Думаете, сокращение токенов означает только снижение затрат на 30%?

Более быстрые локальные и облачные LLM: меньше токенов, меньше контекстного искажения. Улучшенные результаты: уменьшите контекстный вращение, держите LLM сосредоточенным на задаче. Больше контекста для вас: меньше контекста Меньше уплотнения памяти.

Ваш ИИ-агент видит только инструменты, относящиеся к текущей задаче пользователя.

Рейтинг BM25 по умолчанию Ключи API не требуются Работает прозрачно

[Нет телеметрии] [телеметрический щит]

[Оболочка] [оболочка-щит] [Python] [python-tech-shield] [TypeScript] [typescript-shield] [Руст] [ржавчина-тех-щит] [Перенаправлено с Go-Tech-Shield] [C] [c-tech-щит]

Claude Code Desktop, Клод Коворк

Кодекс

Курсор

Clear Your Tools — обратный прокси-сервер для кодирующих агентов, таких как: Клод Код, Кодекс КЛИ, и курсор.

Проблема:

**Контекстный рот: ** Точность модели и аргументация ухудшаются по мере увеличения длины входных данных, Даже если сложность задачи остается прежней. Удаление нерелевантного контента постоянно улучшает результаты. Разведение контекста: На бенчмарке NoLiMa 11 из 12 моделей Они упали ниже 50% от их короткоконтекстного базового уровня всего на 32K токенов.

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.