LLMコンテキスト＆トークン圧縮ツール（Context Trimmer）
ソースコードや長文から余分な改行、コメント、装飾タグを除去し、トークン消費とAPI費用を大幅削減。
LLMコンテキスト＆トークン削減（Context Trimmer）ツール
余分な改行、コメント、画像URL、過去の会話履歴をトリミングし、API利用料金を30〜60%削減。
=== 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.
概要
ChatGPTやClaudeに長文コードやドキュメントを投入する前にトークン数を最適化する無料ツール。
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
高速＆直感的Paste 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.
主な機能とメリット
サーバーへのアップロードなし。重要なデータは端末内で安全に保護されます。
ネットワーク待機なしでリアルタイムに計算結果を表示。
会員登録や利用制限は一切ありません。
スマホ、タブレット、PCでシームレスに利用可能。
W3C標準に準拠したハードウェアアクセラレーションによる高速処理。
- 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.
よくある質問
2 よくある質問と回答Will 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).