토큰 감소는 30 %의 절감 비용에 대해서만 알고 있습니까?

• Fast빠른 지역 & 구름 LLMs: 몇몇 토큰, 더 적은 Context Delusion.
• Better 더 나은 결과 : Context Rot을 감소, 작업에 집중 LLM 유지.
• 당신을 위해 더 많은 컨텍스트: 더 적은 Context Bloat, 적은 기억 조밀함.

AI 에이전트는 현재 사용자 작업 및 의도와 관련된 도구 만 표시됩니다.

✅ 기본 BM25 순위 ✅ 요구되는 API 열쇠 없음 ✅ 투명하게 작동

![텔레메틱][telemetry-shield]

![Shell][쉘 방패] ![Python][python-tech-shield] ![TypeScript][typescript-shield] ! ![Rust] [rust-tech-shield] ![Go][go-tech-shield] ![C][c-tech-shield]의 특징

Claude 부호, Claude 부호 탁상용, Claude Cowork

프로젝트

커서

Clear Your Tools는 같은 코딩 에이전트의 역 프록시입니다. Claude 코드, Codex CLI, 그리고 커서.

문제:

• ** 텍스트 회전 : ** 입력 길이가 성장함에 따라 모델의 정확도와 이유, 작업 어려움이 동일하게 유지될 때에도. 불확실한 내용의 제거는 지속적으로 결과를 개량합니다.
• ** 텍스트 희석 : ** NoLiMa 벤치 마크에서, 12 모델의 11 32K 토큰에서 짧은 컨텍스트 기본라인의 50% 미만의 하락.

Clear Your Tools

Clear Your Tools is a reverse proxy for coding agents such as Claude Code, Codex CLI, and Cursor.

The problem:

• Context Rot: Model accuracy and reasoning degrade as input length grows, even when task difficulty stays the same. Removing irrelevant content consistently improves results.
• Context Dilution: On the NoLiMa benchmark, 11 of 12 models fell below 50% of their short-context baseline at just 32K tokens.
• Context Bloat: Even frontier models lose recall and reasoning quality as context grows into the 32-200K of tokens—and every extra token adds API cost, because providers resend the full history on each turn.
• Local inference: Smaller inputs reduce memory pressure and speed up generation on self-hosted models.