caveman vs token-optimizer : style ou cartes de structure ?

Les deux publient des chiffres crédibles, de part et d'autre du tuyau. L'un est gratuit pour tous, l'autre seulement si vous n'êtes pas une entreprise. C'est ça qui tranche.

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Par Paul Irolla

Founder · AI & developer tools · Tokenade

Docteur en IA · conçoit des outils d'optimisation de tokens pour agents de code

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Fait partie du pilier réduire l'usage des tokens dans Claude Code. Cette page oppose l'outil côté sortie le plus fort à l'un des plus forts côté entrée.

caveman ou token-optimizer : lequel choisir ?

token-optimizer pour du travail de code agentique — mais lisez sa licence avant de l'installer dans un cadre commercial. caveman réduit les tokens émis par le modèle, de 65 % en moyenne. token-optimizer attaque le côté entrant, surtout en transformant un fichier de 180K tokens en environ 250 tokens de structure. Dans les sessions agentiques, le trafic entrant domine le sortant d'environ un ordre de grandeur : les deux visent donc des parts très différentes de la même facture. La licence est l'autre axe, et ce n'est pas une note de bas de page. caveman est gratuit et ouvertement licencié. token-optimizer est en PolyForm Noncommercial : gratuit pour un usage personnel ou en petite équipe, licence payante requise pour l'usage commercial. Je maintiens un benchmark ouvert de sessions longues et je vends un outil concurrent. caveman n'y montre aucune économie de coût de session mesurable ; token-optimizer n'y a pas été mesuré.

Que fait token-optimizer exactement ?

Quatre couches, visant des problèmes réellement différents :
  • Les cartes de structure AST. Un fichier de 180K tokens devient environ 250 tokens de structure — signatures, symboles, forme. Soit 95–99 % de compression sur la charge qui fait le plus mal, et ça marche parce que l'agent a en général besoin de savoir ce qu'il y a dans un fichier plutôt que de le lire.
  • La compaction intelligente à checkpoints progressifs. L'état de session est condensé à mesure qu'il grossit au lieu d'être jeté et redémarré.
  • Un score de qualité à 7 signaux, qui guette la dégradation en cours de session, quand les réponses de l'agent empirent parce que sa fenêtre s'est remplie de bruit. Presque rien d'autre dans la catégorie ne modélise cela.
  • Un tableau de bord HTML complet : coûts par tour, mix de modèles, analyse du cache, répartition par sous-agent, détection de dérive.
Il fonctionne sur Claude Code, OpenCode, OpenClaw et Codex. L'installation est plus lourde hors de Claude Code, il porte une forte dépendance Python locale, et n'expose aucune API transparente pour des intégrations tierces.

Que fait caveman exactement ?

Il bascule le modèle en parole télégraphique, à quatre niveaux — lite, full, ultra, wenyan — via une commande /caveman. Un skill ou plugin JavaScript couvrant plus de 30 agents avec détection automatique, installé par un curl ou irm de 30 secondes, avec un badge de statusline affichant les économies cumulées. Son benchmark est le plus honnête de la catégorie : 65 % de réduction de sortie en moyenne, fourchette 22–87 %, mesuré sur les reçus bruts de l'API Claude contre une base déjà concise. Pas une simulation, pas une estimation de tokens. Deux extras côté entrée l'accompagnent :
  • caveman-shrink, un middleware MCP qui compresse les descriptions d'outils de n'importe quel serveur.
  • caveman-compress, qui réécrit CLAUDE.md en forme télégraphique — environ 46 % d'économie d'entrée sur un fichier renvoyé à chaque tour.
Le compromis annoncé : l'application du style peut dégrader la qualité de raisonnement sur les explications nuancées.

Deux benchmarks honnêtes, deux questions différentes

C'est la paire où les deux éditeurs ont mesuré soigneusement et où aucun chiffre ne répond à votre question. caveman a mesuré la réduction de sortie sur de vrais reçus d'API. C'est rigoureux, et c'est cadré sur les mots propres du modèle. token-optimizer a mesuré la compression sur un fichier : 180K tokens vers 250. Rigoureux aussi, cadré aussi — sur la charge qu'il remplace, pas sur une session. Aucun ne mesure « ce qui arrive à ma facture mensuelle », qui dépend de la part de votre trafic tombant dans chaque périmètre. C'est pourquoi la première action utile ici n'est d'installer ni l'un ni l'autre, mais de lancer npx ccusage@latest et de lire votre répartition entrée/sortie.

Se composent-ils ?

Oui, sans friction. Ils opèrent de part et d'autre du modèle et ne partagent aucun état. Faire tourner les deux est cohérent pour qui a le droit d'utiliser token-optimizer. Il y a même une petite synergie : le tableau de bord de token-optimizer rapporte les coûts par tour et l'analyse du cache, ce qui vous donne un moyen de voir si le style de caveman fait quoi que ce soit de mesurable sur votre charge. C'est plus de retour qu'aucun des deux n'en fournit seul.

Que ne fait ni l'un ni l'autre ?

  • Les sorties de commandes en limite d'outil. La compaction de token-optimizer est une opération au niveau session, pas un filtre par commande ; caveman régit la parole, pas les résultats d'outils.
  • Les manifestes MCP. token-optimizer ne les diffère pas. caveman-shrink les compresse, ce qui aide, mais compresser n'est pas ne pas envoyer.
  • La recherche sémantique. Aucun ne remplace une recherche dans le dépôt par une réponse ciblée.
  • Les relectures. Une carte de structure rend chaque lecture plus petite ; rien ici ne remarque la répétition.

Lequel choisir ?

Réglez d'abord la licence si vous travaillez en entreprise. PolyForm Noncommercial implique une licence payante pour l'usage commercial, et décider après un déploiement d'équipe est l'ordre coûteux. Prenez token-optimizer si vous êtes un individu ou une petite équipe sous Claude Code et que les gros fichiers dominent vos lectures. La carte de structure AST est le mécanisme unique le plus fort d'ici, et le tableau de bord vous montre si ça a marché. Prenez caveman si votre travail est riche en sortie, ou pour caveman-shrink et caveman-compress en toutes circonstances — les deux sont côté entrée, s'appliquent largement, et aucun ne porte le compromis de qualité du style. Prenez les deux si la licence le permet et que vous voulez couvrir les deux côtés.

Comment appliquer ça aujourd'hui

  1. Réglez la question de licence en premier. Deux minutes, et c'est la seule décision irréversible de cette page.
  2. Obtenez votre ratio entrée/sortie. Il dit si le style de caveman vaut la peine d'être activé.
  3. Lancez caveman-compress une fois sur votre fichier de mémoire, puis laissez-le. Économie permanente par tour sans coût de qualité — et le relancer à répétition ne fait qu'invalider le préfixe caché.
  4. Trouvez vos plus grosses lectures de fichiers. Si une poignée de gros fichiers domine, une carte de structure est le changement le plus rentable disponible.

Ce qui tourne mal (anti-patterns)

Déployer en entreprise un outil sous licence non commerciale. L'erreur la plus coûteuse de cette page, et elle n'a rien à voir avec les tokens. Installer le style de caveman sur une charge agentique parce que 65 % paraît gros. Gros pourcentage, canal plus petit. Lire 180K vers 250 comme une économie de session. C'est une compression sur une charge, honnêtement mesurée, à un périmètre plus petit que votre facture. Activer ultra sur du travail que vous devez comprendre. Le readme prévient de la dégradation du raisonnement nuancé.
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Classé n°1 au Token-Harness Optimizer Leaderboard.

Tokenade est classé n°1 au Token-Harness Optimizer Leaderboard — un benchmark de bout en bout des optimiseurs de tokens, mesuré sur de vraies sessions de code. Installez-le une fois, il agit sur chaque prompt. Compatible avec Claude Code, Cursor, Codex, Copilot et plus.