描述
Caveman 为希望优化其 AI 代理交互并显著降低运营成本的开发者和团队提供了全面的解决方案。该平台提供本地上下文压缩，在输入到达模型之前缩小符合条件的输入，如日志、测试输出、JSON 和差异，同时保持原始数据可供恢复。此过程可以导致输入令牌的显著减少，报告的节省高达 33.2%。
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除了输入优化，Caveman 还专注于输出效率，通过要求更短的代理回复来实现。这一“少说话”功能有助于消除代理响应中的填充词，以字节为单位提供代码、命令和错误。这可能导致可读输出减少多达 65%，在长时间编码任务中大约节省 10% 的总令牌。
Caveman 的一个关键功能是其自适应模型选择，智能地将每个代理回合路由到能够正确完成任务的最便宜模型。这确保了艰巨的工作仍然分配给前沿模型，而简单任务则利用更具成本效益的选项，可能将每个任务的成本降低 0.46 倍。该平台与流行的编码代理如 Claude Code、Codex 和 Gemini CLI 集成，并为使用 TypeScript 和 Python 构建的代理提供 SDK，包括 Vercel AI SDK、OpenAI、Anthropic 和 LangChain 的中间件。
Caveman Cloud 扩展了这些功能，提供高级分析，提供对代理成本、每个请求的跟踪和团队整体支出的可见性。它识别浪费，建议修复，并可以在自动驾驶模式下实施改进，在部署之前对历史数据进行测试。该平台还包括治理功能，如软硬支出上限、速率限制和保护措施，以掩盖或阻止敏感数据，所有这些都记录在审计日志中。核心工具（代理和 SDK）是免费的和开源的，为个人开发者提供免费的云服务层，并为团队和企业提供额外功能的付费计划，如语义缓存、项目访问控制和 VPC 部署。
- 类别AI DevOps 与云工具
- 定价模式免费增值
- 部署Local, Cloud, VPC
- 平台TypeScript、Python
Caveman的核心功能
可恢复的本地上下文压缩
更短的 AI 代理回复
自适应模型选择
令牌使用测量
AI 代理成本分析
浪费识别与优化
自动驾驶以提高性能
实时请求跟踪
团队支出可见性
预算管理与支出上限
数据掩盖/阻止的保护措施
变更的审计日志
开源本地工具
TypeScript 和 Python 中间件
语义缓存
如何使用 Caveman？
安装本地工具：使用 CLI 或 SDK 将 Caveman 集成到您现有的编码代理或应用程序中。
配置压缩：对日志、JSON、差异和其他输入实施上下文压缩，以减少令牌使用。
启用更短的回复：设置代理生成更简洁的响应，减少输出令牌。
激活模型路由：配置自适应模型选择，自动选择每个任务的最具成本效益的模型。
监控成本：利用 Caveman Cloud 跟踪代理支出，识别低效并分析性能。
实施改进：应用建议的修复以消除浪费，并利用自动驾驶进行自动优化。
设置治理：为您的 AI 代理操作建立支出限制、速率限制和数据保护措施。
评估性能：使用内置评估工具测试更改并测量每个成功任务的成本。
Caveman的使用案例
- 降低 AI API 成本
- 优化编码代理性能
- 监控 AI 代理支出
- 自动化成本节省
- 增强数据治理
- 开发高效的 AI 代理
- 评估代理优化
- 管理团队 AI 使用
