Token Optimizer

Uzun prompt veya dosya içeriğini Claude/Gemini/Groq'a göndermeden önce sıkıştırır. Caveman tarzı filler-silme + TR/EN kısa kalıp eşlemeleri ile ortalama %40-60 input token tasarrufu sağlar. Kullanıcı "bu promptu sıkıştır", "token düşür", "maliyet azalt" dediğinde veya 2000+ karakterlik bir metni işlerken devreye gir.

mustafayilmazart b724ebc 1.5 KB Updated

File contents

Token Optimizer Skill

Kullanım

python <workspace>/mcp-servers/kesif-token-optimizer/src/compressor.py "metin"
# veya
cat uzun.md | python <workspace>/mcp-servers/kesif-token-optimizer/src/compressor.py

Ne zaman otomatik kullan

  1. Bir dosya/metni LLM'e göndermeden önce 2000+ karakterse
  2. Kullanıcı token maliyetinden şikayet ederse
  3. Pipeline'larda batch işlemden önce (her girdi için)

Sıkıştırma stratejisi

  • Filler silme: lütfen, aslında, yani, eee, please, kindly, very, really
  • Uzun→kısa kalıp: "in order to"→"to", "yapabilir misin"→"yap", "approximately"→"≈"
  • Boşluk normalizasyonu: çoklu ws ve nokta birleşimi
  • Agresif mod: gereksiz "that" silme, virgül öncesi ws

Entegrasyon Noktaları

  • instagram-orkestrasyon pipeline'ında her post taslağı → compress
  • udemy-video-pipeline'da script üretiminden önce input compress
  • notebooklm kaynak yüklemeden önce

Ölçüm

Her çağrıda stats döner:

  • char_saving_pct, word_saving_pct — tasarruf oranı
  • Aylık toplam: <workspace>/scripts/connectome/output/token_stats.json

mustafayilmazart/kesif-claude-skills/tree/main/skills/token-optimizer commit b724ebc690

Frequently asked questions

npx skillmds@latest add mustafayilmazart/token-optimizer