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LeanCTX para OpenAI Codex

Codex é rápido para implantar.
Faça a implantação ser enxuta.

LeanCTX reduz o uso de tokens do OpenAI Codex em 60–90%: a integração MCP fornece leituras comprimidas e conscientes AST, relidos armazenados em cache de ~13 tokens e saída de comando 88–99% menor. lean-ctx setup detecta automaticamente o Codex e escreve a configuração. Os agentes mantêm seu fluxo de trabalho; o contexto fica enxuto.

Instalar gratuitamente Todas as 30+ ferramentas

O problema

Onde OpenAI Codex gasta seus tokens.

Tarefas paralelas multiplicam a conta

O Codex executa muitas tarefas contra o mesmo repositório, e cada uma relê os mesmos arquivos do zero.

Cloud + local ambos pagam por token

Se as tarefas rodarem no sandbox em nuvem ou localmente, dumps de arquivo brutos e logs verbosos inflacionam cada execução.

AGENTS.md não pode corrigir o volume

Instruções moldam o comportamento, mas não podem encolher um arquivo de 4.200 tokens. O volume precisa de uma camada de contexto, não de um prompt.

A integração

Como o LeanCTX se conecta a OpenAI Codex.

Servidor MCP para Codex

A configuração do lean-ctx registra o servidor MCP na configuração do Codex. Leituras, buscas e chamadas de shell passam pelo motor de compressão.

Mapeamento de ferramentas AGENTS.md

A configuração adiciona o bloco de preferência de ferramentas para que os agentes Codex chamem ctx_read e ctx_shell por padrão.

Um cache para cada tarefa

Tarefas paralelas compartilham o mesmo cache de sessão local. A segunda tarefa a tocar um arquivo paga ~13 tokens em vez da leitura completa.

Setup

Um comando. Detectado automaticamente.

# instalar LeanCTX

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

# detetar automaticamente o Codex e configurar MCP + AGENTS.md

$ lean-ctx setup

# verificar a conexão

$ lean-ctx doctor

# ver o recibo

$ lean-ctx gain

O que muda

Três momentos você notará.

A segunda tarefa é quase gratuita

A primeira tarefa explorou o repositório; a segunda acerta o cache. O contexto compartilhado em execuções paralelas é onde as economias se acumulam.

Logs que cabem num piscar de olhos

A saída de teste e build chega como erros mais resultados. O raciocínio do Codex permanece no diff em vez da rolagem.

Números que você pode verificar

relatório de benchmark lean-ctx . reproduz as economias no seu próprio repositório, metodologia incluída.

FAQ

OpenAI Codex + LeanCTX, respondido.

Como reduzir o uso de tokens do OpenAI Codex?

Instale LeanCTX e execute lean-ctx setup. O Codex recebe ferramentas MCP servindo leituras comprimidas cientes de AST (60–90% menos tokens), re-leituras em cache de ~13 tokens e saída compacta do shell, em todas as tarefas na máquina.

O LeanCTX funciona com o Codex CLI e a extensão IDE?

Sim. Qualquer superfície Codex que carregue a configuração MCP usa o mesmo servidor local: CLI, extensão IDE e tarefas executadas localmente.

Algo é enviado para servidores adicionais?

Não. LeanCTX roda inteiramente na sua máquina com zero telemetria. Ele fica entre Codex e o seu sistema de arquivos. Nada novo sai da máquina.

Usando isso no trabalho?

O Team dá à sua organização um plano de contexto compartilhado e auditado, e o livro-razão prova a economia para finanças. O uso local permanece gratuito para sempre, imposto pelo CI.

Instalar gratuitamente Ver planos Team

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