token-optimizer

토큰 낭비를 줄이세요. 잃고 싶지 않은 작업은 지키세요.
백그라운드에서 자동으로 실행됩니다. 평소처럼 작업을 계속하세요. 전체 그림이 필요할 때 감사를 실행하세요.

30초 요약
Token Optimizer는 AI 코딩 어시스턴트가 낭비하는 토큰을 줄이고, 세션과 컴팩션 전반에 걸쳐 작업을 유지하며, 모든 비용이 어디로 갔는지 라이브 대시보드로 보여줍니다. 대부분은 자동으로 실행됩니다. 설치하고 감사를 한 번 실행하면 나머지는 훅이 처리합니다.

Headroom이나 RTK를 그냥 쓰면 안 되나요? 그것들은 명령 출력을 압축하며, 이는 컨텍스트의 15-25%를 커버합니다. Token Optimizer는 그것에 더해 나머지 75%를 커버합니다: 비대해진 설정, 사용하지 않는 스킬, 오래된 메모리, 컴팩션 손실, 모델 오라우팅, 행동적 낭비. 모든 절감은 캐시 안전하며 측정됩니다. 대시보드는 매 세션 후 자동으로 업데이트됩니다.

아래 AI 코딩 도구에서 작동하며, Devin 출력 필터 베타(수동 스킬, 또는 자동 압축을 위해 install.sh --devin --auto)가 있습니다:

무엇을 얻나요
매 세션 자동으로 실행되며, 아무것도 하지 않아도 됩니다:

🔄 스마트 컴팩션 : 자동 컴팩트 전 체크포인트, 이후 복원
🗄️ 세션 연속성 : 세션 간 힌트, 콜드 리줌, 체크포인트 스코어링
📦 능동 압축 : 9개 기능, 모두 기본 활성화(델타 diff, 스켈레톤, bash/검색 압축, 린 출력 넛지, 품질 넛지, 루프 감지, 활동 모드, 결정 추출)
📊 품질 스코어링 : 7개 신호, 실시간, S–F 등급
🗃️ 세션 데이터베이스 : SQLite, 15개 테이블, 전체 감사 추적, 네트워크 제로
🔍 점진적 공개 : 대용량 출력 아카이브, 필요 시 확장
🧠 컨텍스트 인텔 다이제스트 : 재읽기 없이 컴팩션 후 재정렬
🔀 모델 라우팅 넛지 : 작업에 맞는 올바른 티어로 유도

요청할 때:

🩺 /token-optimizer : 가이드 수정이 포함된 전체 감사
📈 /token-coach : 구체적 수정이 포함된 30일 트렌드 분석
⚡ quick : 10초 상태 점검
🎯 route : 지출 전에 이 작업에 실제로 필요한 모델과 노력
🔧 doctor : 설치 점검
💰 savings : 달러 절감 보고서
📋 report : 컴포넌트별 토큰 분석
🌐 dashboard : 전체 대시보드 열기
📝 memory-review : MEMORY.md 구조 감사
📂 expand : 아카이브된 도구 결과 검색
🔙 resume-lean : 콜드 세션 다시 열기

설치하고 /token-optimizer를 한 번 실행하면 나머지는 자동으로 실행됩니다.

Claude Desktop 앱 내부의 상태 표시줄

30초 미리보기. 사운드와 함께 전체 영상 보기(50초).

Claude Code는 이제 플러그인이 자체 인터페이스 조각인 mod를 추가할 수 있게 합니다. Token Optimizer는 이를 사용해 프롬프트 바로 위에 세션의 상태를 표시합니다: 품질 등급, 컨텍스트가 얼마나 찼는지, 캐시가 얼마나 오래 따뜻하게 유지되는지, 그리고 두 가지 사용 한도. 한 문장이 주의가 필요한 것을 알려주고, 버튼 하나로 수정합니다. 작은 주황색 마스코트 Clawd가 세션이 무엇을 하는지 연기하여, Claude가 읽는 중인지, 편집 중인지, 승인을 기다리는지, 완료했는지 한눈에 알 수 있습니다.

플러그인과 함께 제공되며, 추가로 설치할 것이 없습니다. 표시줄이 하는 모든 것 .

설치
Claude Code (권장):

/plugin marketplace add alexgreensh/token-optimizer
/plugin install token-optimizer@alexgreensh-token-optimizer

그런 다음 Claude Code에서: /token-optimizer

설치 후 자동 업데이트를 활성화하세요. Claude Code는 타사 마켓플레이스를 기본적으로 자동 업데이트 꺼진 상태로 제공합니다. /plugin → Marketplaces 탭 → alexgreensh-token-optimizer 선택 → Enable auto-update . 일회성, 10초.

설치 후 /token-optimizer를 한 번 실행하여 훅을 설정하세요. 그때부터 압축, 체크포인트, 품질 스코어링, 대시보드 업데이트가 모두 자동으로 실행됩니다. 감사를 원하지 않는 한 어떤 명령도 다시 실행할 필요가 없습니다.

Claude Code 클라우드 세션(claude.ai/code). 클라우드 세션은 플러그인을 로드하지 않으며, 여러분의 것도 저장소가 활성화한 것도 아닙니다. 따라서 위 명령은 클라우드 세션에 도달하지 않습니다. 대신 클라우드 환경에 설정 스크립트 하나를 붙여넣으면 그 안의 모든 세션, 모든 저장소에서 실제 Token Optimizer가 실행됩니다:

python3 measure.py cloud-setup-script 실행(또는 Claude에게 "the Token Optimizer cloud setup script" 요청).
출력을 claude.ai/code → 환경 → Setup script 에 붙여넣기.

스크립트는 @alexgreensh/token-optimizer npm 패키지(플러그인 자체, 동일 버전)를 가져오고, 아무것도 실행하기 전에 sha512를 확인하며, hooks/hooks.json과 동일한 훅을 VM에 연결합니다. 저장소에 커밋되는 것은 없으며, 설정이 실패하는 일도 없습니다. 상태는 VM에 있으므로 각 클라우드 세션은 새로 시작합니다. 세부사항

기타 플랫폼 및 설치 방법
Codex:

codex plugin marketplace add alexgreensh/token-optimizer
그런 다음 Codex TUI에서: /plugins 후 Token Optimizer 설치. docs/codex.md 참조.

OpenCode V2: opencode.json의 plugins 배열에 token-optimizer-opencode 추가(V1 1.18.29+는 plugin 사용):

{ "$schema" : " https://opencode.ai/config.json " , "plugins" : [ " token-optimizer-opencode " ] }
opencode/README.md 참조.

OpenClaw:

openclaw plugins install github:alexgreensh/token-optimizer
openclaw/README.md 참조.

Hermes:

git clone https://github.com/alexgreensh/token-optimizer.git
token-optimizer/install.sh --hermes
Hermes 자체 플러그인 훅을 통한 터미널 출력 압축, 저렴한 재읽기, 루프 경고, 컴팩션을 견디는 체크포인트, 이전 세션 힌트, 대시보드. hermes/README.md 참조.

Pi Coding Agent:

pi install git:github.com/alexgreensh/token-optimizer
그런 다음 /token-optimizer enable을 실행하여 옵트인. 네이티브 모델 비용은 활성 브랜치에 보고되며, 로컬 도구 아카이브와 연속성 마커는 별도 옵트인이 필요합니다. 명령, 개인정보, 업데이트, 제거, 제한은 pi/README.md 참조.

GitHub Copilot:

git clone --depth 1 https://github.com/alexgreensh/token-optimizer.git
cd token-optimizer
bash install.sh --copilot
docs/copilot.md 참조.

Cursor:

git clone --depth 1 https://github.com/alexgreensh/token-optimizer.git
cd token-optimizer
bash install.sh --cursor
docs/cursor.md 참조.

Google Antigravity:

git clone --depth 1 https://github.com/alexgreensh/token-optimizer.git
cd token-optimizer
bash install.sh --antigravity
docs/antigravity.md 참조.

Grok Build (베타, 계약 전용):

git clone --depth 1 https://github.com/alexgreensh/token-optimizer.git
cd token-optimizer
bash install.sh --grok
docs/grok.md 참조.

macOS/Linux 스크립트 설치(플러그인 대안):

tmp= " $( mktemp -d ) "
release_json= " $( curl -fsSL https://api.github.com/repos/alexgreensh/token-optimizer/releases/latest ) "
tag= " $( python3 -c ' import json,sys; print(json.load(sys.stdin)["tag_name"]) ' <<< " $release_json " ) "
git clone --branch " $tag " --depth 1 https://github.com/alexgreensh/token-optimizer.git ~ /.claude/token-optimizer
bash ~ /.claude/token-optimizer/install.sh
rm -rf " $tmp "
Windows 사용자: 플러그인 설치만 사용하세요. Windows에서 install.sh를 실행하지 마세요. EBUSY 오류가 발생하면 모든 Claude Code 및 Git Bash 창을 닫고, 남아 있는 git.exe 프로세스를 종료하고, C:\Users\<you>\.claude\token-optimizer 및 C:\Users\<you>\.claude\plugins\marketplaces\alexgreensh-token-optimizer를 삭제한 후 다시 시도하세요.

install.sh가 $'\r': command not found로 실패하면(LF 줄바꿈이 강제되기 전에 만들어진 클론이 스크립트를 CRLF로 변환한 경우), 캐리지 리턴을 한 번 제거하고 다시 실행하세요 — 저장소는 이제 새 클론에서 이를 방지하는 .gitattributes를 제공합니다:

sed -i ' s/\r$// ' ~ /.claude/token-optimizer/install.sh
# already have the repo? re-normalize line endings in place:
git -C ~ /.claude/token-optimizer add --renormalize . && git -C ~ /.claude/token-optimizer checkout -- .

제거
Token Optimizer는 추가적이며 되돌릴 수 있습니다. 모든 런타임에는 우리가 설치한 것만 제거하고 여러분의 훅, 설정, 세션 데이터는 그대로 두는 깔끔한 제거가 있습니다. 런타임별 전체 단계는 docs/uninstall.md에 있습니다.

가장 빠른 경로(Claude Code 플러그인 설치):

/plugin uninstall token-optimizer@alexgreensh-token-optimizer

어떻게 다른가
대부분의 토큰 도구는 명령 출력을 압축합니다. 이는 컨텍스트의 15-25%를 커버합니다. 나머지 75%는 손대지 않습니다.

압축 커버리지. Headroom, RTK, JFrog Boost는 bash 및 명령 출력을 압축합니다. Token Optimizer는 출력 스택의 여덟 가지 표면을 압축합니다. 상태: 🟢 지원, 🟡 부분, 🔴 미지원.

압축 표면
Token Optimizer
Headroom
RTK
Boost

Bash / 명령 출력(git, 테스트, 린트, 빌드, 로그)
🟢 25개 패턴 패밀리에 걸친 113개 명령, 자격증명 안전; pytest 실행에서 564 → 115 토큰
🟢 SmartCrusher, CodeCompressor, Kompress-v2
🟢 100개 이상의 필터
🟢 명령 인식 필터

검색 / grep 출력
🟢 상위 히트와 카운트; 500줄 → 20
🔴
🔴
—

표 형식 / JSON 출력(jq, yq, csvtool, mlr)
🟢 값 보존 컬럼형
🟢 SmartCrusher
🔴
—

파일 재읽기, 델타 모드
🟢 diff만; 2,000토큰 재읽기 → ~50
🔴
🔴
—

파일 재읽기, 구조 맵
🟢 시그니처와 임포트의 스켈레톤; 720KB → 250 토큰
🔴
🔴
—

대용량 도구 결과(4K 문자 초과)
🟢 디스크에 아카이브, 필요 시 확장 가능
🔴
🔴
—

모델 출력 장황함
🟢 린 출력 넛지, 캐시 안전(절감은 추정, 측정 아님)
🔴
🔴
🔴

구조적 컨텍스트(설정, 스킬, MCP, 메모리)
🟢 컴포넌트별 감사, 각 소스 점수화
🔴
🔴
🔴

RTK와 Boost는 첫 번째 표면에 도달합니다. Headroom은 첫 번째와 세 번째에 도달합니다. Token Optimizer는 여덟 가지 모두를 커버한 다음, 압축 주변에서 일어나는 일로 계속 나아갑니다:

낭비는 하나가 아니라 세 가지. 구조적(비대해진 설정, 사용하지 않는 스킬, 오래된 메모리), 런타임(장황한 출력, 재읽기), 행동적(모델 오라우팅, 캐시 만료, 재시도 루프). 각각이 어떻게 작동하는지 →
절감은 컴팩션을 견딥니다. 자동 컴팩트 전 체크포인트, 이후 복원. 이것이 없으면 압축 절감은 컴팩션이 발동하는 순간 사라집니다.
도움이 되었는지 측정합니다. 전/후 토큰 델타, 네 가지 가격 티어에 걸친 달러 절감, 저하를 추적하는 품질 점수. 단순히 "우리가 뭔가를 압축했다"가 아닙니다.
베이스라인 오버헤드 제로. 외부 프로세스, 컨텍스트에 상시 지시 없음, MCP 서버 없음, 의존성 없음, 텔레메트리 없음.

이 열 개의 행은 Token Optimizer가 그 행에서 유일한 🟢인 행입니다: 압축 너머에서 살아남는 것, 그리고 어떤 압축기도 찾지 않는 낭비. 압축 메커니즘, 비용과 안전, 그리고 우리가 지는 두 행은 접힌 부분 뒤에 있습니다.

Token Optimizer
Headroom
RTK
Boost
context-mode
/context

세션 연속성
🟢 컴팩션 전 점진적 체크포인트 + 이후 복원, 세션 간 힌트, 콜드 리줌, 도구 출력 다이제스트; 30일 스냅샷에서 측정된 ~3.9M 토큰 / ~$19 회수(체크포인트 복원 + 린 리줌)
🔴
🔴
—
🟡 세션 가이드만
🔴

구조적 낭비 감사
🟢 컴포넌트별 심층(CLAUDE.md, 스킬, MCP, 메모리)
🔴
🔴
🔴
🔴
🟡 요약만

CLAUDE.md 및 MEMORY.md 상태
🟢 8개 감사기 + 주의 곡선 스코어링
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🔴
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모델 라우팅 및 행동 코칭
🟢 12개 감지기, 서브에이전트 비용 분석, 안티패턴
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🔴
🟡 기본 제안

과거 트렌드 분석
🟢 30일 트렌드, 품질/비용/캐시/기간 상관관계, 모델 전환 감지
🔴
🔴
—
🔴
🔴

컨텍스트 품질 스코어링
🟢 등급이 있는 7신호 품질 점수
🔴
🔴
—
🔴
🟡 용량 %만

루프 및 스핀 감지
🟢 소모되기 전에 행동 루프 포착
🔴
🔴
—
🔴
🔴

압축이 도움이 되었는지 측정
🟢 로컬 텔레메트리, 전/후 토큰, 달러 절감
🔴
🟡 rtk gain (토큰 수만)
🟡 boost report , 벤더 측
🔴
🔴

플릿 수준 교차 에이전트 분석
🟢
🔴
🔴
—
🔴
🔴

나머지 13개 행 표시(압축 메커니즘; 비용, 안전 및 도달 범위; 튜닝, 증명 및 설치)

Token Optimizer
Headroom
RTK
Boost
context-mode
/context

명령 재작성 불필요
🟢 훅 연결, 자동 발동
🟢 투명 프록시
🟢 훅 기반 재작성
🟢 boost init이 지원 에이전트 연결; 터미널 사용은 접두사 가능
🟡 훅 지원 플랫폼에서 자동
N/A 네이티브 명령

전체 원본 복구 가능
🟢 압축 전 원본 아카이브, expand로 검색; 실패는 절대 압축 안 함
🟢 가역 검색
🟡 명령 실패 시 전체 출력 저장
🟢 벤더가 명령 출력 복구 문서화
—
N/A 수행…