Почему лимит заканчивается
- Модель перечитывает весь диалог для каждого вопроса.
- Результаты инструментов, логи и JSON-вывод остаются внутри этого диалога.
- В каждой новой сессии агент заново знакомится с кодовой базой.
- Пишется код, о котором вы не просили, и он тоже попадает в контекст.
То есть лимит съедается с четырёх сторон. Каждый инструмент ниже закрывает одну из них. Поэтому в ролике перечислены все четыре.
01 · Headroom
Сжимает контекст до того, как он дойдёт до Claude
Встаёт между вами и моделью и сжимает лишний контент до того, как он дойдёт до Claude. Работает как библиотека, прокси или MCP-сервер.
github.com/headroomlabs-ai/headroom (Открыть на GitHub)
Установка
uv tool install --python 3.13 "headroom-ai[all]"
pip install "headroom-ai[all]"Достаточно одной из двух команд. Вариант с uv создаёт отдельное окружение и не трогает системный Python.
Цифра
В README заявлено 60-95% экономии токенов на JSON и 15-20% на кодовых агентах. Это заявление самого инструмента, мы его не проверяли.
Когда нужен
Когда результаты инструментов, логи и JSON-ответы длинные. То есть когда половина диалога это машинный вывод.
Внимание. На GitHub есть другие проекты с таким же именем. Сжатием занимается именно адрес выше; установив другой, вы ничего не выиграете.
02 · Graphify
Читает код один раз, а не каждый раз
Превращает кодовую базу в граф знаний, чтобы Claude не перечитывал код в каждой сессии. Граф хранится в файле и не пропадает после окончания сессии.
github.com/Graphify-Labs/graphify (Открыть на GitHub)
Установка
pip install graphifyy && graphify installПакет называется graphifyy, с двумя буквами y. Команда по-прежнему graphify. На macOS используйте pipx install graphifyy, если pip выдаёт ошибку.
Цифра
В README указано, что на запрос уходит в 71,5 раза меньше токенов, чем при чтении исходных файлов. Это заявление инструмента. Наш замер в разделе ниже.
Когда нужен
Когда проект большой и одни и те же вопросы повторяются.
03 · CodeBurn
Банковская выписка по расходам
Показывает, куда уходят деньги на разработку с ИИ. Как банковская выписка: куда ушло, какая модель, какой проект.
github.com/getagentseal/codeburn (Открыть на GitHub)
Установка
npx codeburn
npm install -g codeburnВариант с npx запускает инструмент разово, без установки. Для постоянного использования возьмите вторую команду.
Цифра
Процент экономии мы здесь не пишем, потому что этот инструмент измеряет, а не экономит. Его ценность в том, что только он покажет результат остальных трёх.
Когда нужен
Ставьте его первым. Не зная своих расходов, вы не узнаете, что дали остальные три инструмента.
04 · Ponytail
Ненаписанный код не сжигает токены
Заставляет агента писать меньше кода. Самый дешёвый токен тот, что не был написан, поэтому этот инструмент подходит к проблеме с другой стороны, чем остальные три.
github.com/DietrichGebert/ponytail (Открыть на GitHub)
Установка
/plugin marketplace add DietrichGebert/ponytailЭта команда вводится внутри Claude Code, а не в терминале. Для Codex и Copilot в репозитории есть отдельные строки.
Цифра
В README заявлено примерно на 54% меньше кода, на 20% дешевле и на 27% быстрее. Замер на 12 задачах с Haiku 4.5, n=4. Это собственный бенчмарк инструмента, мы его не повторяли.
Когда нужен
Когда агент начинает строить то, о чём вы не просили.
Внимание. В ролике на этот инструмент не хватило времени, поэтому всё написанное здесь взято из README репозитория, а не из нашего опыта.
Замер
Мы измерили это на своей кодовой базе
Мы построили граф собственного Instagram-проекта: 164 файла, около 568 тысяч слов.
Разовая стоимость составила 1 248 812 входных токенов. Работало 15 агентов, в среднем по 83 254 токена на агента.
Результат: 2 222 узла, 4 862 связи, 125 сообществ. 92% извлечённого взято прямо из текста, 7% выведено логически.
Что во что обошлось
| Что | Токены |
|---|---|
| Всего, 15 агентов | 1 248 812 |
| В среднем на агента | 83 254 |
| 1 изображение, в своём агенте | 74 979 |
| 8 изображений, в одном агенте | 79 685 |
| 6 шаблонных SVG, результат 6 узлов | 67 704 |
| 15 документов, результат 107 узлов | 186 296 |
Честное замечание: 1 248 812 это реальная сумма по всем 15 агентам. Некоторое время отображалось число 1 102 516: это была ошибка, вписанная вручную на этапе слияния, и она исправлена.
Три вещи, которые не сработали
- Один готовый файл библиотеки занял 32% графа, 721 узел. Ни один из них не имел смысла.
- 6 шаблонных SVG обошлись в 67 704 токена и дали в сумме 6 узлов.
- Одно изображение в своём агенте даёт 15-26 узлов. Если сложить 8 изображений в одного агента, остаётся 1 узел на изображение. Дёшево, но пусто.
Вывод: цену определяет количество агентов, а не размер файлов.
Когда это не поможет
- Если вы не пишете код, ни один из этих инструментов вам не нужен.
- На маленьком проекте граф не окупается: разовая стоимость превышает пользу от ваших вопросов.
- Граф статичен. Он устаревает при изменении кода, и его приходится строить заново.
- Если лимит приходит не от токенов, а от часовой квоты или тарифа, сжатие его не поднимет.
- Три цифры из четырёх это заявления самих инструментов. На своей базе мы измерили только Graphify.
Если вы не пишете код
Кто прячет свои цифры, тот их стыдится
Если вы прочитали эту страницу и решили, что вам это не нужно, остаётся одно.
Мы открыто опубликовали 1,2 миллиона токенов, в которые обошёлся наш собственный граф: и что он дал, и что превратил в мусор.
Команда, которая делает ваш сайт, должна отчитываться так же: сколько страниц, сколько дней, что не сработало.
Вы знаете, какая страница вашего сайта приводит вам клиентов?
