Menos contexto que leer, más espacio para trabajar.

Elimina formato redundante del JSON. Los arrays uniformes pueden compartir nombres de columnas en TOON o una representación tabular, en vez de repetir claves en cada fila. Si se pide JSON, se conserva JSON.

Agrupa líneas repetidas con su número de repeticiones y reduce el ruido del progreso o la compilación. La codificación reversible reconstruye el original; las vistas resumidas conservan una referencia de recuperación.

Resume informes de tests y trazas alrededor de fallos, aserciones y frames relevantes. Los resúmenes de compilación destacan diagnósticos en vez de repetir pasos correctos. Recupera la salida completa si necesitas más.

Las ventanas de diff reducen el contexto circundante. Los esqueletos de código muestran declaraciones y firmas antes de los cuerpos completos. Son ayudas de lectura, no archivos ni patches de reemplazo; el código omitido sigue recuperable.

Reduce el marcado voluminoso de páginas o vectores a una vista de estructura o texto. El original sigue disponible para atributos, coordenadas o detalles exactos que no aparecen en la vista compacta.

Las vistas especializadas condensan notebooks y archivos de dependencias. Los archivos generados grandes y datos base64 pueden convertirse en avisos breves con referencias de recuperación, en vez de llenar el contexto. Son vistas intencionalmente incompletas.

Elimina decoración ANSI, espacios repetidos y relleno de tablas. Las operaciones especializadas pueden abreviar identificadores largos repetidos o conservar solo el principio y final de una salida grande, con el original disponible.

Cuando la tarea solo pide rutas, un directorio, un estado HTTP o un veredicto compatible, la extracción determinista devuelve esa información en vez de toda la salida.

Un encoder disponible ordena fragmentos según la pregunta y selecciona líneas relevantes de salidas grandes. Las líneas conservan su orden original. Es selección extractiva, no una garantía sobre todo lo omitido.

Una referencia identifica contenido guardado. Recupera el original, pide un rango de líneas, busca dentro o usa consultas estructuradas compatibles. Estimaciones y vistas previas ayudan a decidir cuánto leer. La búsqueda solo cubre contenido disponible en el almacén.

El especialista local puede recibir un conjunto acotado de extractos relevantes, responder sobre una referencia, elegir candidatos o comparar varias salidas proporcionadas. Las citas permiten comprobar la respuesta sin empezar con todos los documentos completos.

El Librarian expone indicaciones compactas de operaciones comunes y un catálogo paginado para las demás. Los Bots incluyen un índice de sus skills; el agente pide el contenido cuando lo necesita. Las instrucciones de las skills no se resumen.

Con Token Saver y Graphify activados y la CLI disponible, el host mantiene un grafo del repositorio e indica al agente que lo consulte primero. Las consultas dirigidas pueden reducir la exploración de archivos. Es una integración real del host; la operación del catálogo Librarian con nombre similar no ejecuta la CLI por sí sola.

Las operaciones asistidas por modelo condensan comandos, textos largos y actualizaciones. Las representaciones compactas y resúmenes breves sirven a sus modos específicos. La inferencia local usa el modelo instalado; una API compatible configurada explícitamente usa ese endpoint.

Extrae o agrupa fallos de tests, jobs de CI, diagnósticos, cobertura, snapshots y logs de instalación o compilación. También hay operaciones para contenedores, infraestructura, Kubernetes, dependencias, firma, notarización, accesibilidad y vulnerabilidades. Resumen evidencia; no certifican una compilación correcta.

Consulta roles de archivos, imports, símbolos, estructura JSON, campos, tablas, endpoints o esquemas de base de datos. Resume HTTP/HAR, GraphQL, planes de consulta, benchmarks, crashes, perfiles, procesos, depuración, sanitizers, memoria, llamadas al sistema e inspección binaria. El agente principal puede recuperar detalles antes de actuar.

Prepara vistas menores del historial git, blame, conflictos, conversaciones de PR/MR, tickets y criterios de aceptación. Chats, correos y transcripciones proporcionados pueden convertirse en decisiones o acciones. Otras operaciones resumen subagentes, clasifican resultados, combinan logs, comparan métricas, detectan contradicciones y seleccionan notas de versión.

Las operaciones candidatas pueden sugerir planes, notas de revisión, tests, búsquedas, hipótesis, refactors, clasificación de issues, SQL o textos de versión. Pueden redactar commits, PRs y traducciones compatibles. El agente principal debe verificarlos. No se ejecutan comandos sugeridos automáticamente ni se sustituye tu modelo sin avisar.

La selección automática usa el modelo MLX 1.7B en Macs con hasta 16 GiB de RAM y E4B por encima de 16 GiB. Ajustes permite elegir un modelo o un endpoint compatible con OpenAI. Las rutas determinísticas no necesitan generación; las rutas de encoder y modelo dependen de los runtimes disponibles. La generación externa envía contenido elegible al endpoint configurado.

Las peticiones idénticas pueden reutilizar un resultado. Los embeddings guardados evitan repetir trabajo local de selección. Esto mejora la eficiencia local; un acierto de caché no significa por sí solo menos tokens facturados.

Un duplicado verificado puede apuntar a su original guardado. Las búsquedas y avisos de similitud ayudan a localizar evidencia sin tratar textos parecidos como idénticos. Las comparaciones destacan cambios en fallos; los ejemplos de corrección pueden ayudar a consultas posteriores.

Las respuestas compactas, el catálogo bajo demanda y la retirada de trazas de razonamiento mantienen las respuestas enfocadas. Prompts locales estables y controles de caché evitan sobrecarga; no reescriben instrucciones de seguridad ni garantizan precios de caché del proveedor.

Las ejecuciones admitidas reciben instrucciones para mensajes compactos y referencias a fragmentos repetidos. RCW1 se solicita solo si usa como máximo el 45% de los tokens del texto conciso equivalente; de lo contrario se mantiene el texto. Debe preservar literales, negación, orden y aprobaciones. Esta regla no equivale a un ahorro medido del 55% en cada conversación.

Un resultado más pequeño también puede reducir el contexto repetido en turnos posteriores. El app estima ese beneficio con totales permanentes por conversación y número de ejecuciones, con un mínimo derivado de lecturas de caché reportadas cuando es mayor. Es una estimación contrafactual, distinta de los aciertos de caché local y del descuento real del proveedor.

Los wrappers interceptan salidas ruidosas aptas y los pipes explícitos de distill comprimen texto proporcionado. Los hooks solo se aplican donde se admite reemplazar la salida. Se protegen herramientas de salida exacta, skills, mensajes del usuario y permisos; la cobertura varía por proveedor. En la implementación actual, Claude tiene un hook PostToolUse de sustitución; Codex y Grok usan wrappers de shell elegibles y pipes explícitos, no reescritura universal de lecturas nativas. cat, rg, sed y jq conservan la salida, salvo una petición explícita de extracción con distill.

La entrada grande se divide en peticiones acotadas. La recuperación por MCP permite acceder a la salida guardada o pedir una vista menor. Dividir permite comprimir tamaños mayores; no multiplica el ahorro por sí solo.

También hay rutas condicionadas para relecturas sin cambios, deduplicación entre turnos, ocultación de resultados o argumentos antiguos, agrupación de tareas en cola y contexto compacto de continuidad. Requieren integración, activación y recuperación. No reescriben universalmente las sesiones activas. El host macOS activa las puertas de rollout en ejecuciones admitidas de Token Saver; cada operación verifica su elegibilidad y recuperación. Las preferencias separadas de compactación del historial y aprendizaje de sesiones están desactivadas por defecto: una puede compactar salidas persistidas con recuperación; la otra puede escribir reglas aprendidas en instrucciones administradas. Su presencia en el código no significa que cada usuario las haya activado.

Las entradas de OCR/diffs de imágenes, audio, video, documentos, hojas de cálculo, consultas de grafo/LSP/AST, cambios de archivos, watches y codemods necesitan herramientas y entradas del host. Una entrada no prueba una integración activa: las operaciones no compatibles devuelven no disponible. El texto extraído puede usar las técnicas anteriores.

Auto es un modo de ruteo separado para el trabajo del agente. Cuando está activo, el cálculo añade una estimación equivalente a tokens del 25% del ahorro medido en salidas de herramientas. No es una reducción medida en cada llamada ni garantiza menor factura o calidad idéntica.

Antes de entregar una vista que omite detalles, la ruta de recuperación guarda y verifica el original. Las referencias están ligadas a su ámbito. Si no se puede asegurar la recuperación, se rechaza esa entrega o se usa el original. Recuperable no significa compresión sin pérdidas.

Según la ruta, los controles protegen valores literales, verifican citas, rechazan resúmenes sin respaldo y usan controles semánticos/NLI disponibles. Los umbrales rechazan reducciones insuficientes. Los límites de tiempo permiten continuar por una ruta más segura. Reducen riesgo, sin garantizar razonamiento idéntico.

El modo local comprime en tu Mac; una API externa configurada recibe el contenido apto. Tu proveedor de programación sigue recibiendo sus peticiones. Los controles de secretos e inyección limitan operaciones.

Las sustituciones entregadas registran la diferencia entre las estimaciones de tokens del original y la salida compacta. Estimated save también incluye estimaciones de respuestas breves, actividad de Graphify, reutilización entre turnos y Auto cuando corresponda. Compara con un agente hipotético sin estas funciones, no con una factura. Los candidatos rechazados no suman ahorro medido.