Дмитрий Синявский, SR-иженер и спикер (@r3code)
Заметки о замеченном и замечательном.
SRE, SLI/SLO, логи, наблюдаемость.
Кейсы.
₽: Консультации, аудит SRE практик, организация SRE без SRE, разработка ПО на заказ
Дублирую в MAX https://clck.ru/3Sr7qM
Post #237
158
Эффективная работы с AI-агентами, как экономить токены
Привет, киты 🐳!
Наверно все уже видели ролик, где показан расход на токены при одинаковом наборе запросов к разным моделям AI.
Его тут не будет, а будет набор инструментов которые помогут экономить токены.
При работе с кодом (разработка)
- MCP для быстрой навигации по коду для агентов https://github.com/colbymchenry/codegraph — снижает использование токенов на 35%, утилит на 70%, работает локально
- Роутер для отправки простых задач и вопросов более дешевым моделям https://github.com/fendouai/CodexSaver
- Скилл для Calude.ai, что может сокращать использование токенов почти на 65% — https://github.com/juliusbrussee/caveman
- RTK прокси-сервер CLI, который снижает потребление токенов LLM на 60–90 % при выполнении стандартных команд для разработчиков — https://github.com/rtk-ai/rtk
- AgentMemory постоянная память для агентов https://github.com/rohitg00/agentmemory
Радикальные методы
Замена на локальную модель. Вот есть предобученный Qwen3 по базе Claude Sonet 4.6, пишет также хорошо — https://huggingface.co/hesamation/Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF
Дополнительно
- Утилита для улучшения вашего AI-скилла https://github.com/microsoft/SkillOpt - гоняет скилл, проверяет и улучшает. Да вы потратите токены на это, но после будете тратить меньше, так как результат будете получать быстрее.
❓А вы какие обвязки для своих AI-агентов используете ?
#эффективность #ai-агегнты #ai #claude #codex #skills #ai-skill
Привет, киты 🐳!
Наверно все уже видели ролик, где показан расход на токены при одинаковом наборе запросов к разным моделям AI.
Его тут не будет, а будет набор инструментов которые помогут экономить токены.
При работе с кодом (разработка)
- MCP для быстрой навигации по коду для агентов https://github.com/colbymchenry/codegraph — снижает использование токенов на 35%, утилит на 70%, работает локально
- Роутер для отправки простых задач и вопросов более дешевым моделям https://github.com/fendouai/CodexSaver
- Скилл для Calude.ai, что может сокращать использование токенов почти на 65% — https://github.com/juliusbrussee/caveman
- RTK прокси-сервер CLI, который снижает потребление токенов LLM на 60–90 % при выполнении стандартных команд для разработчиков — https://github.com/rtk-ai/rtk
- AgentMemory постоянная память для агентов https://github.com/rohitg00/agentmemory
Радикальные методы
Замена на локальную модель. Вот есть предобученный Qwen3 по базе Claude Sonet 4.6, пишет также хорошо — https://huggingface.co/hesamation/Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF
Дополнительно
- Утилита для улучшения вашего AI-скилла https://github.com/microsoft/SkillOpt - гоняет скилл, проверяет и улучшает. Да вы потратите токены на это, но после будете тратить меньше, так как результат будете получать быстрее.
❓А вы какие обвязки для своих AI-агентов используете ?
#эффективность #ai-агегнты #ai #claude #codex #skills #ai-skill






