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LeanCTX para OpenAI Codex

Codex funciona rápido.
Haz que funcione ligero.

LeanCTX reduce el uso de tokens de OpenAI Codex en un 60–90%: la integración MCP sirve lecturas comprimidas y conscientes del AST, releídas almacenadas en caché de ~13 tokens y una salida de comandos más pequeña en un 88–99%. lean-ctx setup detecta automáticamente Codex y escribe la configuración. Los agentes mantienen su flujo de trabajo; el contexto se vuelve ligero.

Instalar gratis Más de 30 herramientas

El problema

Donde gasta OpenAI Codex tus tokens.

Las tareas paralelas multiplican la factura

Codex ejecuta muchas tareas contra el mismo repositorio, y cada una vuelve a leer los mismos archivos desde cero.

Nube + local pagan por token

Ya sea que las tareas se ejecuten en un sandbox en la nube o localmente, los volcamientos de archivos sin procesar y los registros detallados inflan cada ejecución.

AGENTS.md no puede solucionar el volumen

Las instrucciones moldean el comportamiento, pero no pueden reducir un archivo de 4.200 tokens. El volumen necesita una capa de contexto, no un prompt.

La integración

Cómo se conecta LeanCTX a OpenAI Codex.

Servidor MCP para Codex

La configuración de lean-ctx registra el servidor MCP en la configuración de Codex. Las lecturas, búsquedas y llamadas a shell pasan por el motor de compresión.

Mapeo de herramientas AGENTS.md

La configuración añade el bloque de preferencia de herramientas para que los agentes de Codex llamen a ctx_read y ctx_shell por defecto.

Una caché para cada tarea

Las tareas paralelas comparten la misma caché de sesión local. La segunda tarea que toca un archivo paga ~13 tokens en lugar de la lectura completa.

Setup

Un comando. Detectado automáticamente.

# instalar LeanCTX

$ curl -fsSL https://leanctx.com/install.sh | sh

# detección automática de Codex y configuración de MCP + AGENTS.md

$ lean-ctx setup

# verificar el cableado

$ lean-ctx doctor

# ver el recibo

$ lean-ctx gain

Qué cambia

Tres momentos te darás cuenta de que.

La segunda tarea es casi gratis

La primera tarea exploró el repositorio; la segunda golpea la caché. El contexto compartido en ejecuciones paralelas es donde se acumulan los ahorros.

Registros que caben de un vistazo

El resultado de prueba y construcción llega como errores más resultados. El razonamiento de Codex permanece en el diff en lugar del scrollback.

Números que puedes verificar

reporte de benchmark de lean-ctx . reproduce los ahorros en su propio repositorio, incluyendo la metodología.

FAQ

OpenAI Codex + LeanCTX, respondido.

¿Cómo puedo reducir el uso de tokens de OpenAI Codex?

Instale LeanCTX y ejecute lean-ctx setup. Codex obtiene herramientas MCP que sirven lecturas comprimidas conscientes del AST (60–90% menos tokens), relecturas en caché de ~13 tokens y salida compacta de la shell, para todas las tareas en la máquina.

¿Funciona LeanCTX con Codex CLI y la extensión de IDE?

Sí. Cualquier superficie de Codex que cargue la configuración MCP utiliza el mismo servidor local: CLI, extensión de IDE y tareas ejecutadas localmente.

¿Se envía algo a servidores adicionales?

No. LeanCTX se ejecuta completamente en su máquina con cero telemetría. Se sitúa entre Codex y su sistema de archivos. Nada nuevo sale de la máquina.

¿Usándolo en el trabajo?

Team proporciona a toda tu organización un plano de contexto compartido y auditado, y el libro mayor prueba los ahorros para finanzas. El uso local sigue siendo gratuito para siempre, aplicado por CI.

Instalar gratis Ver planes Team

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