╭──────────────────────────────────────────╮ ╭──────────────────────────────────────────╮ │ >>>>>>>>>>>>>>> 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 працює швидко.
Зробіть його легким.

LeanCTX зменшує використання токенів OpenAI Codex на 60–90%: інтеграція MCP надає стиснені, усвідомлені AST вхідні дані, кешовані повторні читання приблизно за 13 токенів та вивід команд менший на 88–99%. Налаштування lean-ctx автоматично виявляє Codex та записує конфігурацію. Агенти зберігають свій робочий процес; контекст стає легким.

Встановити безкоштовно Усі 30+ інструментів

Проблема

Де витрачає OpenAI Codex ваші токени.

Паралельні завдання множать рахунок

Codex виконує багато завдань проти одного й того ж репозиторію, і кожне з них повторно читає ті самі файли з нуля.

Cloud + local обидва платять за токени

Незалежно від того, чи виконуються завдання в хмарному песочниці, чи локально, сирі дампи файлів та детальні журнали збільшують кожен окремий прогін.

AGENTS.md не може виправити обсяг

Інструкції формують поведінку, але вони не можуть зменшити файл розміром 4200 токенів. Обсягу потрібен контекстний шар, а не промпт.

Інтеграція

Як LeanCTX інтегрується в OpenAI Codex.

Сервер MCP для Codex

Налаштування lean-ctx реєструє сервер MCP в конфігурації Codex. Читання, пошук та виклики оболонки маршрутизуються через механізм стиснення.

Мапування інструментів AGENTS.md

Налаштування додає блок пріоритету інструментів, щоб агенти Codex за замовчуванням викликали ctx_read та ctx_shell.

Один кеш для кожного завдання

Паралельні завдання використовують один і той же локальний кеш сесії. Друге завдання, яке звертається до файлу, платить ~13 токенів замість повного читання.

Setup

Одна команда. Автовиявлено.

# встановити LeanCTX

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

# автоматично виявляє Codex та налаштовує MCP + AGENTS.md

$ lean-ctx setup

# перевірити підключення

$ lean-ctx doctor

# подивитися квитанцію

$ lean-ctx gain

Що змінилося

Три моменти ви помітите.

Друге завдання майже безкоштовне

Завдання одне дослідило репозиторій; завдання друге звертається до кешу. Спільний контекст у паралельних прогонах — це місце, де економія накопичується.

Журнали, які поміщаються в один погляд

Вивід тестування та збірки надходить як помилки плюс результат. Розмірковування Codex залишається у diff замість скролбаку.

Числа, які ви можете перевірити

звіт про бенчмарки lean-ctx . відтворює економію у вашому власному репозиторії, включаючи методологію.

FAQ

OpenAI Codex + LeanCTX: відповіді на запитання.

Як мені зменшити використання токенів OpenAI Codex?

Встановіть LeanCTX та запустіть lean-ctx setup. Codex отримує MCP інструменти для обробки стиснутих читань, усвідомлених AST (на 60–90% менше токенів), ~13-токенні кешовані повторні читання та компактний вивід оболонки, для всіх завдань на машині.

Чи працює LeanCTX з Codex CLI та IDE розширенням?

Так. Будь-яка поверхня Codex, яка завантажує конфігурацію MCP, використовує той самий локальний сервер: CLI, IDE розширення та локально виконані завдання.

Чи щось надсилається на додаткові сервери?

Ні. LeanCTX працює повністю на вашій машині з нульовою телеметрією. Він знаходиться між Codex та вашою файловою системою. Ніщо нове не залишає машину.

Використовуєте це в роботі?

Team надає вашій організації цілий спільний, аудитований контекстний план, а реєстр доводить економію для фінансів. Локальне використання залишається безкоштовним назавжди, що забезпечується CI.

Встановити безкоштовно Переглянути плани Team

Codex працює швидко.Зробіть його легким.