Optimisez votre pipeline IA métier sans écrire de code.
Cache sémantique, compression multi-format, routage à la demande, RAG scopé et contrôle PII : les modules s'exécutent dans un ordre fixe avant chaque appel modèle. Vous gardez la main sur vos coûts, votre latence et vos données — quel que soit le fournisseur derrière.
Un pipeline gouverné, exécuté dans le même ordre à chaque appel.
Cet ordre fixe — cache, RAG, compression, PII, modèle, métriques — est ce qui rend le debug court et les audits ennuyeux. Vous configurez, TokenSaver applique.
Cache sémantique
Les prompts équivalents sémantiquement (pas seulement identiques) sont servis depuis le cache aligné sur le préfixe stable, sans appel modèle.
RAG scopé
Récupération vectorielle scopée par utilisateur, workspace et collection — le contexte métier stays dans votre périmètre.
Compression intelligente
Détection automatique du type de contenu (JSON, code, logs, diffs, texte) et compression adaptée avant injection dans le contexte — jusqu'à -90% sur JSON & logs.
Détection PII
Anonymisation ou rédaction configurable des données sensibles avant qu'elles ne quittent votre policy boundary.
Routage à la demande
Le meilleur modèle est sélectionné selon coût, latence, sensibilité et complexité — même API, même clé.
Métriques & audit
Trace timeline, tokens, coût, hit cache, attribution RAG et décisions PII — exportables OpenTelemetry.
Un compresseur par type de contenu, choisi automatiquement.
TokenSaver s'appuie sur des approches inspirées de la recherche (Microsoft LLMLingua, entropy preservation, détection ML type-aware) et intègre en natif un router qui détecte le type de contenu et applique le bon compresseur — sans configuration, sans troncature aveugle. La structure est préservée, seul le bruit est réduit.
Zero-config par défaut : la détection (patterns + ML type-aware), le routage et la compression s'exécutent automatiquement. Vous gardez la main pour ajuster la cible de compression, activer la préservation d'entropie (UUIDs, hashes) ou stocker les originaux pour un accès à la demande.
Les meilleures approches d'optimisation IA, packagées pour l'entreprise.
Vous n'avez pas à intégrer des dizaines de librairies éparses. Les meilleures techniques de compression et de routage sont intégrées, éprouvées et gouvernées — avec des métriques exportables pour vos équipes FinOps.
Recherche appliquée
Compression prompt/context inspirée des travaux LLMLingua (Microsoft Research), scoring d'importance par récence et pertinence sémantique, préservation d'entropie sur les tokens critiques.
Briques open source
Détection de contenu ML-based, compresseurs spécialisés par type (JSON, code, logs, diffs) et orchestration LangChain / LangGraph — le tout intégré nativement au pipeline gouverné.
Sans réécrire vos agents
TokenSaver s'intercale entre vos apps et les modèles via une API OpenAI/Anthropic-compatible. Les optimisations s'appliquent à LangChain, LangGraph, CrewAI, n8n, Make, Zapier, Open WebUI, LibreChat.
Maîtrisez votre TCO IA en temps réel.
Budgets & alertes
Fixez un budget par projet, équipe ou API key. Recevez une alerte avant dépassement, coupez proprement au seuil.
Allocation des coûts
Chaque appel est étiqueté par workspace, utilisateur, modèle et pipeline — pour une refacturation interne juste.
Overrides par requête
Ajustez cache, RAG, compression et PII via headers X-Tokensaver-* sans dupliquer votre policy layer.
Consolidation multi-provider
Une source unique de vérité pour votre TCO IA — OpenAI, Anthropic, Gemini, Mistral, DeepSeek, Grok, OpenRouter.
Un seul chemin, du prompt à la réponse.
Que vos équipes appellent l'API OpenAI-compatible, l'API Anthropic-compatible, le SDK Python ou un serveur MCP, elles empruntent le même pipeline gouverné.
Prêt à réduire de -45% vos tokens sans toucher au code ?
Activez le pipeline TokenSaver sur vos agents existants et mesurez l'impact en temps réel — cache, compression, routage, PII, FinOps.