╭──────────────────────────────────────────╮ ╭──────────────────────────────────────────╮ │ >>>>>>>>>>>>>>> ctx_read >>>>>>>>>>>> │ │ >>>>>>>>>>>>>>> ctx_read >>>>>>>>>>>> │ ┌─────────────┐ │ >>>>>>>>>>>>>>> compress >>>>>>>>>>>> │ ┌──────────┐ ┌─────────────┐ │ >>>>>>>>>>>>>>> compress >>>>>>>>>>>> │ ┌──────────┐ │ 100K tokens │ =========>│ >>> AST >>> cache >>> signal >>> │ =========> │ ~5K tok │ │ 100K tokens │ =========>│ >>> AST >>> cache >>> signal >>> │ =========> │ ~5K tok │ └─────────────┘ │ >>>>>>>>>>>>>>> filter >>>>>>>>>>>> │ └──────────┘ └─────────────┘ │ >>>>>>>>>>>>>>> filter >>>>>>>>>>>> │ └──────────┘ │ >>>>>>>>>>>>>>> dedupe >>>>>>>>>>>> │ │ >>>>>>>>>>>>>>> dedupe >>>>>>>>>>>> │ ╔══════════════╗ ╰──────────────────────────────────────────╯ ╔══════════╗ ╔══════════════╗ ╰──────────────────────────────────────────╯ ╔══════════╗ ║ raw input ║ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ LeanCTX ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ║ output ║ ║ raw input ║ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ LeanCTX ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ║ output ║ ╚══════════════╝ ╚══════════╝ ╚══════════════╝ ╚══════════╝ ┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄ ┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │▓▓│ │▓▓│ │▓▓│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │▓▓│ │▓▓│ │▓▓│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ ───> │▓▓│ │▓▓│ │▓▓│ ───> │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ ───> │▓▓│ │▓▓│ │▓▓│ ───> │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ file file file file read cache send tok tok tok tok tok tok file file file file read cache send tok tok tok tok tok tok ╭──────────────────────────────────────────╮ ╭──────────────────────────────────────────╮ │ >>>>>>>>>>>>>>> ctx_read >>>>>>>>>>>> │ │ >>>>>>>>>>>>>>> ctx_read >>>>>>>>>>>> │ ┌─────────────┐ │ >>>>>>>>>>>>>>> compress >>>>>>>>>>>> │ ┌──────────┐ ┌─────────────┐ │ >>>>>>>>>>>>>>> compress >>>>>>>>>>>> │ ┌──────────┐ │ 100K tokens │ =========>│ >>> AST >>> cache >>> signal >>> │ =========> │ ~5K tok │ │ 100K tokens │ =========>│ >>> AST >>> cache >>> signal >>> │ =========> │ ~5K tok │ └─────────────┘ │ >>>>>>>>>>>>>>> filter >>>>>>>>>>>> │ └──────────┘ └─────────────┘ │ >>>>>>>>>>>>>>> filter >>>>>>>>>>>> │ └──────────┘ │ >>>>>>>>>>>>>>> dedupe >>>>>>>>>>>> │ │ >>>>>>>>>>>>>>> dedupe >>>>>>>>>>>> │ ╔══════════════╗ ╰──────────────────────────────────────────╯ ╔══════════╗ ╔══════════════╗ ╰──────────────────────────────────────────╯ ╔══════════╗ ║ raw input ║ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ LeanCTX ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ║ output ║ ║ raw input ║ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ LeanCTX ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ║ output ║ ╚══════════════╝ ╚══════════╝ ╚══════════════╝ ╚══════════╝ ┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄ ┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │▓▓│ │▓▓│ │▓▓│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │▓▓│ │▓▓│ │▓▓│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ ───> │▓▓│ │▓▓│ │▓▓│ ───> │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ ───> │▓▓│ │▓▓│ │▓▓│ ───> │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ file file file file read cache send tok tok tok tok tok tok file file file file read cache send tok tok tok tok tok tok

LeanCTX для OpenAI Codex

Codex работает быстро.
Сделайте его легким.

LeanCTX снижает использование токенов OpenAI Codex на 60–90%: интеграция MCP предоставляет сжатые данные, осведомленные об AST, кэшированные повторные чтения примерно за 13 токенов и вывод команд, уменьшенный на 88–99%. Настройка lean-ctx автоматически обнаруживает Codex и записывает конфигурацию. Агенты сохраняют свой рабочий процесс; контекст становится легким.

Установить бесплатно Все 30+ инструментов

Проблема

Где OpenAI Codex тратит ваши токены.

Параллельные задачи умножают счет

Codex выполняет множество задач против одного и того же репозитория, и каждая из них заново читает одни и те же файлы с нуля.

Облако + локально — плата за токен

Независимо от того, запускаются ли задачи в облачной песочнице или локально, сырые дампы файлов и подробные журналы раздувают каждый запуск.

AGENTS.md не может решить проблему объема

Инструкции формируют поведение, но они не могут уменьшить файл объемом 4200 токенов. Объем требует контекстного слоя, а не промпта.

Интеграция

Как LeanCTX подключается к OpenAI Codex.

Сервер MCP для Codex

Настройка lean-ctx регистрирует сервер MCP в конфигурации Codex. Чтение, поиск и вызовы shell проходят через механизм сжатия.

Сопоставление инструментов AGENTS.md

Настройка добавляет блок предпочтений инструментов, чтобы агенты Codex по умолчанию вызывали ctx_read и ctx_shell.

Кэш для каждой задачи

Параллельные задачи используют один и тот же локальный кэш сессии. Вторая задача, которая обращается к файлу, платит ~13 токенов вместо полного чтения.

Setup

Одна команда. Автоматически обнаружено.

# установка LeanCTX

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

# автоматическое обнаружение Codex и настройка MCP + AGENTS.md

$ lean-ctx setup

# проверка подключения

$ lean-ctx doctor

# см. квитанцию

$ lean-ctx gain

Что изменилось

Три момента вы заметите.

Вторая задача почти бесплатна

Первая задача исследовала репозиторий; вторая использует кэш. Совместный контекст в параллельных запусках — это где происходит накопление экономии.

Журналы, которые видно с первого взгляда

Вывод тестов и сборки поступает как ошибки плюс результат. Рассуждения Codex остаются в diff, а не в прокрутке.

Цифры, которые можно проверить

отчет по бенчмаркам lean-ctx . воспроизводит экономию на вашем собственном репозитории, включая методологию.

FAQ

OpenAI Codex + LeanCTX: ответы на вопросы.

Как мне уменьшить использование токенов OpenAI Codex?

Установите LeanCTX и запустите lean-ctx setup. Codex получает инструменты MCP для обслуживания сжатых AST-aware чтений (на 60–90% меньше токенов), ~13-токеновых кэшированных повторных чтений и компактный вывод оболочки, для всех задач на машине.

Работает ли LeanCTX с Codex CLI и расширением IDE?

Да. Любая поверхность Codex, которая загружает конфигурацию MCP, использует один и тот же локальный сервер: CLI, расширение IDE и локально выполненные задачи.

Что-нибудь отправляется на дополнительные серверы?

Нет. LeanCTX работает полностью на вашей машине с нулевой телеметрией. Он находится между Codex и вашей файловой системой. Ничего нового не покидает машину.

Используете это в работе?

Team предоставляет всей вашей организации единую, аудируемую контекстную плоскость, а реестр доказывает экономию для финансового отдела. Локальное использование остается бесплатным навсегда и обеспечивается CI.

Установить бесплатно Посмотреть планы Team

Codex работает быстро.Сделайте его легким.