ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อเขียนรีวิวได้แล้ว
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Token Optimizer MCP

โดย ooplesรุ่น 7.10.0i★ 577iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.ooples/token-optimizer-mcp

วิธีติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Context-window optimization: caching, compression & smart file tools that cut tokens 60-90%.

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ผลตรวจผ่าน 2/2 · ทำงานบนเครื่องคุณ

ขั้นแรก: คุณใช้ AI ตัวไหน

เลือกแอปที่คุณใช้ ขั้นตอนจะขึ้นด้านล่าง

ต่อกับ Claude ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน

ต้องมีคีย์ของ Token Optimizer MCP (สมัครที่เว็บของผู้ทำ อาจมีค่าใช้จ่าย) · ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว) · ใช้ได้เฉพาะแอป Claude บนคอม (Windows หรือ Mac) ไม่ใช่บนเว็บหรือมือถือ

  1. ลง Node.js ในเครื่อง

    ทำครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ Node.js

    เปิดหน้าดาวน์โหลด Node.js ↗

  2. สมัครและสร้างคีย์ของ Token Optimizer MCP

    เปิดเว็บของผู้ทำ สมัครบัญชีแล้วสร้างคีย์ (API key) เก็บไว้ ใช้ในขั้นถัดไป อาจมีค่าใช้จ่าย

    วิธีขอคีย์อยู่ใน README ของผู้ทำด้านล่าง

  3. เปิดไฟล์ตั้งค่าของแอป Claude บนคอม

    SettingsDeveloperEdit Config

  4. วางค่าตั้งนี้แล้วบันทึกไฟล์

    {
      "mcpServers": {
        "token-optimizer": {
          "command": "npx",
          "args": [
            "-y",
            "@ooples/token-optimizer-mcp"
          ],
          "env": {
            "TOKEN_OPTIMIZER_CACHE_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
          }
        }
      }
    }

    วางคีย์ในช่องของแอปเท่านั้น อย่าวางในแชตหรือส่งให้ใคร

  5. ปิดแอป Claude แล้วเปิดใหม่

  6. ลองเลย

    ใช้ Token Optimizer MCP บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Claude บอกว่ากำลังใช้ Token Optimizer MCP หรือมีชื่อเครื่องมือของ Token Optimizer MCP ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ChatGPT ยังต่อ Token Optimizer MCP ไม่ได้

Token Optimizer MCP ต้องติดตั้งในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะตัวที่ทำงานบนเว็บ

คุณทำแบบนี้แทนได้

ก · ใช้แอปที่ต่อ Token Optimizer MCP ได้

  • ต้องมีคีย์ของ Token Optimizer MCP (สมัครที่เว็บของผู้ทำ อาจมีค่าใช้จ่าย) · ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว) · ใช้ได้เฉพาะแอป Claude บนคอม (Windows หรือ Mac) ไม่ใช่บนเว็บหรือมือถือ
  • ต้องมีคีย์ของ Token Optimizer MCP (สมัครที่เว็บของผู้ทำ อาจมีค่าใช้จ่าย) · ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)
  • ต้องมีคีย์ของ Token Optimizer MCP (สมัครที่เว็บของผู้ทำ อาจมีค่าใช้จ่าย) · ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)
  • ต้องมีคีย์ของ Token Optimizer MCP (สมัครที่เว็บของผู้ทำ อาจมีค่าใช้จ่าย) · ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)

ข · ตัวอื่นในหมวด อื่น ๆ ที่ต่อกับ ChatGPT ได้

เลือกจากตัวที่ใช้มากในหมวดเดียวกัน เฉพาะตัวที่ต่อด้วยที่อยู่ได้โดยไม่ต้องใส่คีย์

ต่อกับ Claude Code ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน

ต้องมีคีย์ของ Token Optimizer MCP (สมัครที่เว็บของผู้ทำ อาจมีค่าใช้จ่าย) · ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)

  1. ลง Node.js ในเครื่อง

    ทำครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ Node.js

    เปิดหน้าดาวน์โหลด Node.js ↗

  2. สมัครและสร้างคีย์ของ Token Optimizer MCP

    เปิดเว็บของผู้ทำ สมัครบัญชีแล้วสร้างคีย์ (API key) เก็บไว้ ใช้ในขั้นถัดไป อาจมีค่าใช้จ่าย

    วิธีขอคีย์อยู่ใน README ของผู้ทำด้านล่าง

  3. เปิด Terminal

    Mac: กด Command+Space พิมพ์ Terminal · Windows: เปิด PowerShell

  4. วางคำสั่งนี้แล้วกด Enter

    claude mcp add token-optimizer --env TOKEN_OPTIMIZER_CACHE_DIR='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @ooples/token-optimizer-mcp

    แก้ “ใส่ค่าของคุณ” เป็นคีย์ของคุณก่อนกด Enter

    วางคีย์ในช่องของแอปเท่านั้น อย่าวางในแชตหรือส่งให้ใคร

  5. พิมพ์ /mcp ใน Claude Code

    ต้องเห็น Token Optimizer MCP ในรายการและขึ้นว่าเชื่อมต่อแล้ว

  6. ลองเลย

    ใช้ Token Optimizer MCP บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Claude Code บอกว่ากำลังใช้ Token Optimizer MCP หรือมีชื่อเครื่องมือของ Token Optimizer MCP ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ต่อกับ Cursor ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน

ต้องมีคีย์ของ Token Optimizer MCP (สมัครที่เว็บของผู้ทำ อาจมีค่าใช้จ่าย) · ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)

  1. ลง Node.js ในเครื่อง

    ทำครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ Node.js

    เปิดหน้าดาวน์โหลด Node.js ↗

  2. สมัครและสร้างคีย์ของ Token Optimizer MCP

    เปิดเว็บของผู้ทำ สมัครบัญชีแล้วสร้างคีย์ (API key) เก็บไว้ ใช้ในขั้นถัดไป อาจมีค่าใช้จ่าย

    วิธีขอคีย์อยู่ใน README ของผู้ทำด้านล่าง

  3. กดปุ่มนี้เพื่อเปิด Cursor

    เปิดใน Cursor

    Cursor จะถามยืนยันการติดตั้ง ให้กด Install

  4. ใส่คีย์ในช่องที่ว่างไว้

    ในค่าตั้งของ Token Optimizer MCP ช่อง TOKEN_OPTIMIZER_CACHE_DIR ยังว่าง ใส่คีย์ของคุณแล้วบันทึก

    วางคีย์ในช่องของแอปเท่านั้น อย่าวางในแชตหรือส่งให้ใคร

  5. เปิดแชตของ AI ใน Cursor โหมด Agent

  6. ลองเลย

    ใช้ Token Optimizer MCP บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Cursor บอกว่ากำลังใช้ Token Optimizer MCP หรือมีชื่อเครื่องมือของ Token Optimizer MCP ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Cursor เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ต่อกับ VS Code ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน

ต้องมีคีย์ของ Token Optimizer MCP (สมัครที่เว็บของผู้ทำ อาจมีค่าใช้จ่าย) · ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)

  1. ลง Node.js ในเครื่อง

    ทำครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ Node.js

    เปิดหน้าดาวน์โหลด Node.js ↗

  2. สมัครและสร้างคีย์ของ Token Optimizer MCP

    เปิดเว็บของผู้ทำ สมัครบัญชีแล้วสร้างคีย์ (API key) เก็บไว้ ใช้ในขั้นถัดไป อาจมีค่าใช้จ่าย

    วิธีขอคีย์อยู่ใน README ของผู้ทำด้านล่าง

  3. กดปุ่มนี้เพื่อเปิด VS Code

    เปิดใน VS Code

    VS Code จะถามยืนยันการติดตั้ง ให้กด Install

  4. ใส่คีย์ในช่องที่ว่างไว้

    ในค่าตั้งของ Token Optimizer MCP ช่อง TOKEN_OPTIMIZER_CACHE_DIR ยังว่าง ใส่คีย์ของคุณแล้วบันทึก

    วางคีย์ในช่องของแอปเท่านั้น อย่าวางในแชตหรือส่งให้ใคร

  5. เปิดแชตของ AI ใน VS Code โหมด Agent

  6. ลองเลย

    ใช้ Token Optimizer MCP บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า VS Code บอกว่ากำลังใช้ Token Optimizer MCP หรือมีชื่อเครื่องมือของ Token Optimizer MCP ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ VS Code เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

โปรแกรมอื่นที่ใช้ MCP ได้ เช่น Windsurf, Zed หรือ Gemini CLI มีวิธีเพิ่มต่างกัน ดูวิธีของแต่ละตัวในหน้ารวมโปรแกรม

ดูโปรแกรมที่ใช้ MCP ทั้งหมด →

ค่าตั้งแบบไฟล์ JSON อยู่ในหัวข้อ “สำหรับคนเขียนโค้ด” ด้านล่าง

ติดตรงไหน? ถามคนที่ใช้ Token Optimizer MCP อยู่💬 พูดคุย →
สำหรับคนเขียนโค้ด: คำสั่ง Terminal และค่าตั้ง JSON

ติดตั้งในเครื่อง

Claude Code

claude mcp add token-optimizer --env TOKEN_OPTIMIZER_CACHE_DIR='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @ooples/token-optimizer-mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "token-optimizer": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ooples/token-optimizer-mcp"
      ],
      "env": {
        "TOKEN_OPTIMIZER_CACHE_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "token-optimizer": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ooples/token-optimizer-mcp"
      ],
      "env": {
        "TOKEN_OPTIMIZER_CACHE_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "token-optimizer": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ooples/token-optimizer-mcp"
      ],
      "env": {
        "TOKEN_OPTIMIZER_CACHE_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • TOKEN_OPTIMIZER_CACHE_DIR env
    Directory path for cache storage (optional, defaults to ~/.token-optimizer-cache)

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

สรุป

ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i
5,224/สัปดาห์
licensei
ไม่ระบุ license
การเชื่อมต่อ
รันบนเครื่อง
รุ่นล่าสุดi
7.10.0
หมวดi
อื่น ๆ
ส่งเข้า registryi
11 พ.ย. 2569
แก้โค้ดล่าสุดi
11 พ.ย. 2569
ผู้ทำ
ooples
แพ็กเกจ
npm: @ooples/token-optimizer-mcp
สถานะใน registry
ใช้งานอยู่

ใช้กับโปรแกรมไหนได้

ดูจากแบบการต่อของ server ตัวนี้ และเอกสารของผู้ทำโปรแกรมแต่ละตัว ตรวจเมื่อ 10 พ.ย. 2569

ติดตั้งบนเครื่องได้ใน

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

ดูโปรแกรมทั้งหมดพร้อมข้อดีข้อเสีย →

คู่มือที่เกี่ยวข้อง

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 12 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub ooples ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • ✓ ผ่าน

    ยังมีคนดูแล

    มีการแก้โค้ดล่าสุด เมื่อวาน

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

พูดคุย

ถาม แชร์เคล็ดลับ หรือแจ้งว่าใช้ไม่ได้ เรียงตามที่คนกดว่ามีประโยชน์

ยังไม่มีใครโพสต์ ถามหรือแชร์เป็นคนแรกได้เลย

ข้อความในส่วนนี้เขียนโดยผู้ใช้ ไม่ใช่ทีม PopNx

เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อโพสต์

รีวิวจากผู้ใช้

ยังไม่มีรีวิว

เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อเขียนรีวิว

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 100% ของอีก 19263 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 99% ของอีก 19263 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 19263 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Token Optimizer MCP ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 2 จาก 2 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด เมื่อวาน และส่งรุ่นล่าสุด (7.10.0) เข้า registry วันนี้

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี World Monitor, Claude Flow, Tldraw

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

World Monitor

ข่าวกรองโลกแบบเรียลไทม์: ความขัดแย้ง ตลาด พลังงาน การค้า การขนส่ง และไซเบอร์

โดย koala73ใช้กันมาก★ 90.5Kอัปเดต 7 วันที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ worldmonitor.app

Claude Flow

AI orchestration with hive-mind swarms, neural networks, and 87 MCP tools for enterprise dev.

โดย ruvnetใช้กันมาก↓ 13.5K/สัปดาห์★ 81.5Kอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

Tldraw

วาดภาพและระดมไอเดียร่วมกับ AI บนกระดาน tldraw

โดย tldrawใช้กันมาก★ 51.4Kอัปเดต 8 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Token Optimizer MCP

Compression that optimises your bill, not your byte count — and ships the benchmark so you can check it.

One local ledger for optimizer tools, live-graph substitutions, every agent, and the graph's own cost.


How it compares to Alternative A

Providers cache the prompt prefix: cached tokens re-read at 0.1x, rewritten ones bill at 1.25x. Most compressors optimise bytes removed and ignore that multiplier. This one optimises the bill.

Measured against their real implementation, on their own fixtures. Not a reimplementation and not our fixtures: their harness compresses the payload, dumps it, their resolver redeems their own markers, and ours is handed the identical bytes. Their column is the best of the nine configurations that capture holds, row by row.

Two of our arms are in the table, and they answer different questions. `ours` is the block engine with nowhere to move a block, which is how the MCP tools and the hooks run: everything it removes, it removes by compressing, and nothing leaves the request. `ours, proxy` is the proxy a Claude Code session runs through, which also moves a block it could not compress out to a file and leaves a marker naming the path -- the same kind of trade their content-cache reference makes. ours, preset is the block engine with that move switched on at spillWholeBlockBelow: 0.9.

workloadpayloadtheirsoursours, proxyours, presetzero-turn ids
agentic-conversation244,90837.3% / 33.4%42.9% / 30.8%52.4% / 49.0%100.0% / 100.0%2099 / 2099 / 0
agent-loop170,93842.2% / 54.3%69.3% / 59.1%92.0% / 94.1%93.6% / 94.3%185 / 185 / 52
agent-loop-logs327,50051.5% / 53.0%61.9% / 58.1%88.7% / 91.5%96.2% / 97.0%2034 / 2034 / 81
api-responses49,12788.2% / 89.3%66.6% / 59.1%96.4% / 96.8%96.6% / 96.8%699 / 98 / 23
browser-session781,77421.7% / 13.1%93.7% / 26.5%55.5% / 90.2%100.0% / 99.9%334 / 334 / 0
code-search131,26447.4% / 59.7%81.8% / 70.8%97.7% / 97.9%95.7% / 96.1%201 / 201 / 43
database-rows45,92988.6% / 89.2%65.6% / 56.5%92.4% / 93.1%92.6% / 93.4%590 / 78 / 49
codebase-exploration137,96199.7% / 99.7%16.0% / 12.7%99.6% / 99.6%100.0% / 99.9%540 / 3 / 0
grep-output75,21999.6% / 99.6%56.1% / 51.9%99.5% / 99.6%99.9% / 99.9%1005 / 3 / 0
log-entries91,38580.8% / 83.2%63.5% / 52.0%95.4% / 95.7%95.5% / 96.0%1180 / 237 / 46
human-authored-json37,42530.6% / 30.0%66.6% / 66.0%81.6% / 83.7%96.7% / 96.9%154 / 154 / 11
issue-triage109,35453.1% / 55.2%88.1% / 85.7%97.2% / 97.6%95.1% / 95.7%59 / 59 / 21
rag-conversation171,9130.0% / 0.1%84.6% / 83.2%99.1% / 99.4%100.0% / 100.0%42 / 42 / 0
raw-build-log158,05799.8% / 99.8%70.6% / 48.2%99.7% / 99.8%100.0% / 100.0%430 / 3 / 0
relevance-probe49,15764.1% / 71.0%82.4% / 77.2%97.1% / 97.8%95.8% / 96.6%225 / 225 / 13
search-results96,64795.0% / 95.4%74.3% / 59.4%96.5% / 96.5%96.6% / 96.6%505 / 62 / 34
repeated-reads158,28537.4% / 30.4%71.7% / 68.5%99.5% / 99.6%100.0% / 100.0%394 / 388 / 0
sre-debugging312,27688.4% / 89.9%67.4% / 62.4%98.5% / 98.7%97.1% / 97.5%3116 / 506 / 82

Recorded 2026-10-17 at b1231a8c, by the command in the record's regenerate field, over Alternative A's own fixtures and harness. That arm runs Alternative A itself, so CI does not re-derive it -- it checks these figures and this provenance against the record instead.

Over the corpus the proxy removes 82.5% of the characters and 91.5% of the tokens; their best configuration removes 51.5% and 61.4%. It is cheaper than their best arm on 18 of 18 rows when nothing is ever fetched back, which is the end of the range their markers are built for, and on 17 of 18 when every moved block is fetched back. The block engine alone removes 72.0% and 55.9%: more of the characters than theirs, fewer of the tokens.

Where they still win, and why. On codebase-exploration, grep-output, raw-build-log, sre-debugging and the four raw-data rows their best arm takes 83.2-99.8% off the tokens and the block engine 12.7-62.4%. Their number there is a content-cache reference: the block is not made smaller, it is taken out of the request, put in a store, and replaced by a < > marker. An engine with nowhere to put a block cannot match that, so on those rows the ours column loses on reduction, and on cost when nothing is fetched back. The proxy makes the same move: it is ahead of them on five of those eight rows, level on grep-output and raw-build-log, and a tenth of a point behind on codebase-exploration. The one row where the proxy costs more than they do is agentic-conversation, and only when every block it moved is fetched back: they move none of that conversation out, so they cost the same at either end, while the proxy moves part of it and pays a retrieval for each part it wants back.

The other column is a turn. A marker is not the content: to read what it stands for, the agent spends a request. Of the 13,792 retention units planted in the corpus, the block engine keeps 5,223 in the text and 8,569 more rebuildable from the text alone, so every one of them is there with no extra turn; theirs keeps 6,711 in the text and 7,075 behind its store, one retrieval call away. 0 are unrecoverable on our side and 6 on theirs. Their best arms force 17 round trips across the corpus to get their content back; the block engine forces 0. The proxy, like theirs, trades a turn for every block it moves, and that turn is what the fetch-rate end of the cost model prices.

What their marker costs is priced, not just its size. Their marker is only redeemable because their proxy also sends a alternative_a_retrieve tool with the request -- on by default (ccr_inject_tool), and on every later request once a session has used it -- so every row where their best arm leaves a marker is charged for that tool's definition as well, recorded from their own package by bench/compression/alt-a/ccr-tool.py. The turn that first adds the tool also rewrites the whole cached prefix behind it; that is not charged, which errs in their favour. Ours needs no tool: our marker names a path the agent opens with the Read it already has, and the path is priced at the length the proxy really writes ( /.tok/ /<15 digits>, src/compress/spill-path.ts) rather than a shorter invented one.

`browser-session` is mostly the fixture. This payload holds four images, two of them distinct, and the base64 in them is generated rather than photographic: one distinct image alone folds from 160,032 characters to 5,572, which no real PNG would do. What carries over to a real session is the duplication -- half the image bytes are a second copy of an image already in the request, which is 44.3% of the whole payload. The run the marker names is still in the output above it, so the reader rebuilds it without asking for anything, which is why the characters fall much further than the tokens: the image tokens are counted from pixels on both arms either way.

Reproduce the whole table:

python bench/compression/alt-a/run-theirs.py <alt-a-clone> <out-dir>

python bench/compression/alt-a/resolve-theirs.py node bench/compression/head-to-head.mjs

Against their published design

A second arm reimplements their published design from their own benchmark generator's definitions — opaque hash markers, history compressed, a retrieval tool and system message injected — so the four workloads with a published comparator can be checked without their clone. node bench/compression/proof.mjs:

workloadpayloadtheirsoursverdict
code-search1776592.1%97.8%ours
sre-debugging6569492.2%98.6%ours
issue-triage5417472.8%97.5%ours
codebase-exploration7850247.4%54.7%ours

Four workloads, because those are the four this arm has a published comparator for. The head-to-head harness scores eighteen; the other fourteen are not in this arm, and are scored against their real implementation in the table above.

**`codebase

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo