Vos agents lisent moins, et comprennent mieux.
TokenSaver compresse automatiquement tout ce qu'un agent IA lit — résultats d'outils, logs, JSON, RAG, historique — avant l'envoi au LLM. La bonne stratégie, pour le bon type de contenu, sans perdre l'information critique.
Les agents IA lisent trop, et paient pour du bruit.
Une compression « one size fits all » ne suffit pas : un tableau JSON de 10 000 lignes ne se traite pas comme un log CI ou un extrait de documentation.
Coûts LLM qui explosent
Chaque appel d'outil, chaque log, chaque doc RAG gonfle la facture — souvent sans valeur ajoutée pour le modèle.
Latence dégradée
Plus de tokens en entrée = plus de temps avant la première réponse et une fenêtre de contexte saturée.
Signal noyé dans le bruit
Un FATAL enfoui ligne 6 742 dans 10 000 lignes de log a peu de chances d'être vu par le modèle.
Trois étapes, intégrées au pipeline.
Détection
TokenSaver identifie le type de contenu de chaque bloc de contexte : JSON, logs, texte, RAG, code, diff Git…
Routage
Une stratégie dédiée compresse ce bloc de façon ciblée — préservant structure, signaux d'erreur et tokens critiques.
Injection
Seul l'essentiel part au LLM. Le contenu original est stocké côté session — récupérable à la demande si l'agent en a besoin.
Chaque type de contenu a sa stratégie.
Chiffres indicatifs, inspirés des benchmarks du marché. Les gains réels dépendent du contenu et de la policy.
Compression agressive,
rien n'est perdu.
Le contenu original est stocké de façon sécurisée dans votre session ou workspace. Le LLM reçoit un résumé compact avec une référence — et peut récupérer le détail à la demande via l'outil tokensaver_retrieve_context.
→ Vous pouvez compresser fort sans craindre de perdre une erreur critique enfouie à la ligne 4 672.
Un levier direct sur coûts, qualité et gouvernance.
Coût
Moins de tokens = facture LLM réduite, sur chaque appel.
Latence
Prompts plus courts = réponses plus rapides pour vos utilisateurs.
Qualité
Moins de bruit = le modèle se concentre sur l'utile.
Gouvernance
Policies par clé API, traçabilité avant/après, ratio et stratégie utilisée.
Sécurité
PII appliqué après compression ; pas de fuite cross-workspace sur le retrieve.
Souveraineté
Logique hébergée chez TokenSaver — aucune dépendance à un service tiers.
Partout où passe une requête IA.
Chat / API pipeline
POST /pipelines/run, API OpenAI-compatible : la compression s'applique à chaque appel.
Proxy egress
Cursor, Claude Code, n8n : vos clients existants passent par TokenSaver sans changer de code.
MCP Gateway
Agents multi-tours et sessions longues : la compression garde les fenêtres de contexte sous contrôle.
Voyez ce que TokenSaver compresse dans votre trafic.
En 30 minutes, on branche un échantillon représentatif et on vous montre les gains — par type de contenu, par workflow, par équipe.