Podador de Contexto y Tokens para LLM
Reduce del 20% al 50% el consumo de tokens en código y documentación eliminando espacios innecesarios y comentarios.
Recortador de Contexto y Tokens LLM (Context Trimmer)
Reduzca el consumo de tokens eliminando espacios, comentarios y turnos antiguos para abaratar llamadas API.
=== SECTION 1: OVERVIEW & CORE PRINCIPLES === The platform provides a high-throughput event-driven microservices architecture. Every incoming request must carry a valid Bearer token in the Authorization header. ### Message Exchange Protocol: 1. Client sends POST request to /v1/events. 2. Gateway verifies HMAC signature. 3. Worker thread dispatches event to Kafka queue. User: How do I handle 429 Too Many Requests? Assistant: When receiving a 429 status, inspect the 'Retry-After' header and use exponential backoff with jitter. User: Can you show me an example? Assistant: Yes, here is an example in JavaScript using setTimeout.
Descripción General
Herramienta gratuita para optimizar y reducir tokens en código y textos antes de enviarlos a ChatGPT o Claude.
LLM Context Trimmer & Token Pruner Guide
While modern LLMs boast massive context windows, bloated context inflates API costs and degrades reasoning recall ("lost in the middle").
Source code files and markdown documentation often contain redundant whitespace, verbose comments, and badge links that consume expensive tokens needlessly.
This client-side utility prunes 20% to 50% of wasted tokens while preserving semantic intent.
How to Prune and Compress Prompt Context
Rápido e IntuitivoPaste Source Content
Paste your code, raw logs, or markdown documentation into the input panel.
Toggle Pruning Options
Enable comment stripping, whitespace collapsing, and badge removal.
Inspect Savings & Copy
Check the real-time token reduction percentage and copy the clean context.
Características Principales y Ventajas
Sin subidas a servidores. Todo se procesa de forma segura en la memoria de su dispositivo.
Resultados al instante sin colas de espera ni tiempos de carga de red.
Sin registros, sin suscripciones y sin tarifas ocultas.
Diseño adaptable a móviles, tabletas y ordenadores de escritorio.
Procesamiento en tiempo real compatible con estándares web modernos W3C.
- Strip SVG badges and image tags from GitHub READMEs before asking LLMs to summarize libraries.
- Collapse repetitive log timestamps to keep error traces within strict token limits.
Preguntas Frecuentes
2 Preguntas y RespuestasWill removing comments hurt code generation accuracy?
Usually not. Clean identifiers allow LLMs to comprehend logic without bulky license headers or inline comments.
How is token count estimated?
Using standard BPE tokenization approximations (~4 characters or 0.75 words per token).
Herramientas Relacionadas
Limpiador de Texto y Ordenador de Líneas
Elimina espacios extra, líneas duplicadas, etiquetas HTML y ordena alfabéticamente.
Minificador de Código HTML, CSS y JavaScript
Comprime código eliminando espacios y comentarios para optimizar la velocidad de carga.