Limit neden tükeniyor
- Model her soru için tüm sohbeti baştan okuyor.
- Araç çıktıları, loglar ve JSON yanıtları sohbetin içinde kalıyor.
- Ajan her yeni oturumda kod tabanını sıfırdan tanımaya başlıyor.
- İstemediğiniz kod yazılıyor, sonra o kod da bağlama giriyor.
Yani limit dört ayrı yerden tükeniyor. Aşağıdaki araçların her biri bunlardan birini kapatıyor. Reelde dördünün birlikte sayılmasının nedeni bu.
01 · Headroom
Claude'a ulaşmadan önce sıkıştırır
Sizinle model arasına girer ve gereksiz içeriği Claude'a ulaşmadan önce sıkıştırır. Kütüphane, proxy veya MCP sunucusu olarak çalışabilir.
github.com/headroomlabs-ai/headroom (GitHub'da aç)
Kurulum
uv tool install --python 3.13 "headroom-ai[all]"
pip install "headroom-ai[all]"İki komuttan biri yeterli. uv yolu araç için ayrı bir ortam kurar, sistemdeki Python'a dokunmaz.
Rakam
README'si JSON verisinde %60-95, kodlama ajanlarında %15-20 daha az token vaat ediyor. Bu, aracın kendi iddiası, biz ölçmedik.
Ne zaman gerekir
Araç çıktıları, loglar ve JSON yanıtları uzun olduğunda. Yani sohbetin yarısı makine çıktısıysa.
Dikkat. GitHub'da aynı adı taşıyan başka projeler de var. Sıkıştırmayı yapan yukarıdaki adrestir; başkasını kurarsanız bir şey kazanmazsınız.
02 · Graphify
Kodu her seferinde değil, bir kez okur
Kod tabanını bir bilgi grafiğine çevirir ve Claude'un her oturumda kodu yeniden okumasını engeller. Grafik dosyada kalır, oturum bitince kaybolmaz.
github.com/Graphify-Labs/graphify (GitHub'da aç)
Kurulum
pip install graphifyy && graphify installPaketin adı graphifyy, iki y ile. Komut yine graphify. macOS'ta pip hata verirse pipx install graphifyy kullanın.
Rakam
README'sine göre sorgu başına harcanan token, ham dosyaları okumaya kıyasla 71,5 kat daha az. Bu, aracın kendi iddiası. Kendi ölçümümüz aşağıdaki bölümde.
Ne zaman gerekir
Proje büyükse ve aynı sorular tekrar tekrar soruluyorsa.
03 · CodeBurn
Harcamanın banka ekstresi
AI ile kodlama harcamanızı gösterir. Bir banka ekstresi gibi düşünün: para nereye gitti, hangi model, hangi proje.
github.com/getagentseal/codeburn (GitHub'da aç)
Kurulum
npx codeburn
npm install -g codeburnnpx seçeneği hiçbir şey kurmadan tek seferlik çalıştırır. Sürekli kullanmak için ikinci komutu seçin.
Rakam
Burada tasarruf yüzdesi yazmıyoruz, çünkü bu araç ölçer, tasarruf etmez. Değeri, diğer üç aracın sonucunu yalnızca onun gösterebilmesidir.
Ne zaman gerekir
İlk bunu kurun. Ne kadar harcadığınızı bilmezseniz, diğer üç aracın ne kazandırdığını da bilemezsiniz.
04 · Ponytail
Yazılmayan kod token yakmaz
Ajanı daha az kod yazmaya yönlendirir. En ucuz token yazılmayan tokendir, bu yüzden bu araç soruna diğer üçünden farklı bir yerden yaklaşır.
github.com/DietrichGebert/ponytail (GitHub'da aç)
Kurulum
/plugin marketplace add DietrichGebert/ponytailBu komut terminalde değil, Claude Code'un içinde yazılır. Codex ve Copilot için repoda ayrı satırlar var.
Rakam
README'si yaklaşık %54 daha az kod, %20 daha ucuz ve %27 daha hızlı diyor. Ölçüm 12 görev üzerinde Haiku 4.5 ile yapılmış, n=4. Bu, aracın kendi benchmark'ı, biz tekrarlamadık.
Ne zaman gerekir
Ajan istemediğiniz şeyleri kurmaya başladığında.
Dikkat. Reelde bu araca vakit kalmadı, bu yüzden buradaki her şey reponun README'sinden, kendi deneyimimizden değil.
Ölçüm
Bunu kendi kod tabanımızda ölçtük
Kendi Instagram projemizin grafiğini kurduk: 164 dosya, yaklaşık 568 bin kelime.
Tek seferlik maliyet 1.248.812 giriş tokeni oldu. 15 ajan çalıştı, ajan başına ortalama 83.254 token.
Sonuç: 2.222 düğüm, 4.862 kenar, 125 topluluk. Çıkarılan bilginin %92'si doğrudan metinden alındı, %7'si çıkarım yoluyla elde edildi.
Ne kaça mal oldu
| Ne | Token |
|---|---|
| Toplam, 15 ajan | 1.248.812 |
| Ajan başına ortalama | 83.254 |
| 1 görsel, kendi ajanında | 74.979 |
| 8 görsel, tek ajanda | 79.685 |
| 6 şablon SVG, sonuç 6 düğüm | 67.704 |
| 15 belge, sonuç 107 düğüm | 186.296 |
Dürüst bir not: 1.248.812 rakamı 15 ajanın gerçek toplamıdır. Bir süre 1.102.516 rakamı da göründü: birleştirme sırasında elle yazılmış bir hataydı ve düzeltildi.
İşe yaramayan üç şey
- Tek bir hazır kütüphane dosyası grafiğin %32'sini kapladı, 721 düğüm. Hiçbirinin anlamı yoktu.
- 6 şablon SVG 67.704 tokene mal oldu ve toplam 6 düğüm verdi.
- Tek görsel kendi ajanında 15-26 düğüm çıkarıyor. 8 görseli tek ajana yığınca görsel başına 1 düğüm kalıyor. Ucuz ama boş.
Sonuç: fiyatı dosya boyutu değil, ajan sayısı belirliyor.
Ne zaman işe yaramaz
- Kod yazmıyorsanız bu araçların hiçbiri size gerekmez.
- Küçük projede grafik kendini amorti etmez: tek seferlik maliyet soracağınız sorulardan büyük olur.
- Grafik statiktir. Kod değişince eskir ve yeniden kurulması gerekir.
- Limit token yüzünden değil de saat ya da plan yüzünden geliyorsa, sıkıştırma onu kaldırmaz.
- Dört rakamın üçü araçların kendi iddiası. Biz yalnızca Graphify'ı kendi kod tabanımızda ölçtük.
Kod yazmıyorsanız
Rakamını saklayan, rakamından utanır
Bu sayfayı okuyup "bana gerekmez" dediyseniz, geriye bir şey kalıyor.
Kendi grafiğimizin 1,2 milyon tokenini burada açıkça yazdık: ne kazandırdığını da, neyi boşa çıkardığını da.
Sitenizi kuran ekip de size aynı şekilde rapor vermeli: kaç sayfa, kaç gün, ne işe yaramadı.
Sitenizin hangi sayfasının size müşteri getirdiğini biliyor musunuz?
