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.
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.
El problema
Donde gasta OpenAI Codex tus tokens.
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.
Your stack. Your agent. Better context.
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.
terminal
# 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 gainQué 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.
OpenAI Codex + LeanCTX, respondido.
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.
Sí. Cualquier superficie de Codex que cargue la configuración MCP utiliza el mismo servidor local: CLI, extensión de IDE y tareas ejecutadas localmente.
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.