發者。

主要亮點

• 全面壓縮：涵蓋八個面向，包括 bash/命令輸出、搜尋/grep 結果、表格/JSON 資料、以及檔案重讀。
• 會話連續性：使用檢查點與跨會話提示，確保在壓縮與冷啟動恢復後工作得以延續。
• 即時成本追蹤：提供儀表板，包含每回合的 token 分解、各定價層級的美元節省額，以及品質評分（S–F）。
• 零開銷：作為外部程序運作，無依賴、無遙測、無上下文注入。
• 模型路由：包含 route 命令，可在執行前為特定任務建議合適的模型層級與努力程度。