Dört Claude Code token tasarrufu ölçüldü: karar tablosu, kontrol listesi ve kaynaklar

TL;DR

• Dört araç, bir Claude Code faturasının dört farklı dilimine dokunuyor: graphify okunanlara, rtk shell çıktısına, Superpowers geçmişe ve model seçimine, caveman ise ajanın yazdığına. Onları README'lerindeki yüzdeye göre değil, dokundukları dilimin büyüklüğüne göre sıralayın.
• Faturayı gerçekten oynatan tek araç Superpowers: görev başına yeni bir alt ajan ve uygun olan en az güçlü model, neyin okunduğunu ve kimin okuduğunu değiştiriyor. Bedeli: en küçük görevler dahil her görevde bir kapı.
• graphify ikinci: sıfır LLM kredisiyle kurulan yerel bir tree-sitter grafiği, kendi korpusumuzun naif okumasına göre sorgu başına 91.8x daha az token.
• rtk, bir Bash hook'unun görebildiği tek dilimi sıkıştırıyor. JetBrains, modelin okuduğunun %19.7'sini sıkıştırılabilir olarak ölçtü; tavan faturanın yaklaşık %3'ü, uçtan uca testte ise görev başına +%7.6.
• caveman %65 vaat ediyor, ajan işinde çıktı token'larının %8.5'ini ölçtük. Claude Code aynı fikri Concise çıktı stili olarak zaten sunuyor.
• İnsanların andığı iki başlık rakamı, 11.6M kazanılan token ve görev başına +%7.6, farklı şeyleri ölçüyor: bash çıktısının baytları ile bitmiş bir görevin maliyeti.

Ölçümler ne diyor

Önce harita. rtk'nin kendi savings belgesi, bir oturumun okuduklarının ağacını çiziyor ve proxy'nin süzdüğü tek parçanın bash çıktısı olduğunu işaretliyor, sonra açıkça söylüyor: "Çıktı baytlarını %90 azaltan bir komut oturumunuzu %90 ucuzlatmaz" s3. JetBrains 83 temel oturumu, 1.9 milyon karakterlik araç çıktısını yeniden oynattı ve üçe böldü: rtk'nin sıkıştırabildiği shell çıktısı 373,339 (%19.7), kuralı olmayan shell çıktısı 879,326 (%46.3), rtk'yi atlayan dosya okuma ve arama araçları 646,613 (%34.0) s1. Read ve Grep Bash hook'undan asla geçmez. caveman README'si aynı sonuca öbür uçtan varıyor: fatura çoğunlukla okumadan oluşuyor s7.

graphify. Repo 2026-04-03'te oluşturuldu; 2026-09-02'de 113,946 yıldız ve 11,078 fork vardı, son sürüm v0.9.53, Python, Apache-2.0 s5. README'deki benchmark satırı "Graph build | LLM credits | 0" diyor: kod yerelde tree-sitter ile ~40 dil için ayrıştırılıyor, topluluklar Leiden ile ayrılıyor, makineden hiçbir şey çıkmıyor s5. Yazarın r/ClaudeAI paylaşımı 2.5 ayda 73k yıldız ve 2.2M indirme bildirdi s10. 1,701,550 kelimelik bir projede (naif okumayla yaklaşık 2,268,733 token) kendi graphify benchmark çalıştırmamız 34,031 düğüm ve 56,865 kenar kurdu, ortalama sorgu maliyeti yaklaşık 24,702 token, sorgu başına 91.8x daha az token; soru bazında fark, "what is the main entry point" için 679.1x ile "what connects the data layer to the api" için 34.0x arasında değişti s5. 91.8x, kimsenin bilerek yapmadığı naif tam okumayla karşılaştırılıyor; ayrıca kod değiştikçe graf eskiyor ve isteğe bağlı semantik geçiş, model çağrısına mal olan tek adım.

rtk. 2026-01-22'de oluşturuldu, 2026-09-02'de 78,326 yıldız ve 4,942 fork, sürüm v0.47.0, Rust, Apache-2.0, "100+ supported commands, <10ms overhead" s4. Lansman paylaşımı "cargo test: 155 lines → 3 lines (-98%)", "git status: 119 chars → 28 chars (-76%)" ve "Total over 2 weeks: 10.2M tokens saved (89.2%)" iddia etti s9. Bizim makinemizde rtk 0.42.3, 25599 komut ve 11.6M kazanılan token (%41.6) bildirdi; By Command tablosunun tepesinde find, read ve grep vardı s4. JetBrains, rtk v0.43.0'ı tam olarak rtk init -g'nin kurduğu haliyle, Claude Code 2.1.201 ve claude-sonnet-5 üzerinde kurdu ve 86 görevi iki kez çalıştırdı. Shell komutlarının yalnızca 3'te 1'ini rtk yeniden yazabiliyor (1,056 komuttan 349 yeniden yazılabilir, 525 kuralsız, 182 atlandı). Sıkıştırılabilir tüm çıktıyı %70 sıkıştırsanız bile tasarruf faturanın yaklaşık %3'ünde tavan yapar; ölçülen sonuç görev başına %7.6 daha pahalıydı, yüksek effort'ta fark yoktu s1. README artık bunu kabul ediyor: "RTK cuts up to 90% of the bash output your agent reads. That is what RTK measures, and it is not the same as cutting your bill by 90%", bildirdiği sayılar ise bayt / 4 olarak tahmin ediliyor s4.

Superpowers. 2025-10-09'da oluşturuldu, 2026-09-02'de 280,792 yıldız ve 25,164 fork, sürüm v6.3.0, on dört skill, MIT, tek kurulum komutu: /plugin install superpowers@claude-plugins-official s6. brainstorming skill'i sert bir kapıyla açılıyor: açık bir niyet onaylanana kadar kod yok, iskele yok, uygulama skill'i yok; üç yol (spike, bounded, architectural) ve "When in doubt between two paths, take the heavier one" kuralı s12. writing-plans, mühendisin sıfır bağlamla başladığını varsayıyor ve işi "Each step is one action (2-5 minutes)" olan adımlara bölüyor s13. subagent-driven-development her göreve yeni bir alt ajan veriyor; bu alt ajan yalnızca kendi görevinin bağlamını alıyor, oturum geçmişini asla, her görevden sonra bir inceleme ve sonda dalın geniş bir incelemesi var. Model bölümü "Use the least powerful model that can handle each role to conserve cost" diyor, atlanan bir modelin oturumun modelini devraldığı konusunda uyarıyor ve "Turn count beats token price" ilkesini koyuyor. Görev başına en fazla beş tur: 1 ile 3 arası turlar uygulayıcıyı sürdürür, 4. turda daha yetenekli bir modelde yeni bir uygulayıcı gelir, 5. turda orkestratör kendisi karar verir s14. Hiçbir yerde sıkıştırma yok: kazanç, daha az geçmiş okumaktan ve mekanik adımlar için daha küçük bir model ödemekten geliyor. Tam anlatım önceki videomuzda s11.

caveman. 2026-04-04'te oluşturuldu, 2026-09-02'de 102,548 yıldız ve 5,967 fork, sürüm bin-v1.1.5, Go; skill MIT, proxy çalışma zamanı BSL-1.1 s7. Kendi tablosu, Claude API üzerinden on prompt, onsuz ortalama 1214, onunla 294 çıktı token'ı gösteriyor: %65, en iyi durum %87, en kötü durum %22 s7. README'deki IMPORTANT bloğu dürüst: skill yalnızca çıktıyı kısaltıyor, girdi ve akıl yürütme token'ları değişmiyor, kurallar her turda yaklaşık 1 to 1.5k girdi token'ına mal oluyor; bu yüzden tüm oturumdaki tasarruf grafikten düşük çıkıyor s7. JetBrains, Claude Code 2.1.200 üzerinde effort low ile claude-sonnet-5 kullanarak 82 eşleştirilmiş görev çalıştırdı, yaklaşık USD 106: "Advertised saving: 65%. Measured saving: 8.5%", 592k'dan 542k çıktı token'ına, saptanabilir kalite düşüşü yok (sign test p = 0.82), öneri "use it if you like it" s2. Claude Code'un yerleşik Concise stili aynı işi yapıyor: "Claude leads with the result, skips preamble and narration, and keeps responses short by default"; v2.1.237 veya üstünü gerektiriyor, /config ile seçiliyor ve .claude/settings.local.json içinde outputStyle olarak kaydediliyor. Stiller yalnızca ana konuşmaya uygulanır; bir alt ajan kendi sistem prompt'uyla çalışır s8.

Karar tablosu

Pazartesi bunu yapın

• Son uzun oturumunuzu açın ve girdinin nereye gittiğini sayın: ne kadarı Read ve Grep, ne kadarı shell çıktısı, ne kadarı yeniden oynatılan geçmişti. Herhangi bir şey kurmadan önce her aracı kendi dilimine yerleştirin.
• /plugin install superpowers@claude-plugins-official ile Superpowers'ı kurun ve gerçek bir özelliği brainstorming, writing-plans ve subagent-driven-development üzerinden geçirin. Orkestratörün bağlam göstergesinin sabit kaldığını izleyin.
• Gönderdiğiniz her alt ajana açık bir model verin. Atlanan model oturumunkini devralır ve mekanik iş için orkestratörün katmanını ödersiniz.
• En büyük reponuzda /graphify . çalıştırın, ardından graphify benchmark ile sorgu başına maliyeti, yazdırdığı naif korpus boyutuyla karşılaştırın. Kod değiştikçe grafı yeniden kurun.
• Zaten rtk kullanıyorsanız rtk gain'i para değil shell çıktısı baytı olarak okuyun. JetBrains dökümüyle eşleştirin: find, read ve grep ne kadar kazandırırsa kazandırsın, Read ve Grep araçları hook'tan hiç geçmedi.
• caveman eklemeden önce /config üzerinden Concise çıktı stiline geçin; Claude Code ile birlikte geliyor ve tur başına skill kuralı maliyeti yok.
• Kendi ölçümünüzü tutun: her değişiklikten önce ve sonra görev maliyeti, aynı görev kümesiyle, tek bir komutun bayt sayısıyla değil.

Daha fazla okuma

• JetBrains'in 83 oturumluk yeniden oynatma ve 1,056 komutluk dökümle tam rtk metodolojisi, herhangi bir shell proxy'sini ölçmek için referans s1.
• caveman benchmark'ı, 82 eşleştirilmiş görevin ve bir sign test'in %65'lik grafiği çıktı token'larının %8.5'ine nasıl indirdiğini açıklıyor s2.
• rtk'nin savings-explained sayfası, bir oturumun gerçekte ne okuduğunun en net ağacı; herhangi bir "tokens saved" sayacına inanmadan önce okuyun s3.
• graphify README'sindeki benchmarks bölümü, kredisiz kurulumu ve model çağrısına mal olan tek adım olan semantik geçişi belgeliyor s5.
• Superpowers model seçimi bölümü, "Turn count beats token price" ve beş tur sınırıyla, kendi ajan tanımlarınıza kopyalamaya değer kısım s14.
• brainstorming sert kapısı ve üç yol, törenin göreve göre nasıl ölçeklendiğini ve hak etmeyecek kadar küçük düzeltmelerde bile nerede devreye girdiğini gösteriyor s12.
• Claude Code belgelerinde çıktı stilleri: Concise stili, v2.1.237 alt sınırı ve alt ajanların neden onu yok saydığı s8.

Kaynaklar

• Does rtk really save tokens in Claude Code?, JetBrains. Neden okunmalı: rtk'nin tek uçtan uca testi, bir ajanın okuduklarının %19.7 / %46.3 / %34.0 dökümüyle.
• Speak to AI agents like cavemen to save tokens, JetBrains. Neden okunmalı: %65 iddiasını kalite kaybı bulmadan %8.5'e indiren 82 eşleştirilmiş görev.
• How RTK savings work, GitHub. Neden okunmalı: bakımcıların kendi fatura ağacı ve %90 daha az bayt cümlesi.
• rtk-ai/rtk on GitHub, GitHub. Neden okunmalı: README artık rtk'nin neyi ölçtüğünü ve sayıların nasıl tahmin edildiğini söylüyor.
• Graphify-Labs/graphify on GitHub, GitHub. Neden okunmalı: benchmark tablosu, kredisiz kurulum ve burada kullanılan graphify benchmark komutu.
• obra/superpowers on GitHub, GitHub. Neden okunmalı: neyin okunduğunu ve hangi modelin okuduğunu değiştiren eklenti.
• JuliusBrussee/caveman on GitHub, GitHub. Neden okunmalı: tasarruf tablosu ve onu zayıflatan IMPORTANT bloğu.
• Output styles, Claude Code docs. Neden okunmalı: yerleşik Concise stili ve alt ajanlarla sınırları.
• rtk launch post on r/ClaudeAI, Reddit. Neden okunmalı: özgün 10.2M iddiası, JetBrains'in ölçtüğüyle karşılaştırmak için yararlı.
• Graphify hit 73k stars and 2.2M downloads (r/ClaudeAI), Reddit. Neden okunmalı: yazarın benimsenme ve grafın ne işe yaradığı hakkındaki anlatımı.
• Superpowers: The Plugin That Disciplines Claude Code, AIDive. Neden okunmalı: eklentinin skill skill tam anlatımı.
• Superpowers brainstorming skill (SKILL.md), GitHub. Neden okunmalı: sert kapı ve üç yol, kelimesi kelimesine.
• Superpowers writing-plans skill (SKILL.md), GitHub. Neden okunmalı: alt ajan bağlamlarını küçük tutan 2 to 5 dakikalık adım ayrıntısı.
• Superpowers subagent-driven-development skill (SKILL.md), GitHub. Neden okunmalı: rol başına model seçimi ve beş tur sınırı.

FAQ

rtk faturayı neredeyse oynatmıyorsa neden 11.6M kazanılan token gösteriyor?

Sayaç, hook'tan geçen komutlardaki shell çıktısının baytını 4'e bölerek ölçüyor. Read ve Grep araç çağrıları, sistem prompt'u ve yeniden oynatılan geçmiş ondan asla geçmez; JetBrains da modelin okuduğunun yalnızca %19.7'sinin bu yolla sıkıştırılabilir olduğunu buldu.

Superpowers bir şeyi sıkıştırıyor mu?

Hayır. Her göreve yalnızca o görevin bağlamıyla yeni bir alt ajan vererek daha az okuyor ve rolün altından kalkabilen en az güçlü modeli atayarak daha az ödüyor. Bedeli: her görevde bir kapı.

caveman kurmaya değer mi?

JetBrains kalite kaybı bulmadı ve çıktı token'larında %8.5 azalma ölçtü; stili seviyorsanız kullanın. Claude Code v2.1.237 veya üstündeki Concise çıktı stili, skill kurallarının her turda mal olduğu 1 to 1.5k girdi token'ı olmadan aynı etkiyi veriyor.

graphify ne zaman karşılığını vermez?

Graf eskidiğinde veya soru, model çağrısına mal olan semantik geçişi gerektirdiğinde. 91.8x rakamı bir sorguyu tüm korpusu okumakla karşılaştırıyor, bu yüzden küçük repolarda fark daha dar.